劉 月 蘇同向

（南京林業(yè)大學風景園林學院，南京 210037）

城鄉(xiāng)統(tǒng)籌、鄉(xiāng)村振興背景下，旅游業(yè)態(tài)成為鄉(xiāng)村發(fā)展的助推劑。游客視角下，鄉(xiāng)村旅游地環(huán)境感知結果直接影響游客體驗質量、滿意度及旅游地可持續(xù)發(fā)展，其中植物是環(huán)境感知系統(tǒng)的重要組成要素之一?；赨GC數(shù)據(jù)，輔以ROST CM6、NVivo11軟件構建鄉(xiāng)村旅游地植物景觀感知要素體系，經IPA分析后提出鄉(xiāng)村旅游地植物景觀改進策略。研究表明，鄉(xiāng)村旅游地植物景觀感知呈現(xiàn)：（1）感知網絡中心聚集、平均發(fā)散，積極情緒明顯；（2）感知維度多樣化特征突出；（3）感知要素表現(xiàn)性差異大，滿意度整體較高，美學特征仍是關注重點，文化特征為潛力因素。據(jù)此，提出未來鄉(xiāng)村旅游地植物景觀可從鄉(xiāng)土樹種利用充分化、造景特色化，植物觀賞佳期可持續(xù)化，植物衍生文化可參與化、產業(yè)化等層面加以提升，并展望研究可拓展處。

植物景觀；景觀感知；鄉(xiāng)村旅游地；網絡文本分析；重要-性能分析

城鎮(zhèn)化進程加速，暫離城市、鄉(xiāng)村懷戀背景下，鄉(xiāng)村旅游業(yè)異軍突起。王云才[1]將鄉(xiāng)村旅游定義為以農村社區(qū)為依托，以鄉(xiāng)村

田園風光、風俗習慣等為吸引物，以體驗地方風俗等為目的的一種旅游方式。旅游者在參與過程中形成的認知和感知，直接影響體驗的質量和滿意度，進而影響旅游地的可持續(xù)發(fā)展。由此，游客感知成為旅游研究重要議題之一。

Butz和Goodstein最早提出顧客感知價值理論并將其運用于企業(yè)經營領域，后經國內外學者完善，引入人文地理學、旅游學中，參考形成“游客感知”理論。目前，旅游感知研究可分為核心、組合、質量因素感知。其中，核心因素感知包括旅游目的地景觀感知[3]。鄉(xiāng)村旅游地感知涉及形象、景觀價值感知以及感知與居民行為、游客重游意愿關系等，但結論多偏向宏觀指導，實操性較弱，僅有少數(shù)研究關注鄉(xiāng)村旅游地文化記憶空間、公共空間感知[4-5]，以此細化景觀營造提升方向。

植物是鄉(xiāng)村景觀的重要組成部分，其獨有的自然性、田園性與鄉(xiāng)村旅游吸引物核心要求鄉(xiāng)村性相吻合，成為吸引力系統(tǒng)的拉力要素之一[1]。旅游地環(huán)境感知集中于大尺度戶外環(huán)境的視覺美學[6]，以植物為對象的感知研究還相對較少[7]，僅有論證風景名勝區(qū)[8]、森林公園[9]植物景觀對游客感知價值、滿意度的影響，尚未涉及鄉(xiāng)村旅游地。已有研究表明，植物豐富的色彩、氣味、觸感會影響人對環(huán)境感知[10]。因此，基于游客視角挖掘鄉(xiāng)村旅游地植物景觀的感知特征及評價，對了解群體需求，提升吸引力及滿意度具有重要作用。

1 研究區(qū)概況

宋朝改歙州為徽州，地域范圍確定為一府六縣。自然造就徽州地區(qū)“八山一水一分田，半分農田和莊園”的景觀格局，孕育出一大批至今風貌仍保存良好的徽州鄉(xiāng)村。除徽派建筑外，游客印象最深為自然景觀，并尤以凝匯林景、田景[11]、水口意象的植物景觀最為突出，是地域文化載體之一。當代徽州鄉(xiāng)村旅游發(fā)展日漸成熟，也亟需可持續(xù)轉型?；谄渲参锞坝^獨特性及鄉(xiāng)村旅游業(yè)的突出地位，將其列為研究示范點。

2 數(shù)據(jù)與研究方法

旅游學“游客感知”源于“顧客感知價值”理論，而風景園林學“景觀感知”根基于環(huán)境心理學，并逐漸與景觀美學相結合[12]。二者雖理論起源不同，但研究目的基本達成一致，即探究人對景觀及環(huán)境的感知和相互作用，故游客感知研究方法可借鑒于景觀感知研究中。

感知研究常采用問卷調查輔以量表設計，然而問題設置、調研人員的訪談規(guī)范性會對填寫問卷的游客產生誘導和干擾[13]?；ヂ?lián)網介入推動旅游網絡平臺的出現(xiàn)，實現(xiàn)旅游前決策感知、旅游中信息查詢、旅游后體驗共享等行為。由此衍生出大量的網絡文本數(shù)據(jù)，憑借量大、獲取開放、時效性高、覆蓋面廣的優(yōu)勢迅速成為旅游研究的數(shù)據(jù)來源途徑之一。實驗證明，網絡文本數(shù)據(jù)與問卷數(shù)據(jù)二者在諸如旅游地形象感知類研究結果上呈現(xiàn)較高一致性[14]。因此本研究通過采集用戶生成內容（User Generated Content，UGC）數(shù)據(jù)，運用內容分析法、扎根理論分析范式、IPA模型探討鄉(xiāng)村旅游地植物景觀感知現(xiàn)狀。

2.1 數(shù)據(jù)來源

數(shù)據(jù)選自攜程網、馬蜂窩、微博三大用戶平臺。除前兩者為公眾熟知旅游平臺外，近年來游客發(fā)布的微博也成為研究情緒感知[15]、目的地網絡形象[16]的重要參考依據(jù)。綜合考慮村落是否為全國鄉(xiāng)村旅游重點村或開發(fā)旅游、是否涉及植物對外宣傳重點、網絡評論熱度等因素，選擇徽州32個村落（表1）為分析對象。兼顧植物生長周期特征、疫情對鄉(xiāng)村旅游地沖擊，數(shù)據(jù)采集時間跨度為2019年1月1日至2021年6月1日，將村名作為關鍵詞檢索，人工篩選涉及植物的網絡評論文本（圖1），即文本中必須出現(xiàn)某類植物的俗名或泛稱，如“桑、山野植物、竹”等，要求不少于20字，共獲400條。

圖1 網絡文本選取示范（圖片來源：攜程網https://you.ctrip.com/sight/yicounty528/18451.html#comment）Fig. 1 Example of network text selection

表1 數(shù)據(jù)來源村落選擇統(tǒng)計表Tab. 1 The selection of villages based on data source

2.2 研究方法

內容分析法是將網絡平臺的文字、圖像等非定量化材料轉化為數(shù)據(jù)資料，進行定量分析和推斷的一種研究方法[17]。借助文本分析工具Rost Content Mining 6軟件，規(guī)避人工提取效率低的弊端，實現(xiàn)對內容的深入挖掘。預處理初始文本，通過繁體字化簡體字、錯別字糾正操作，保存為.txt格式導入軟件，構建自定義和過濾詞表后分詞，不合理處手動調整。然后開展高頻詞統(tǒng)計、語義網絡和情感分析。

基于扎根理論，完成鄉(xiāng)村植物景觀感知要素類目概念化、初始范疇與主范疇編碼。參照已有文獻中植物景觀感知維度，編碼過程由兩位專業(yè)人員完成，并核對二人編碼信度。交互判別信度在0.8以上為可接受，在0.9以上為較好。編碼員之間交互判別信度計算見公式（1）[18]。

式中，R為交互判別信度，n為編碼員數(shù)量，k為編碼員之間相互同意度。2位編碼員之間的平均相互同意度k的計算見公式（2）。

式中，MAB為兩位編碼員編碼結果完全相同的樣本數(shù)，NA為編碼員A編碼的樣本數(shù)，NB為編碼員B編碼的樣本數(shù)。

將初步編碼結合專家咨詢結果完善修正，應用編碼前預留的1/4樣本進行編碼體系飽和度檢驗，形成最終結果。最后，基于IPA模型進行感知滿意度客觀綜合性評價，確定哪些因素應當強化或弱化。本研究中，Ii表示第i個初始范疇的權重，Qi表示第i個初始范疇的網絡總點評次數(shù)，具體算法如公式（3）。

表現(xiàn)性指標Pi為游客對于鄉(xiāng)村植物景觀感知要素的評價[19]，通過加權平均法計算各個維度滿意程度，見公式（4）。

式中Pi（i=1，2，3，…，n）表示初始范疇的滿意度得分；Ni表示第i個初始范疇的評論次數(shù)，fij表示第i個初始范疇第j個評論的具體所得分數(shù)情況，運用Excel進行計算，最終得到各個維度的滿意度情況[20]。

3 結果分析

3.1 高頻詞、語義網絡及情感分析

排名前60位的高頻詞匯總見表2。以頻數(shù)為基準，頻數(shù)越高，表示游客對此印象越深刻。結果涉及名詞、動詞、形容詞、量詞。其中，“油菜花”頻率最高，說明生產性花海景觀備受關注。其次，名詞表示鄉(xiāng)村植物的種類、色彩、生長季相、分布位置以及周邊環(huán)境等，如“烏桕”“紅色”“秋天”“田野”等；動詞體現(xiàn)生長狀態(tài)，如“盛開”“綻放”等；形容詞表明色彩、年相以及游客評價，如“金黃”“千年”“好看”“很美”等；量詞則反映成景特色，以孤植或片植為主，如“一大片”“一棵”等。整體感知維度廣泛，情感偏好表達充分。

表2 徽州鄉(xiāng)村旅游地植物景觀感知高頻詞表Tab. 2 High-frequency words of plant landscape perception in rural tourism destinations, Huizhou

基于軟件的“社會網絡與語義分析”功能，可視化語義聯(lián)系（圖2），網絡連線的密集程度和粗細表現(xiàn)緊密程度。核心圈層以“油菜花”為中心，輻射廣、關聯(lián)對象多；次核心涉及季相屬性、生長狀態(tài)屬性、區(qū)位屬性等。這種中心聚集、關聯(lián)較平均的網絡結構，說明游客關注點較為集中且能感知到植物景觀與整體環(huán)境的協(xié)調度。

圖2 徽州鄉(xiāng)村旅游地植物景觀感知語義網絡結構圖Fig. 2 The semantic network structure diagram of plant landscape perception in rural tourism destinations, Huizhou

如上評論還涉及游客的情感偏好，經情感分析后得出積極情緒占比68.95%、中性占比21.27%、消極占比9.78%，整體呈現(xiàn)正向效應。分析可知，積極情緒由對植物生長狀態(tài)看法以及由植物引發(fā)回憶或想象等形成，如“周邊生機勃勃的稻田”“銀杏樹下喝茶賞秋絕對是樁美事”；消極則因錯過盛花期、審美疲勞等引發(fā)，如“春天去有桃花和油菜花，其他季節(jié)就不推薦了”“油菜花從小看到大，對我沒什么吸引力”等。

3.2 鄉(xiāng)村植物感知要素編碼

匯總已有植物感知研究維度（表3），發(fā)現(xiàn)在季相、色彩、空間圍合感、覆蓋度、多樣性、文化內涵等層面認可度較高，提供編碼參考。400條文本中隨機選取300條編碼，剩余100條用于編碼體系的飽和度檢驗[21]。編碼過程分為三步：（1）拆解材料，概念化完成自由編碼（表4）；（2）不斷縮編比較，歸并相似因子，建立各概念類屬間聯(lián)系，通過主軸編碼提煉初始范疇。經檢驗，兩名成員編碼的交互判別信度約為0.91，滿足要求。為提高合理性，將初次編碼結果制作成問卷交由8名專家審議，針對各維度進行重要程度1～10分的評分，經討論認為平均值≥7.0即為關鍵維度，得到結果和修改意見（表5 - 6），形成初步的感知維度體系。（3）將此應用于剩余100條文本，檢驗飽和度，發(fā)現(xiàn)沒有出現(xiàn)新范疇，感知要素體系即建構完成（表7）。

表3 已有文獻關于植物感知維度的參考[7-8,22-31]Tab. 3 References of existing literature on the perception dimension of plants[7-8,22-31]

表4 開放式編碼示例Tab. 4 Example of open coding

表5 專家針對游客視角下鄉(xiāng)村旅游地植物景觀感知維度的評價結果Tab. 5 Experts’ evaluation results on the perception dimension of plant landscape in rural tourism destinations from the perspective of tourists

表7 鄉(xiāng)村旅游地植物景觀感知要素體系Tab. 7 Plant landscape perception elements’ system in rural tourism destinations

3.3 IPA重要性——表現(xiàn)性分析

結合李克特5分制打分法，對感知要素進行I值（重要性）與P值（表現(xiàn)性）計算。自1開始編序，并設立A-E評價等級，依次表示“好、比較好、中等、差、非常差”，并根據(jù)評價的等級依次賦A-E值為5～1分（表8）。如編碼“22A”表示感知維度要素22周邊環(huán)境協(xié)調度，認可度為A，打分為5，即認為植物與鄉(xiāng)村周邊環(huán)境融合較佳。計算結果如下（表9）并以方格圖（圖3）可視化。方格圖中，重要性與表現(xiàn)性指標均值表示X/Y軸的切割點[19]，包含4個象限，分別為優(yōu)勢區(qū)（第一象限）、保持區(qū)（第二象限）、緩沖區(qū)（第三象限）和重點區(qū)（第四象限）。

表8 鄉(xiāng)村旅游地植物景觀感知要素編碼評分示例Tab. 8 Example of coding scores for plant landscape perception elements in rural tourism destinations

表9 徽州鄉(xiāng)村旅游地植物景觀感知要素重要性—表現(xiàn)性值Tab. 9 Importance-Performance of plant landscape perception elements in rural tourism destinations, Huizhou

圖3 徽州鄉(xiāng)村旅游地植物景觀感知要素IPA方格圖Fig. 3 The IPA analysis of the plant landscape perception element in rural tourism destinations, Huizhou

（1）優(yōu)勢區(qū)指的是重要性、表現(xiàn)性均高的要素。植物整體覆蓋度高，色彩仍是視覺感知的重點，游客對物候標識性較為敏感，植物與鄉(xiāng)村融合較佳，體現(xiàn)栽植與鄉(xiāng)村意境相契合的優(yōu)勢。（2）保持區(qū)指的是重要性低、表現(xiàn)性高的要素，即為旅游地植物景觀建設的潛力因素。尤其是游客驚嘆于古樹名木的大規(guī)模尺度，表現(xiàn)出對其文化特征內涵較高認可。據(jù)此突顯植物特色形態(tài)，散發(fā)沁人心脾氣味，注重古樹名木解說展示，塑造鄉(xiāng)村性符號特質。（3）緩沖區(qū)指的是重要性、表現(xiàn)性均較低的要素。分析可知，游客出游選擇多基于前期獲取的知名度信息，但因時間選擇錯位錯過最佳觀賞期，出現(xiàn)落空的現(xiàn)象，進而展現(xiàn)失望情緒；種植層次上平地成片同質化花海景觀易引發(fā)審美疲勞；鄉(xiāng)土性感知受體驗者成長經歷影響，缺乏地方感，造成此維度滿意度較低。（4）重點區(qū)指的是重要性高、表現(xiàn)性較低的要素。此多為感知對象的客觀性描述，未呈現(xiàn)較大的情感變化，故可考慮與其他維度結合，如融合空間分布，種植層次及色彩，在村落轉角處增設點景彩葉樹種。

總體而言，游客對于徽州鄉(xiāng)村旅游地植物景觀感知重要性和滿意度集中于第一、二象限，滿意程度較高。在表現(xiàn)性上：植物生物學、美學、整體環(huán)境特征感知遠大于文化特征、經濟、游憩價值感知，說明鄉(xiāng)村旅游地建設者在營景時已注意到植物區(qū)別于其他景觀要素所具有的客觀優(yōu)勢，并強化了色彩引發(fā)的視覺感受，使其成為美學感知的第一維度。同時兼顧徽州鄉(xiāng)村的山水底色，融合意境美。在滿意度上：美學特征＞文化特征＞整體環(huán)境價值＞游憩價值＞經濟價值＞生物學特征，與景觀感知強調美學價值的以往研究結論相吻合。文化特征未刻意營建但滿意度較高，此為優(yōu)勢可在景觀質量提升上重點考慮。

4 結論與建議

4.1 結論

（1）基于旅游網絡平臺用戶文本，定量分析得出游客感知植物種類、色彩、種植層次、生長季相、空間分布較強烈，形成以“油菜花”為核心的中心聚集、較平均發(fā)散的感知網絡，積極情緒明顯。

表6 專家針對初次編碼的修改建議Tab. 6 Experts’ suggestions for modification of the initial coding

（2）參考相關文獻、結合專家意見，基于扎根研究范式編碼文本，提取感知維度，形成涵蓋6個主范疇、22個初始范疇的感知要素體系。結果表明，游客感知鄉(xiāng)村旅游地植物景觀集中于生物學、美學、文化特征、經濟價值、游憩價值、整體環(huán)境特征。

（3）采用IPA模型開展感知要素評價，各要素表現(xiàn)性差異較大，滿意度整體較優(yōu)，存在較多待挖掘空間。表現(xiàn)性上植物成景強化客觀生物學特征，卻忽略獨特的文化價值；滿意度則相反，文化特征表現(xiàn)較高。由此可知，美學特征仍是感知重點，尤以色彩最為典型；整體環(huán)境特征高表現(xiàn)性與滿意度，與徽州鄉(xiāng)村山水畫意蘊相吻合；游憩價值、經濟價值待挖掘空間較多。

4.2 建議

基于上述分析，可從以下層面提升徽州鄉(xiāng)村旅游地植物景觀吸引力：（1）鄉(xiāng)土樹種利用充分化、造景特色化。挖掘本土樹種，結合“一村一品”建設，種植適宜性強、原真性高植物，如徽州黃菊；栽植兼顧地形、村俗，強化層次，如平地突出感官層次，坡地利用高差層次，保留風俗信仰植物，如風水林、食用植物等。（2）植物觀賞佳期可持續(xù)化。以農事十二節(jié)氣為周期，規(guī)劃不同時令植物景觀，滿足季節(jié)觀賞不間斷需求。（3）植物衍生文化可參與化、產業(yè)化。發(fā)揮五感優(yōu)勢，營造可聞香、可體驗勞作、可感悟文化的植物景觀，融合旅游新潮，開展鄉(xiāng)村植物研學等。

5 討論

一方面鄉(xiāng)村植物景觀聚焦于群落調查，另一方面鄉(xiāng)村旅游地“感知對象特征—影響要素—心理、行為意向”的體系化實證研究示范日漸成熟，傳統(tǒng)定性法、現(xiàn)代定性法[32]等方法論得以驗證，但旅游導向下以植物感知為核心的探討仍較少。本研究立足游客感知，構建感知維度體系，并加以評價分析為實踐提供借鑒，仍存在以下不足：（1）原始數(shù)據(jù)層次待完善。缺乏游客人口特征數(shù)據(jù)，不同層次群體的感知差異待挖掘；UGC數(shù)據(jù)中視頻、圖片等高關注度信息待分析。（2）理論模型尚待大量實踐檢驗。對網絡評論經過扎根理論編碼獲取游客滿意度結果的研究仍在起步階段[33]，雖然本文采用文獻參考、專家咨詢盡可能保證基于扎根方法的編碼體系的合理性，但兩名成員的編碼略顯不足。未來可從以下方面深化：（1）探索UGC數(shù)據(jù)關聯(lián)性感知。從圖像的視覺層、對象層和概念層中提取及量化語義知識，圖文結合研究[34]。（2）感知評價平臺建構。以專家導向下群落生態(tài)評價為基準，融合構建鄉(xiāng)村旅游地公眾感知反饋平臺，游客實時評價，算法分析驗證感知維度。

注：文中圖表除備注引用外，均由作者繪制。