1 研究背景

全球旅游活动规模不断扩大，旅游活动的地理空间限制减少，游客的行为规律越来越复杂多样。时空行为学者关注微观个体“粒子”如何在有限的时空体中持续地运动并占据时空间，从而形成时空路径或轨迹，同时个体路径不可避免地、不停地与其他个体、组织路径进行交织、相互作用。人文地理学开始更多强调空间过程的成因及后果，研究对象转向人类空间行为决策及认知过程，研究重点从“空间行为”（spatial behavior）转为“空间中的行为”（behavior in space）^[1]。“空间不是冰冷的几何空间，还承载着人类丰富的情感体验”^[2]。由于人文主义地理学的发展和争论，人的主观体验在地理学中的地位得到确认^[3]。尽管一些研究已经开始强调这类研究的重要性，但迄今为止我们对休闲游客与地理思维之间的联系研究仍在探索阶段^[1]。

就微观“个体”游客而言，旅游体验包含诸多复杂的心理要素，情绪是与游客体验密切相关的核心心理因素之一^[3]。在旅游过程中，游客积极的情绪体验在很大程度上决定着他们的旅游满意度等后旅游行为。时空行为研究已经开始关注个体、空间与心理要素之间联系的重要性，个体“反射式”体验已经成为重要课题^{[4, 5]}。深入诠释文化景观背后蕴含的意义和价值，关注空间和认同上的差异及其“人地关系”背后的社会文化影响，是目前人文地理学学者们关注的焦点。本文的研究聚焦点不再是景观本身，而是聚焦于景观背后蕴含的意义与价值，研究的视角不再局限于时间地理学视角，而尝试从人文主义地理学的视角，结合社会心理学及行为地理学去研究。本研究从时间地理学和行为地理学视角出发，结合情感地理思维，以网络游记为数据源，通过语义分析和GIS可视化表达游客时空行为要素及对应情感极性，探索游客时空行为与情绪之间的关系和时空条件对情绪的影响作用。

2 研究综述 2.1 游客时空行为

人类行为空间的研究必须要思考两种不同的行为本质以及其间的关系，一是完全基于主观的、心理因素认知与决策的观点，另一个是强调环境因素尤其是社会文化因素决定论的观点^[6]。时间地理学与行为地理学都是从整体上研究时空间中人的行为。时间地理学强调微观个体、时空间连续过程，以及制约的思想与符号系统，在基于行为的空间研究范式下，“空间—行为”互动论成为研究的核心。随着时间地理学理论体系的创新与发展，行为过程中情感和偏好的分析得到重视，弥补了其忽视人类主观能动性的不足^[7]。行为地理学研究角度目前最主要特色之一是研究焦点从空间行为的形态、格局转向空间特征的行为过程方面，包括感知、学习、态度形成、记忆、回忆等，并通过空间思维和推理来解释不同环境下人类行为与活动的差异。这其中一个很重要的研究方向是环境感知与行为研究领域，包括研究人类对极端环境的态度、对景观美学及感知环境的空间特征的考察，如不同场所的经历所引发的景观体验和情感状态；以及对空间决策与选择行为的认知过程研究，如认知地图^[8]。行为地理学在自然与社会环境条件下强调人的行为的研究方法；时间地理学研究群体中个人的活动路径及活动顺序与时空间特征, 形成个人活动与社会体系之间的匹配关系, 两者结合即为时空路径，用于探寻不同类型群体的活动特征和规律性。

国内外学者基于游客时空行为的研究方法多样。包括利用马尔科夫链模拟宏观层面游客时空动态并且分析相关事件产生的结果及其发展趋势^[9]；使用GPS技术研究游客的活动和运动模式，通过四个案例研究来探索游客体验^[10]；以及通过追踪600名黄石公园游客的时空移动得出了直线型、部分环形、全环形和自驾车/飞机四类旅游空间结构^[11]。国内关于旅游时空行为研究中，通过地理学和社会科学研究视角逐渐融合和研究方法的相互补充，从个体行为入手，结合环境机理的行为研究逐步得到重视。引入游时和旅径分别从时间尺度和空间尺度来衡量旅游圈规模^[12]；基于分析网络文本方法的“旅游数字足迹”时空行为研究^[13]；运用ArcGIS的核密度估算方法研究到访上海国内游客的空间行为特征^[14]；通过微信朋友圈的日常活动内容，综合运用内容分析法、GIS空间热点分析和追踪分析技术对数据进行时空表达，探究其时空行为特征等^[15]。随着GIS技术在行为分析中应用逐渐成熟，黄潇婷^[16]等通过GPS轨迹数据的游客时空行为要素聚类分析，在结构化描述游客时空行为模式等方面取得一系列的成果。基于以上研究，黄潇婷^[17]等又在时空路径三维可视化的基础上，采用因子分析的方法提炼了基于GPS数据的旅游时空行为的评价因子，并探讨数据挖掘如何准确预测游客在景点内的位置^[18]。但有学者指出时空行为分析过程中的抽象和简化过程在某种程度上存在过度量化的风险，从而降低行为原因的解释力度^[19]。

2.2 游客情绪研究

情绪是由于满足需要而产生的自主唤醒的心理活动（如痛苦或愉快），具有清晰的目标指向性^[20]。情绪表现在三个层面：主观体验（即人们如何“感受”他们），表达行为（人们如何表现出来）和生理学（伴随情绪的生理指标变化）^[21]。情绪被认为是个体旅游体验最具影响力的相关因素，并在叙述体验中起着关键作用，因为它们帮助游客收集和阐述被评价为有趣的环境信息，并且，与度假场所的联系使得旅游体验更加有趣^[22]。研究认为消极情绪与特定行动趋势密切联系，积极情绪产生一般性的行动激活，接近或趋近倾向，能够促进活动的连续性^[23]。国外一些研究试图了解情绪在享受休闲和旅游服务方面的作用^[24]，以及游客对旅游目的地景点、服务等评价的情感前因^[25]。国内对游客情绪的研究，包括了情绪体验对旅游目的地忠诚度的影响^[26]，情绪唤起对游客环境和自我认知的影响^[27], 以及基于情绪评价理论研究了目的地形象对游客行为意愿的影响^[28]等。此外，学者认为激活的积极情绪体验与目的地之间有一种精神联系，能使假日体验及其后续的回忆更具吸引力，并能够在增加个人幸福感以及心理成长上产生重要影响^[29]。

Simonsen^[30]指出人本地理学的脱颖而出意味着对体验和情感世界的关注，以及我们创造世界并由其依次制造的相遇的无限性。具身化情绪观认为，对情绪的感受包括知觉、身体状态及其与周围环境交互作用产生的反应；感知情绪往往包括行为模拟和（潜在）行为应对等具身化表现^[31]。情绪在旅游体验的过程中会受时空环境和个体因素影响而不断变化^{[32, 33]}，并进行自我表达，情绪与个体体验和具体情境的影响机理一直是目前学术界研究的热点问题。在情绪测量上，“The PANAS”量表是目前学术界广泛使用的情绪量表，其信度和效度稳定性很好，PANAS量表提供了20种基本情绪^[34]。Servidio^[35]等研究游客情感事件的时间演变和难忘经历发现，六种基本情绪指标中只有五种（即：厌恶、愉悦、害怕、惊奇、悲伤）支持旅游体验的回忆，游客在旅游体验中积极消极情绪混合共存。Nawijn^[29]进行了游客情绪随时间变化的分析研究，强调了积极情绪的参与者其体验评分高于消极情绪参与者的评价。此外，国内学者也做了一些基于旅游情境的量表构建工作，如旅游消费者情绪量表介绍了情绪的四个维度——愉悦之情、人际之情、惊喜之情和消极情绪^[36]。

2.3 情感纳入地理空间的行为关系研究

早期行为地理学侧重于研究外在行为（如旅游行为）和环境感应（如心理图谱）^[37]。人文主义地理学对地理学在研究方法上的指导意义在于重新定位研究的人本传统：即在接受科学实证主义的客观性、确定性、分析性传统的同时，应注意到人文主义的联通性、整体性传统^[38]。Anderson和Smith^[39]在2001年正式提出情感地理学概念，提倡重视情感塑造社会空间研究。Davidson^[40]代表性提出了从情感定位身体和地方，即情感所处的位置、人与环境的情感联系和情感地理的具象化。国内学者已逐渐开始尝试将心理因素纳入游客时空行为研究范畴，并且将心理因素在时间和空间上进行定量化、过程化和可视化的研究。如周尚意等^[37]对苏州一日游游客的路线选择差异性研究中，强调环境映像与“客观”环境之间的差别，认为在解释空间行为时从感知环境而不是从客观环境出发。张朝枝^[41]等研究骑行入藏者的流动性体验，指出行为与氛围互动的情感载体，情感体验与流动过程紧密相关。黄潇婷等^[31]以香港海洋公园为例，将时空路径概念和旅游体验中的两极情感模型相结合，提出了“旅游情感路径”（TEP）的概念，将时空行为与游客情绪相结合，探讨时空行为背后的心理因素。李渊^[42]等提出考虑游客时间约束和空间行为特征的旅游线路设计方法，利用GIS技术提出景区旅游线路设计的概念模型并进行实例分析。但是时空行为的情绪属性描述，情绪在个体体验中与具体情境的相互关系还没有得到重视和充分研究。

情感语义分析是当前行为科学领域的研究热点^[43]。学者对情感语义分析技术应用各有不同，但总体目标都是检测和识别目标文档所传达的情感类型。语义网络分析法已被广泛接受并用于分析沟通内容并生成语义意义的网络表示。概念是由语言中的单词体现的，因此语义网络分析使用文本来捕获不同概念/关键字之间的关系并探索共享意义。网络游记是游客在旅游目的地体验的全方位主动呈现，能够对其行为和心理状态的描述提供丰富的信息。它不仅可以提供识别关键事件及其周围细节的机会，也记录了体验事件的时间顺序^[44]，因此可以反映各种旅行体验的基本模式^[45]。

本文的研究目标是：①通过GIS和语义分析，提取时空行为要素（景点/路径）及情绪要素（极性），可视化表达游客时空行为及情绪特征；②通过莫兰指数的自相关分析探究情绪的空间分布规律，并通过相关分析建立情绪与时空行为的关系；③识别影响游客时空行为和情绪的环境因素，建立游客个体在时空行为上其情绪与环境之间的联系。

3 研究方法

研究方法包括：①网站游记的收集和筛选；②运用语义网络分析提取情绪词和时空行为要素（景点/路径）并编码，根据游记文本提炼影响游客行为和情绪的时空环境要素；③通过GIS对游客时空行为和情绪特征、情绪的空间自相关性、时空行为要素与情绪转换的关系进行可视化分析。

3.1 数据收集

本研究选取了“马蜂窝网站”对网络游记进行收集和筛选。作为成熟而受欢迎的旅游网站，每年有上亿游客通过该平台制定自由行方案和分享经历。作为选取案例地的考虑，北京旅游景点质量较高，类型丰富，因此选取北京为案例地研究游客时空行为及情绪作用关系有很强的代表性和借鉴作用。通过数据收集到2017年以北京为目的地的自由行网络游记为750篇，筛选出符合研究要求的游记105篇。筛选标准为：①有明确的出游时间与地点；②出现与时空位置对应的明显情绪表达词汇；③具备清晰的游客情绪表述。根据他们的网络游记，收集其游览线路、时间安排与情绪体验相关文本内容作为研究素材。此外，当游记中包含多个景点，但个别景点缺少情绪表达时也予以保留用于路线统计。

3.2 语义网络分析

本研究运用情感语义分析旨在提炼情绪主题，对摘录的情绪词汇进行三级归类；其次对游览过程的地点和路线进行路径的分解和归纳，分解路径434条；最后对游记内容进行文本分析，提炼影响游客行为和情绪的时空环境要素。

3.2.1 情感语义分析

基于文献综述涉及的情绪研究建立情绪主题词库进行情感语义分析。主要包括以下几个步骤：首先，通过语义分析和句法分析识别游记中各景点对应的博主情绪词汇，之后基于但不限于情绪主题词库^①对词汇进行情绪语义主题的归类。其次，部分情感语义模糊的词汇，被归类到多个语义类别，通过游记上下文对情感类别的关联度和词汇情绪强度进行评价，最终确定最相关的情感主题的语义类别^[46]。再次，对情感语义主题的极性进行分类，将28个情绪主题分成了三个维度（积极/中性/消极）。为确保分析的有效性及结果的一致性，第一和第二作者独立进行编码并进行了可靠性检验。编码结果显示的情感主题词一致性约为76%，之后采用协商编码的方法通过多次讨论减除了情感语义主题编码差异（见表 1）。最后，对各景区游客情绪词汇进行了频数统计，根据情绪出现频次进行三级归类，将出现频数最多的情绪确定为该景区代表情绪^②。

3.2.2 旅游景点与时空路径编码

时空行为要素的内容分析过程包括将游记解构、对旅游景点和时空路径进行编码，并解释代码之间的关系。游记的解构遵循Escalas^[47]基于事件的时间顺序和因果关系进行概念解构。本研究通过游记内容分析摘录样本的旅游天数和景点名称，通过内容分析统计出的48个各类体验景点，根据其空间点及其对应平面坐标进行了数字编码^③，然后使用软件ROST Content Mining 6统计各景点的游客量；旅游路线是基于游记叙事中体验的时间维度和活动顺序组织的，共提取有效旅游路线97条^④，之后对旅游路线进行分解，以每两个景点间路径为单元统计成时空路径434条。编码的迭代过程中，通过三位作者反复检查结果和讨论之上，构建了时空路径编码方案。

3.2.3 时空环境影响要素文本分析

为提炼影响旅游情绪的时空环境因素，对游记内容进行文本分析。首先，标记出之前语义分析所涉及的游记情绪词，对此情绪词上下文包含的具体情境进行提取和整理；其次，对提取的情境文字进行文本分析，分析整理情绪所处环境背景和情绪激发的时空要素等关键词；最后，结合情感地理学思维进一步分析归纳出影响旅游情绪的时空环境的三种因素：空间特点、时间预算、与他人的互动。

3.3 GIS可视化

运用Arcmap10.2软件，通过反距离插值法，以景点游客量为插值进行可视化，呈现出游客热度分布；其次，再将时空路径样本在ArcMap中逐一叠加，进而呈现群体在空间范围的移动轨迹；并将对应的地点编码及情绪类型表达在时空路径的节点上；其次，对游客情绪进行全局/局部空间自相关分析与可视化，进一步探讨不同情绪类型的空间分布模式。最后，对旅游景点和游客情绪、时空路径和情绪转换的关系进行GIS可视化。

4 数据分析结果 4.1 游客时空行为与情绪特征

游客时空行为特征包括了所到景点的空间分布，以及游客的时空路径（如图 1）。从各游览景点的游客密度来看，热力图显示游客分布较集中的是东城、西城的地带，以及京郊的八达岭长城和慕田峪长城，这些地区都存在优质的文化旅游资源。从旅游路径来看，市中心和颐和园、八达岭之间的往返路径比较显著，同时西城、东城、中轴线沿途的文化景点游客量大且路径繁杂。此外，许多景区的旅游路径重合率较低，显示了游客行程安排多样并且个性突出的特点。

我们在图 1同时叠加了游览景区的情绪极性。从情绪极性的分布情况来看，八达岭/慕田峪长城、中轴线及周边的核心景区游客均表现出积极情绪；厚重的历史文化底蕴衬托出艺术之美，增添了游客赞叹和流连忘返的情绪，唯雍和宫出现了中性情绪（宁静/平静），消极情绪来自圆明园伤感或者愤怒的历史氛围；王府井、国家大剧院和五道营胡同由于拥堵或者体验与期望差异使游客产生消极情绪。

4.2 游客时空行为与情绪的关系

为探讨时空行为与情绪的关系，我们分析了游客情绪在空间流动上呈现的集聚性；游客到达景点与情绪之间的相关性；及游客情绪极性在个体时空路径上转变的相关性。

4.2.1 情绪的空间自相关分析

应用莫兰指数（Moran's I）对情绪极性的分布进行了全局和局部的空间自相关分析，探究情绪在空间上的联动。一方面，全局空间自相关结果表明（见表 2），积极情绪与消极情绪的莫兰指数均为正数，但积极情绪的莫兰指数值（Moran's I=0.579）大于消极情绪值（Moran's I=0.080），表明积极情绪具有更显著的空间集聚性。另一方面，局部空间自相关分析将游客情绪划分为四种模式（如图 2）：积极情绪集聚区（HH）、积极情绪分散区（HL）、消极情绪集聚区（LL）、以及消极情绪分散区（LH）。可以看出市中心的优质文化景点相对提供了密集的积极情绪的游客体验（HH）。其他区域为分散的消极情绪或者积极情绪区域，而明十三陵为消极情绪的集聚区（LL）。

4.2.2 到达景点与情绪的相关性

在SPSS里对3种情绪极性与46个景区之间进行交叉表的皮尔逊卡方测试，取95%CI的边界为1.96倍标准差（绝对值大于2），观测值不小于5的景区，结果如表 3。可以看出天安门广场和奥林匹克公园是与积极情绪紧密相连的景点；圆明园更倾向于与消极情绪相联系，其次为五道营胡同；天坛公园和北京大学与中性情绪呈现显著相关性（如图 3）。

4.2.3 个体情绪在时空路径上的转变

游客在体验过程中，3种情绪极性（积极、中性、消极）之间的相互转换方式有6种：积极与消极的相互转换，积极与中性的相互转换，中性与消极的相互转换，保持积极，保持中性，保持消极。在游记内容中产生重合的时空路径分段共26种，包含194个情绪样本。通过时空路径与游客情绪转变方式的卡方测试，结果说明景点之间转换的某些路径与一定的情绪转变方式存在显著相关性（如表 4）。

如图 3显示，游客倾向于保持积极情绪的主要路径有3种：故宫—天安门广场，故宫—天坛公园，景山公园—慕田峪长城；可见中轴线及其周边景区的情绪体验效果较好，游客情绪体验保持显著的积极性。南锣鼓巷—故宫的情绪转换有两种显著类型：保持积极情绪，积极和消极情绪间转变。游客情绪转变较为显著的路径是颐和园—圆明园、南锣鼓巷—北海公园，情绪在积极和消极之间变化。对游记内容的具体情境进行分析发现：颐和园舒适的自然环境让游客感到放松，而圆明园沉重的历史唤起游客的感伤和愤怒等情绪；游客喜爱北海公园的景色，前往南锣鼓巷后因没有体现胡同特色感到失望。情绪极性在时空路径上的剧烈转变呈现两种规律：①游客在时空路径分段两端景点均获得深度体验，而景点特性差异较大，如颐和园和圆明园；②游客在时空路径分段两端景点的情绪体验满意度差异较大，如北海公园和南锣鼓巷。

4.3 时空环境对行为和情绪的影响

游客在不同时空环境条件下体验效果以及形成的情绪具有差异性。本文总结归纳了三个作用于行为和情绪的时空环境要素：空间特点、时间预算、与他人的互动；这三个要素是游客在游览过程中激发情绪和形成体验差异的主要影响因素。通过文本分析提炼的典型事例如下：

首先是空间特点。一方面景区特色是引起积极情绪的主要原因，如：“春天后海真的很美啊，杨柳依依，去到那里感觉心情都变美了”（M6）；“被誉为世界级别的长城真的是要爬的，有的斜坡角度呈70度，其实满（蛮）难走的……看着这壮阔的景观心中很是钦佩”（M5）；“动物园实在古色古香，特别有特色，配着满树的叶子和湛蓝的天，不光看动物，光是看景也是十分惬意……因为时间有限，我们只是去了大熊猫园，第一次见熊猫宝宝们，憨憨可爱的神态，与世无争的态度，真真惹人爱”（M35）。

另一方面空间约束（如环境拥堵）不能尽兴，继而引发的游客负面情绪，如：“（南锣鼓巷）唯一一个没多大感觉的地方，很美，但人太多了，拥挤不堪，和这个静美的胡同形成强烈的反差，也就走走看看而已”（M10）；“人非常非常的多，而且好汉坡上的那个刻着‘不到长城非好汉’的好汉碑，已经因为摸的人太多而被拆除了，囧……看到了吧，这样爬还有什么乐趣呢？再来一张长城索道的排队现场，简直就是山路十八弯”（M29）。也影响着游览的体验质量，如：“第一站当然是参观庄严的升旗仪式，放行那一刻人潮蜂拥而至，好怕发生意外，接着就是被人群层层包围，站在接踵摩肩的人群中简直分分钟要窒息，连空气都是阵阵汗臭味”（M13）。

其次是时间预算。时间充足与否影响了游客行为节奏从而引发不同情绪。自由行游客有对景点事物的仔细品味和静心的情绪，如有游客写到：“所以这个展馆的门票还是有必要购买的。在里面我们都看得很仔细，自由行就是这样好，慢慢看，而我就像淘宝一样，务求把每件的物品都拍精细一点”（M91）。还有游客描述了这样的体验：“冬天的圆明园没有风，阳光洒下来，湖面很静，我站在静静的湖边静静的看着你笑，时光静好说的就是这样吧”（M102）。

同时，也有为了行程不得不赶场的遗憾，如：“巷子太长，时间太赶……不知道这样是否违背了逛胡同的初衷，现在回想起来不是应该慢慢逛才对么”（M68）；“五千多年的历史，从中华文明开始走到清朝，由于时间关系，并不能细细欣赏和研究藏品，匆匆地走马观花一览而过……为中国博大精深的文化所折服，带着深深的敬意和遗憾在门口留张照片，希望下一次有机会再过来好好被熏陶一番”（M33）。

再次是游客与他人的互动。包括同行的旅伴和旅游环境中的他人，这种互动来自同伴，如旅途上与伴侣的亲切和温情。此游客对H小姐的评价和情感流露在时空行为中产生和完成：“H小姐后面有一小院，即宋庆龄故居，凭着直觉，好像这花叫海棠。多美的名字啊，话说有那么一瞬间觉得这花和H小姐满是般配”（M2）；与家人的相互陪伴促进积极的情绪体验：“香山红叶，真的是徒有其名。真正上了香山，其实也看不到几片红叶，而且很少红色的枫叶，更多的是一些不知道叫什么树的黄叶；不过在深秋季节登登高，也是挺愉悦的事情，何况是陪老爸呢”（M15）。

抑或是与当地居民的互动交流，在北京游客感受到的是京味特色和好客热情：“我跟先生感慨，京城的礼数体现在生活方方面面。‘一定不给您添麻烦，一定不让您尴尬了，即便是您没来过咱们这儿，不知道这些个事情，只要能让您高兴了，一准成。’以上这段请用京腔来读”（M12）；“不多一时，这里就围满了广大的人民群众，看着孩子们在爷爷奶奶的伴奏声里跟着老师一步一步地翩翩起舞，不自觉地也会被欢快传染的”（M1）。这些与“他人”的互动形成不同的情绪类型和极性。

5 结论与启示

本文基于网络游记语义分析方法识别了游客时空行为模式与游客情绪特点，通过GIS可视化呈现游客时空行为和相应情绪的分布规律，探讨到达景点与情绪类型、旅游路径与情绪转变的关系，以及在时空环境中空间特点、时间条件以及与他人的互动等因素对行为和情绪的影响。研究发现：①景点分布较集中的是东城/西城的优质文化资源聚集区域、以及京郊的八达岭/慕田峪长城景区；②旅游路径集中在中轴线及其周边，繁杂无规律，但中轴线景区与颐和园及八达岭长城之间的连接路径显著；③游客的情绪类型以积极情绪为主，且积极情绪在市中心的东西城地区呈显著的自相关集聚区。④在游客时空行为与情绪的关系方面，部分旅游景点和游客情绪、旅游路径与情绪转换之间呈现出显著相关的特点；⑤时空环境作用于游客行为并影响游客情绪：景区特色激发积极情绪，空间约束引发游客负面情绪，旅游节奏、与他人的互动也是情绪的主要影响因素。

第一，本研究将情绪因素纳入了时空行为研究范畴，尝试游客情绪与时空行为关系研究，是对时空行为研究的延伸和探索。Merleau-Ponty^[48]认为情感是身体在空间中的艺术表达和“分泌”，是人在空间关系中的“被动”表达。情感地理学认为，实践导向的身体在其存在的整个过程中不断地编织意义，而其自身的形式和能力通过其与他人的互动及其环境而不断实现^[49]。从个体与环境的关系层面上说，情绪是行为与环境联系上的解读，后续行为是对情绪在时空上的具体响应。在旅游情境下，游客来到一个非惯常环境，其体验效果通过不同的情绪类型表达，动态反映着游客个体与环境之间的密切联系及其变化。游客个体与外界的接触和碰撞，在时空流动中通过不同（和多标量）节奏导致其内外关系上的合并，冲突和干涉等。本文结果呈现出的“合并”体现在积极情绪与空间的契合上，“冲突”体现在消极情绪与空间的违和上，“干涉”体现在时空行为与情绪的相互作用及变化。因此本文通过实证分析总结了在具体旅游情境下游客情绪对环境的响应和关联，对时空行为中个体体验研究做出探索和回应。

第二，本文在时间地理学视角下，我们试图将行为地理与情感地理思维相结合，从个体时空行为模式的角度去探索其中情绪要素带来的意义。人文主义地理学关注和“欣赏”的是人们空间行为的表象，然后发掘表象之下隐含的关系与意义，并将两者同时呈现^[50]。这种对多重关系的暗示性描述，既是语境也是关系^[51]。本文尝试运用时间地理学和行为地理学的研究方法在一定程度上证实和解释这种“语境”以及语境下形成的“关系”，通过情感空间性（emotional spatiality）探讨旅行中个人情感接触到的环境对游客自身的作用^[29]。具体而言，“语境”是指游客时空行为涉及的空间特点、游览节奏、以及与他人互动方面。时空行为对情绪的影响和干涉通过这些语境属性进行表达。同时，在“关系”的建立上，时空路径的每一段节点与对应的情绪为一组关系，通过轨迹关联构成整体。这种轨迹既显示了路径之间的联系，也构成了行为与环境的连通性。

第三，从实践上，本文从游客时空行为与游客情绪结合的角度对区域旅游发展进行探索，从游客情绪与时空行为的关系角度为旅游产品设计、旅游线路规划及构建人本城市提供重要的实现途径，也为景区管理和服务质量改善提供参考。例如：①加强对中轴线的体验路线及活动设计。北京中轴线及其周边景区始终是游客体验的热点地区，具有明显的积极情绪分布特征，但某些景点也因为开放时间与游客时空活动错位、或者景区拥堵带来了“遗憾”或者“烦躁”的消极情绪，需要目的地管理者进一步考虑宣传和引导人性化的体验路线，建立与游客高效沟通实时信息的渠道。②加强景区联动，优势互补。颐和园与圆明园，什刹海和北海公园，这些著名景区在位置上毗连，在类型上同质，为减少体验的重复感和枯燥感，应进一步发掘自身特色，形成互补，提升游客体验质量。③游客与当地居民的互动交流影响旅游行为及情绪的形成；旅游景点在开展营销活动或进行景点特色宣传时，可以从北京文化、京味特色和居民互动角度扩大景点吸引力。

本研究的不足之处是我们呈现的“路径”只是景点间相对距离产生的路径，也没有考虑游客实际路径过程中可能导致情绪变化的其他因素。后续研究可以考虑实地收集个体游客GPS时空路径并结合便携式生理记录仪或者问卷调查的研究方法。此外，北京自由行游客的美食体验也是游记的一个重要组成部分，而且使嵌入的情绪描写相对丰富，后续研究可以以美食地图为主题进行情绪分析。同时，选取具体景区在不同时间段内采集时空路径及情绪进行时间上的对比研究也是很有意义的，这些研究方向都有助于刻画更精细准确的游客时空行为与对应的情绪特点。

注释：

① 主题词库的指标来源参考了Watson, Clark和Tellegen (1988), Nawijn (2010), Li和Xu (2014), Servidio和Ruffolo (2016), Loia和Senatore (2014), 佘升翔等(2019)，建立了愉悦、恐惧等28个一级指标，和感兴趣、兴奋的等44个二级指标作为情感语义分析的依据。

② 情绪等级按游记中出现频率划定，由高至低依次为一级、二级，三级。每个景区以一级情绪作为代表。

③ 通过编码的景区共有55个，游客量最多的为故宫（71人），最少的为中央电视塔等15个景点（各1人）。

④ 各样本的旅游路线按游览景点到达先后顺序进行串联，并以景点编码表示，如“1-2-5-36-18-4-20-25”。