テキストマイニング技術と曖昧なDEMATELベースのANPメソッドを統合することによって,国立公園におけるレクリエーションの快適な度合いの特定と評価

科学分野:

• 観光管理
• 環境心理学
• データサイエンス

背景:

• 国立公園における 観光客の変革体験を 評価するのは複雑です
• 伝統的な方法では 娯楽の快適性の変動が困難です
• 訪問者の幸福感を評価するには,包括的で体系的なモデルが必要です.

研究 の 目的:

• 国立公園でのレクリエーションのための包括的なモデルを開発する.
• テキストマイニング (TM) とフージーDEMATELベースの分析ネットワークプロセス (FDANP) を統合し,新しい評価アプローチを実現する.
• 自然環境における観光客の変容体験に影響を与える重要な要因を特定する.

主な方法:

• テキストマイニング (TM) とフージーDEMATELベースの分析ネットワークプロセス (FDANP) を組み合わせた混合手法.
• 身体的,心理的,精神的,社会的側面を持つ リクリエーション・コンフォート・ディグリーモデルの開発
• 武夷山国立公園のモデルに因果関係図を作成するためにFDANPを適用する.

主要な成果:

• 整体的なレクリエーションの快適さに影響を与える最も重要な次元として,生理学的快適度が特定されました.
• ポジティブな感情,オンライン共有,観光の思い出,精神的な浄化,地元の文化の評価は,サブ基準にポジティブな影響を及ぼしました.
• 統合モデルでは,単一メソッドのアプローチよりも体系的で包括的な評価が可能になります.

結論:

• 開発されたモデルは,国立公園における変革的な観光体験を強化するための実践的な意思決定ツールを提供します.
• 公園の管理と訪問者の満足度にとって,快適性の要素の相互作用を理解することは極めて重要です.
• この研究は,有意義な訪問者体験の創造における生理学的および心理学的要因の重要性を強調しています.