(通讯员：李春林)

以我院教师张坤为第一作者、陈晔教授为通讯作者以及2016级本科生李春林共同署名的论文“Discovering the tourists’ behaviors and perceptions in a tourism destination by analyzing photos’ visual content with a computer deep learning model: The case of Beijing” (DOI号： 10.1016/j.tourman.2019.07.002)发表在国际学术期刊Tourism Management上。

随着近些年旅游研究对用户生成内容(UGC）的日益关注，游客对特定的旅游目的地生成的文字或图片等信息正逐渐成为大数据研究的焦点。与文字信息相比，旅游照片的视觉内容分析是挖掘游客行为，探索游客对旅游目的地认知的有效途径。然而，受技术分析方法的局限，此类研究在旅游研究领域非常缺乏。本研究创新性地引入计算机深度学习技术，将选自Flickr网站中用户上传的有关北京的35356张照片识别为103个场景，并通过统计分析的方式比较了不同地区和国家游客的行为和感知差异，并进一步根据照片附带的地理信息，利用ArcGIS将不同感知主题的游客认知通过地图的方式可视化表现出来。在研究方法方面，本研究对人工智能技术在旅游目的地研究中的应用进行了探索和拓展。

Tourism Management是国际旅游研究领域最顶尖的期刊，根据JCR报告归属管理领域前5%的期刊，被归类为Q1期刊，2018年其影响因子为6.012。