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2025 , Vol. 45 >Issue 8: 230 - 238

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2025.08.023

旅游经济与管理

从“爆红”到“长红”：网红旅游地生命周期演化类型与系统性调控

  • 范擎宇 , 1 ,
  • 徐冬 , 2, ※ ,
  • 曹辰捷 2 ,
  • 章锦河 3
展开
  • 1.江苏第二师范学院 地理科学学院，中国江苏 南京 211200
  • 2.扬州大学 旅游烹饪学院，中国江苏 扬州 225127
  • 3.南京大学 地理与海洋科学学院，中国江苏 南京 210046
※徐冬（1992—），男，博士，副教授，研究方向为文旅融合与旅游地理。E-mail:

范擎宇（1990—），女，博士，副教授，研究方向为智慧城市与空间规划。E-mail:

收稿日期: 2025-02-28

  修回日期: 2025-06-21

  网络出版日期: 2025-10-10

基金资助

国家自然科学基金项目(42101195)

国家自然科学基金项目(42101218)

国家自然科学基金项目(42271251)

江苏高校“青蓝工程”资助项目

收起

From "Explosive Popularity" to "Long-lasting Popularity": Research on Evolution Types of the Lifecycle and Systematic Regulation of Internet-famous Tourism Destinations

  • FAN Qingyu , 1 ,
  • XU Dong , 2, ※ ,
  • CAO Chenjie 2 ,
  • ZHANG Jinhe 3
Expand
  • 1. School of Geography，Jiangsu Second Normal University，Nanjing 211200，Jiangsu，China
  • 2. School of Tourism and Culinary Science，Yangzhou University，Yangzhou 225127，Jiangsu，China
  • 3. School of Geography and Ocean Science，Nanjing University，Nanjing 210046，Jiangsu，China

Received date: 2025-02-28

  Revised date: 2025-06-21

  Online published: 2025-10-10

Fold

摘要

文章选取甘孜、淄博和哈尔滨等30个网红旅游地，借助互联网多源数据，深入探究其生命周期演化特征与规律，进而提出了网红旅游地从“爆红”到“长红”的系统性调控策略。研究发现：①中国网红旅游地热度存在明显的层级差异，头部效应和季节性明显，空间上总体呈东南高、西北低的分布格局。②网红旅游地生命周期可以划分为稳定型、爆发型、山谷型、山峰型和特殊型5种类型，且不同类型的网红旅游地生命周期演化特征存在明显差异。据此，研究提出“树立服务型管理思维、打造地方特色文旅IP、创新多媒介形象传播、加强数字化城市建设”4个方面的网红旅游地系统性调控策略，以期为网红旅游地避免步入衰退期或走向断崖式下跌，实现健康可持续发展提供决策参考。

关键词： 网红旅游地; 生命周期; 演化类型; 高质量发展; 文旅IP; 调控策略; 多源数据

本文引用格式

范擎宇 , 徐冬 , 曹辰捷 , 章锦河 . 从“爆红”到“长红”：网红旅游地生命周期演化类型与系统性调控[J]. 经济地理, 2025 , 45(8) : 230 -238 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2025.08.023

Abstract

With the help of Internet multi-source data, 30 internet-famous tourism destinations such as Ganzi, Zibo and Harbin were selected as the research objects. The characteristics and laws of the evolution of their lifecycle were evaluated, and a systematic regulation strategy influencing factors was explored based on this for the internet-famous tourism destinations to go from "explosive popularity" to "long-lasting popularity". The results showed that there are obvious hierarchical differences in the popularity of China's internet-famous tourism destinations, with obvious head effects and seasonality, and the overall spatial distribution pattern is high in the southeast and low in the northwest. The lifecycle of internet-famous tourism destinations can be divided into five types: stable, explosive, valley, peak and special, and there are obvious differences in the lifecycle evolution characteristics of different types of internet-famous tourism destinations. Four systematic regulation strategies were proposed, namely, "establishing service-oriented management thinking, creating local cultural and tourism IPs, innovating multi-media image dissemination, and strengthening digital city construction", with a view to providing decision-making references for internet-famous tourism destinations to avoid entering a recession or falling off the cliff, and to realize a healthy and sustainable development.

Key words： internet-famous tourism destinations; lifecycle; evolution types; high-quality development; cultural and tourism IP; regulation strategy; multi-source data

党的二十大报告明确指出“坚持以文塑旅、以旅彰文，推进文化和旅游深度融合发展”。文化和旅游深度融合需要厚植新质生产力发展土壤，遵循连续性、科学性、整体性和创新性，为旅游地发展提供永久生命力[1]。2024年5月17日，习近平总书记在全国旅游发展大会上强调，要“着力完善现代旅游业体系，加快建设旅游强国”“推动旅游业高质量发展行稳致远”，为坚持守正创新、提质增效、融合发展，推进旅游业高质量发展指明了方向。新冠疫情后，公众对旅游的需求激增，在小红书、抖音等新媒体的助推下，因网络流量带来“泼天富贵”的网红旅游地层出不穷，如“特种兵式旅游”制造出来的网红城市淄博、哈尔滨、天水等，因特定媒体塑造和传播而备受关注[2]。然而，这种快速走红的旅游现象仍然存在诸多供需问题，导致网红旅游地“爆红”以后网络热度快速衰减，多数如昙花一现。流量导向下，网红旅游地生命周期短暂，引发严重的旅游业“潮汐”现象，旅游人地关系也逐渐异化，造成资源浪费和对当地居民生活的负面影响[3]。网红旅游地生命周期具有哪些特征和规律?网红旅游地何以“长红”等，成为推动旅游业高质量发展过程中亟待解决的重要科学问题。
作为游客密集的旅游目的地，热点旅游地以资源禀赋的不可替代性为核心，依托文化遗产或自然景观的长期价值形成稳定吸引力，而网红旅游地通常是因为特定事件在社交媒体上的裂变式传播而爆红，激起大众的好奇心以及体验欲望，从而引发潜在游客对“网红旅游地”进行一场“仪式化到访”活动，其热度呈现显著的短期性与偶然性。学术界对网红旅游地的探讨呈现出多元化视角，研究方向涉及社会学、心理学、经济学以及传播学等多个学科。一方面通过网红旅游地的兴起与社交媒体时代个人自我呈现欲望[4]、网红旅游地背后的心理动因[5]、视觉化时代的“网红打卡”消费实践与空间生产[6]等内容研究，揭示了网红旅游地的形成机制和具体特征。在这个过程中，流量传播虽然带动了旅游发展，但旅游资源禀赋、旅游服务质量、政府的支持与保障等仍然是旅游业可持续发展的重要影响因素。有研究指出，网红旅游地虽然能够为城市带来经济利益，但同时也可能导致公共服务成本的增加和旅游成本的上升，对社会治理提出了新的挑战[7]。小城市如何通过“网红化”实现突围，如何通过社交媒体塑造网红旅游目的地，这可能涉及符号生成、消费实践、空间生产、旅游生活化、城市形象演变等多个方面和维度的动态过程与规律揭示[8]，家喻户晓的旅游形象如何转化为实际的旅游吸引力，成为网红旅游地可持续发展的关键[9]。社交媒体与网红旅游地塑造间的关系同样受到学者们关注。社交媒体在网红旅游地形成中对用户体验及旅游决策有着直接影响，且临场感知是增强旅游者虚拟体验和行为意图的重要因素[10-12]，社交媒体中的名人营销和感知真实性对消费者临场感的形成及旅游意向亦有显著影响[13]，不仅改变了旅游者的决策过程，也成为目的地营销的关键工具[14]。
另一方面，受媒介地理因素的影响，为保持旅游地的长期吸引力，网红旅游地需在实体空间与媒介空间之间寻求平衡[15]。相关研究表明，媒介符号塑造了城市虚拟空间，提供了研究其时空建构的新视角[15-16]，但其迅速集聚也可能提高城市的公共服务成本，制约游客消费需求[17]。尽管媒介作用下小众旅游地能够兴起，但从战略视角来说，自然、文化、人力和基础设施资源的可持续性，以及是否能够融入地方文化与特色、增强社会认同、提升服务质量等，对网红旅游地的塑造和发展至关重要[18]。与媒介化旅游类同，网红旅游地的诞生涉及旅游空间相关的持续消费和生产系统过程，在消费需求与国内旅游消费需求的周期性协同波动环境之下，注意力资本并不具有稳定的正外部性，一个负面的报道、一次痛心经历的传播，都可以让注意力资本迅速释放负经济外部性[19-20]。也有研究发现，网红城市网络关注度易受时空动态演变影响[21]，流量经济与文旅发展的美丽邂逅，需要地方政府和文旅从业者时刻以“旅游者”为中心，创造游客需求价值，才能够实现网红旅游地的健康可持续发展。
就网红旅游地的影响效应而言，网红旅游的兴起不仅改变了传统旅游形态，也对旅游地的营销和推广策略产生重要影响[22]。社交媒体创造的网络流量，成为吸引消费者注意力和重塑城市形象的关键因素[23]；国内文旅局局长通过短视频宣传，有效促进了城市的出圈效应，改变了传统旅游营销模式，推动了“网红城市”形象的建构[24]；影视剧作为媒介空间的表现形式，通过观众的观看体验，形成了以媒介为基础的意义空间，驱动观众前往相关旅游地进行“朝觐”[25]。同时，打卡式旅游在一定程度上塑造了网红旅游地的社会文化特征，涉及网红场景的营造、网络裂变式传播及网络意见领袖的作用，而自然景观等实体要素与网络文化及社交媒体形象的融合，为城市形象重塑提供了新的机遇[26]。
总体来看，网红旅游地是利用网络媒介特性，通过符号互动和情绪共鸣，实现与网民的深度连接，并通过网络传播迅速获得高关注度和游客流量的旅游目的地或吸引物，在当代旅游市场及网络社会中具有特殊地位和影响力。推动流量经济赋能旅游地高质量发展，需要有效市场和有为政府的结合，建立旅游地品牌的同时充分利用流量经济的空间效应，才能推动区域旅游的良性发展[20]。目前，尽管国内外学者已对网红旅游地开展了相关研究并取得一定成果，但主要集中在特定案例或单一数据的实证分析，缺乏对网红旅游地生命周期演化过程的系统性思考，更鲜有基于多源网络数据的生命周期特征量化分析。网红旅游地如何在“爆红”以后，于时代潮流中构筑发展逻辑和维持“长红”态势成为亟需探究的理论与实际问题。流量经济的形成并非偶然现象，在网红旅游地火热背后进行冷思考，开展网红旅游地生命周期演化类型与系统性调控策略研究，成为探究流量经济促进文旅消费持续健康发展的重要方向。
因此，本文选择近年来“出圈”的甘孜、淄博和哈尔滨等30个网红旅游地为研究对象，借助抖音、微信、小红书、百度指数、携程及马蜂窝游记等多源网络数据，系统分析网红旅游地生命周期特征及其演化类型，进而提出网红旅游地系统性调控策略，以期丰富网红旅游领域的研究。

1 数据来源与研究方法

1.1 案例地选取

网红旅游地的具体选择是获取多源网络数据、测评网络综合热度以探究其生命周期演化过程的前提和基础。根据南方周末（https://www.infzm.com/）城市（区域）研究中心数据统计显示，自2017年以来，我国至少已有52座地级及以上城市出现过“热搜级”传播事件，其中西安、重庆、洛阳、长沙、湛江等城市更是反复“走红”。该研究中心整理发布了“2017年以来重要城市传播事件”，其中提及的网红旅游地数据具有一定可靠性和参考价值。本文依据互联网信息资讯检索，参考南方周末城市（区域）研究中心2024年2月发布的网红城市、热点事件图表（数据截至2024年1月31日），结合数据可获得性和可比性，共选取2018—2024年的30个代表性网红旅游地作为研究案例地（表1），基本涵盖了近年来在网络上走红且被人熟知的网红旅游地。网红旅游地的出圈类型主要参考南方周末城市（区域）研究中心的梳理结果，结合网络上旅游地走红的主要渠道（短视频、影视剧等）及在短视频上的传播内容（风物、景观、民俗等）进行划分。
表1 网红旅游案例地选取及说明

Tab.1 Cases selection and explanation of internet-famous tourism destinations

序号 网红旅游地 出圈类型 吸引打卡原因 出圈时间
1 长沙 短视频（风物） 茶颜悦色排队 2018
2 西安 短视频（素人/人格化IP） “不倒翁小姐姐”走红 2019
3 柳州 短视频（风物） 螺蛳粉风靡全国 2020
4 重庆 短视频（景观） 穿楼轻轨 2020
5 芜湖 短视频（热梗/流行语） 流行语“芜湖起飞” 2020
6 甘孜 短视频（素人/人格化IP） 丁真“出圈” 2020
7 昭苏 短视频（素人/人格化IP） 骑马女县长 2020
8 漠河 流行音乐及综艺、演出活动 歌曲《漠河舞厅》 2020
9 湛江 影视剧 电视剧《隐秘的角落》取景地 2020
10 怒江 短视频（热梗/流行语） 喊麦“我是云南的” 2021
11 襄阳 影视剧 电影《你好，李焕英》取景地 2021
12 蚌埠 短视频（热梗/流行语） 流行语“蚌埠住了” 2022
13 隆回 流行音乐及综艺、演出活动 歌曲《早安隆回》世界杯期间爆火 2022
14 沙县 短视频（风物） 福建文旅沙县小吃广告片 2023
15 淄博 短视频（风物） 烧烤 2023
16 洛阳 短视频（节庆事件） 花朝节 2023
17 榕江 短视频（节庆事件） “村超”爆火 2023
18 杭州 短视频（节庆事件） 亚运会 2023
19 泉州 短视频（民俗） 簪花头饰 2023
20 潮州 短视频（民俗） 潮汕英歌舞走红 2023
21 佛山 短视频（民俗） 赛龙舟 2023
22 衢州 流行音乐及综艺、演出活动 薛之谦演唱会 2023
23 郑州 流行音乐及综艺、演出活动 奇妙游系列节目 2023
24 大理 影视剧 《去有风的地方》取景地 2023
25 江门 影视剧 电视剧《狂飙》取景地 2023
26 景德镇 消费行为/生活方式 瓷都 2023
27 萍乡 消费行为/生活方式 武功山登山 2023
28 南昌 消费行为/生活方式 特种兵旅行 2023
29 哈尔滨 短视频（素人/人格化IP） 南方小土豆 2024
30 上海 影视剧 电视剧《繁花》取景地 2024

1.2 数据来源与处理

本文采用互联网多源数据开展研究，数据主要来源于百度指数、网络游记和短视频平台数据。其中，百度指数数据可以较好地反映网红旅游地热度，且具有一定代表性和准确性[27]。网络游记数据依据艾瑞咨询（https://www.iresearch.com.cn/）的旅游出行类软件月度独立设备数排名（截至2024年2月），剔除百度地图、高德地图等导航类软件后，选择携程旅行网和马蜂窝旅游平台为网络游记的数据来源。同时由于小红书相比携程和马蜂窝等OTA平台，拥有更多的年轻人群体，可以有效填补年龄层次结构的缺失。因此，本文最终以携程旅行网、马蜂窝、小红书三大平台作为网络游记类数据来源。此外，为确保研究数据的完整性与准确性，选取年龄段渗透率较全的抖音和微信视频号作为短视频数据来源，通过抖音官方数据平台巨量算数和微信官方数据平台微信指数进行数据采集。
社交网络用户产生的信息类型有“发布信息、转发、点赞、回复”四类，均可以反映某一对象的网络热度。综合热度是旅游地基于这四类信息，在各媒体平台所被提及的频次、搜索数量、反馈帖文数量、游记数量的综合受欢迎热门程度，综合热度值用于衡量旅游目的地在网络上被关注的程度[16]。当某一旅游目的地的关键词在网络中的搜索频率高、受关注度高，就可能会有更多的游客将其作为候选旅游目的地，进而推动其成为网红旅游地。基于指标的可信度和类型，参考已有研究[21,24]，在搜索引擎指数、网络游记、短视频等多源数据平台中筛选出高可信度、强代表性的网络指标数据，构建网红旅游地综合热度指标体系（表2），并采用客观赋权法确定指标权重，得出各网红旅游地的综合热度值。
表2 网红旅游地综合热度指标体系及说明

Tab.2 Index system of comprehensive popularity and explanation of internet-famous tourism destinations

时间段 指标数据 权重（月均值）
2020年以前 百度指数 0.1325
携程游记数 0.6752
马蜂窝游记数 0.1923
2020—2022年 百度指数 0.1366
抖音指数 0.2980
携程游记数 0.4366
马蜂窝游记数 0.1287
2023—2024年 百度指数 0.0602
小红书互动数 0.1731
小红书笔记数 0.1703
抖音指数 0.1440
微信指数 0.1548
携程游记数 0.1993
马蜂窝游记数 0.0984
本文使用的上述三类网络数据采集时间为2024年4月1日至4月7日，所有数据截至2024年3月31日，具体情况说明如下：①百度指数数据主要通过Python抓取，以各网红旅游地名称为关键词，共采集数据69270条，数据起始时间为2018年1月1日。②网络游记数据首先通过八爪鱼软件采集携程、马蜂窝平台的景点游记数据共计1770条，选择最热游记作为排序依据后进行数据采集，数据起始时间为2018年1月1日；因受携程、马蜂窝平台限制，可抓取数据有限，另外使用新榜（https://www.newrank.cn/）旗下的数据工具平台“新红”进行补充采集，以网红旅游地名称为一级关键词，“旅游”“休闲”“打卡”为二级关键词，保留当日互动数与当日笔记数，共采集21900条数据，补充数据起始时间为2022年5月1日。③短视频平台数据主要使用Python抓取抖音巨量算数、微信指数两类数据，均以网红旅游地名称作为关键词，其中共采集抖音指数数据58320条，数据起始时间为2020年1月1日；采集微信指数数据33060条，数据起始时间为2022年5月1日。

1.3 研究方法

本文研究方法共分为两部分。第一部分在归一化处理指标数据后，为了有效降低主观因素的干扰，运用熵值法分析网红旅游地热度量级[28]。鉴于各时段可获取的数据来源存在较大差异，不具有对比研究意义，本文使用MAX-MIN标准化对获取的原始数据进行线性变换，得到标准化数据。作为一种客观赋权技术，熵值法可以通过分析各指标的变异性，利用信息熵的原理来确定各指标的相对权重，进而计算出网红旅游地的综合热度值。熵值法的具体步骤及计算公式等详见相关研究[29]，这里不再赘述。第二部分主要是进行网红旅游地综合热度的时序分析，并结合GIS空间分析模块的核密度估计探索其空间分布特征，进而借助二次函数对各网红旅游地综合热度的月均值进行拟合，探究网红旅游地生命周期的演化过程与规律，并划分网红旅游地生命周期的演化类型，为提出网红旅游地从“爆红”到“长红”的系统性调控策略奠定基础。

2 结果与分析

2.1 网红旅游地综合热度时空特征

2.1.1 时间特征分析

网红旅游地具有显著的热度量级差异，其时间分异受内外部多种因素的综合影响，其中短视频传播、影视取景、节事活动等外部网红事件触发短期流量，而内部城市文化底蕴与治理能力则决定热点的可持续性。鉴于不同年份可采集的数据源不同，根据网红旅游地出圈年份和互联网多源数据获取情况，首先将网红旅游地综合热度月均值进行累加得到其综合热度总值，继而分为2023—2024、2020—2022和2020年前3个时段进行综合热度量级的对比分析。表3呈现了2023—2024和2020—2022年综合热度排名前10的网红旅游地，由于2020年前仅有西安和长沙两座城市（综合热度分别为2.049和2.260），故不再单独列出。具体来看，2020年以前长沙和西安作为老牌网红城市受游客持续青睐，其中西安以摔碗酒、大唐不夜城、沉浸式舞者皮卡晨等热门短视频向公众展示了其文化遗产和现代旅游体验的双重魅力。2020—2022年，重庆作为老牌网红城市，凭借其特色景点如8D城市景观、李子坝穿楼轻轨、洪崖洞等持续受到游客关注，网络综合热度达到11.705，与排名第10的甘孜（0.767）相差超过15倍。2023—2024年，网红旅游城市数量（17座）较2020—2022年（11座）明显增加。随着短视频内容生态不断向下沉市场拓展，那些无需复杂解读、自带差异性的地方特色文化天然契合传播规律，而云端观众则通过情感嫁接参与远方景点的叙事建构，流量始终追随着群体情绪共振点，这种协同作用形成的传播势能，正在批量制造旅游目的地的瞬时爆红现象[30]。
表3 综合热度排名前10的网红旅游地及总值

Tab.3 Top 10 internet-famous tourism destinations and the total values in terms of comprehensive popularity ranking

排序 网红旅游地
（2023—2024年）		 综合热度总值 排序 网红旅游地
（2020—2022年）		 综合热度总值
1 上海 11.244 1 重庆 11.705
2 杭州 6.731 2 襄阳 1.684
3 哈尔滨 2.836 3 蚌埠 1.643
4 郑州 2.790 4 柳州 1.352
5 佛山 2.185 5 湛江 1.266
6 南昌 2.096 6 芜湖 1.258
7 淄博 2.088 7 漠河 0.982
8 景德镇 1.977 8 隆回 0.972
9 洛阳 1.809 9 怒江 0.886
10 泉州 1.746 10 甘孜 0.767
总体来看，综合热度较小的网红旅游地生命周期持续时间较短，本身旅游发展尚不完善，难以抓住流量而持续“出圈”，例如榕江（0.340）、衢州（0.854）因短期的事件性活动如村超、演唱会等而短暂“出圈”，但均难做到长久可持续发展。综合热度处于中等水平的网红旅游地占据大部分，这些网红旅游地通常具有一定的旅游特色资源，不依靠于节事活动、影视综艺取景等因素吸引游客，大部分城市（如哈尔滨、郑州、佛山等）都以其独特的自然资源、人文景观、旅游体验等而能够长期吸引游客。综合热度较高的网红旅游地（如上海、重庆、杭州等）近似“长红”，往往会因某一事件影响而使其网络热度持续攀升。例如，上海、杭州等老牌热门旅游城市分别因《繁花》热播、亚运会举办等特定事件而再度“翻红”，其动态关系揭示了网红旅游地与热点旅游城市之间复杂的共生机制。符号生产共通性、资源互通性和技术互嵌性，使得网红旅游地可通过文化赋能实现可持续发展，老牌热门旅游城市亦可借助数字传播重构吸引力。两类旅游地的边界在双向赋能下趋于模糊，逐步形成“资源+流量”双驱动的复合型模式，这种动态共生本质是城市文旅基因与媒介传播势能的化学反应。但无论是媒介建构的网红旅游地还是资源驱动的老牌热门旅游城市，均依赖“稀缺性”“独特性”吸引游客，通过符号化叙事满足游客对差异化的追求。

2.1.2 空间特征分析

①网红旅游地的综合热度受气候条件、城市区位、节假日安排等多种因素影响，表现出明显的季节性波动特征，而疫情等特殊事件则打破常规周期。考虑网红旅游地综合热度数据的全面性和可比性，通过展示2019—2023年5个年份网红旅游地综合热度的月度分布情况，探究网红旅游地综合热度的时序分布规律。根据图1a可以发现，4月、5月、7月和8月观测到的综合热度值相对较高，2019、2020、2021和2023年均在这4个月份出现了综合热度的年度波峰（2022年受疫情影响，规律性不明显），而6月和11月网络热度明显下降，出现年度周期的低谷，这种周期性波动可能与旅游需求的季节性分布、气候条件以及节假日安排等因素密切相关。新冠疫情管控在2022年12月全面放开，随后网红旅游地综合热度迅速上升，2023年全年网红旅游地的网络热度较2022年明显提升。总体上，网红旅游地多在春、夏两季出现网络热度高峰，这和我国学生假期和节假日安排相符合，然而也存在特例，如以“冰雪”为主题的“哈尔滨”则在冬季出现爆火现象。
图1 网红旅游地综合热度时序分析及核密度空间分布

注：基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS（2023）2763号的标准地图制作，底图边界无修改。

Fig.1 Time series analysis and kernel density spatial distribution of comprehensive popularity of internet-famous tourism destinations

②网红旅游地综合热度在地理空间上呈现东南高、西北低的分布格局。根据图1b中网红旅游地综合热度的核密度分析结果显示，其空间分布具有典型的东南高、西北低的分布规律，这与我国人口密度分布特征有很大关系，高热度网红旅游地多集中分布在“胡焕庸线”（中国人口地理分界线）东侧。究其原因，东部地区经济发达、交通便利、基础设施相对完善，拥有较为宜人的气候条件、丰富的自然和人文景观资源，以及较为成熟的旅游配套和公共服务设施，这些地方的大城市及其周边地区具备人口分布集中、信息传播迅速、信息产业和服务业发达等条件，更易于吸引游客而孕育出网红旅游地，进而形成网红旅游地的空间集聚。此外，网红旅游地的空间分布还受到地形地貌、文化背景、历史遗产等因素的影响，例如贵州等山区、福建等沿海地区、哈尔滨等北方地区因其独特的自然风光和休闲度假功能而成为网红旅游地综合热度的高值区。总体上，未来网红旅游地需要综合考虑季节性等地域因素，合理优化资源配置，提升综合旅游市场竞争力。

2.2 网红旅游地生命周期演化类型

网红旅游地生命周期演化类型的形成，同样受到内外部因素的综合影响，外部网红事件决定热度强度，而内部资源转化能力则影响热度的延续性与衰退速率。运用数学函数对30个网红旅游地综合热度月均值进行拟合，基于拟合效果最终确定二次函数最适合开展生命周期演化过程分析。数字时代，注意力经济的崛起不仅全面革新了全球商业模式、产业形态和组织形式，更从根本上重塑着人类的思维认知、情感体验和行为范式，旅游地的生命周期也已从“资源主导型”转变为“注意力再生产型”，传统六阶段模型（探索—参与—发展—巩固—停滞—衰退）逐渐被压缩为“触发—引爆—耗散”的快速循环[31-32]。根据综合热度月均值的拟合结果和图像（图2），参考网红旅游地网络流量的实际演变情况，本文将网红旅游地的生命周期演化划分为稳定型、爆发型、山谷型、山峰型和特殊型5种类型。
图2 网红旅游地综合热度月均值拟合结果

Fig.2 Fitting results of monthly averages of comprehensive popularity of internet-famous tourism destinations

①稳定型。此类网红旅游地包括递减增长和匀速增长2种类型。其中，递减增长型网红旅游地表现为网络综合热度增长速度的逐渐放缓，但整体仍然保持稳定且持续的增长趋势，这类网红旅游地有上海、郑州、潮州、大理、佛山、杭州、沙县，这些旅游地具有一定的文化底蕴与旅游资源，前期已经通过自身特色吸引了部分游客，具有一定的影响力，但由于市场竞争加剧、游客需求变化等因素，增长速度逐渐放缓。例如大理和杭州等地的网络综合热度值虽然依然呈现正增长，但也面临增长停滞或负增长的可能，发展空间容易受限并可能遇到瓶颈，因此这类网红旅游地需要在保持竞争力的同时，持续进行创新以吸引游客。匀速增长型网红旅游地具有更接近线性函数的增长曲线，例如上海和郑州等市，得益于完善的旅游配套设施与较强的城市治理能力，研究期间其网络热度和游客流量均具有相对稳定的增长态势，这类网红旅游地保持着稳定的网络综合热度增速。
②爆发型。此类网红旅游地的网络综合热度接近指数型增长，通常是因特定事件而迅速崛起的新兴网红旅游地，包括哈尔滨、洛阳、泉州和隆回。其中，哈尔滨和洛阳具有一定代表性，在短视频等网络平台发挥“导火索”和“助推器”的作用下，其在短时间内因网络事件（南方小土豆、花朝节）而获得网民关注和网络流量，随之游客大量涌入，但也最容易昙花一现。瞬间指数型增长的网络和游客“流量”同样是把双刃剑，此类旅游地借助网红事件迅速引爆流量，但由于旅游发展基础设施相对薄弱，旅游配套设施与服务能力不足，导致流量爆发时间相对短暂，旅游发展难以持续，使得此类旅游地亟需重视因供需波动所引发的基础设施不足及负面口碑传播等问题。如何在为游客提供情绪价值的同时，创造持续吸引游客的核心资源和产品，进而实现旅游地“长红”发展是此类网红旅游地亟需思考和解决的。
③山谷型。此类网红旅游地的综合热度呈现出先减后增的趋势，生命周期也可视为“U型”，主要包括重庆、长沙、蚌埠、柳州、怒江、芜湖、湛江和昭苏，其热度曲线的特殊走势，主要归因于外部环境冲击与城市内生吸引力的动态博弈。无论是老牌网红旅游地重庆和长沙，还是近年来逐渐被人关注的柳州、湛江和昭苏等地，均出现了超过5个多月的综合热度低谷期，这一情况排除了季节性波动的影响，更多是由于市场的盲目性、自发性和滞后性，以及新冠疫情等突发事件的影响。生活化场景的营造（例如火锅、夜宵等）是山谷型网红旅游地对游客形成强烈吸引的重要因素，如何消解旅游与生活的“二元性”，打造充满“烟火气”的生活氛围是其网络热度增长的关键。
④山峰型。此类网红旅游地生命周期呈现出“倒U型”演化特征，生命周期相对较为短暂，但数量最多，有淄博、江门、景德镇、南昌、萍乡、衢州、榕江、甘孜、襄阳9个。例如，榕江通过举办体育赛事等节庆活动而受到关注，江门因电视剧《狂飙》的取景而迅速走红，衢州则通过薛之谦的演唱会吸引了大量游客，这些网红旅游地多是借助短期内引发广泛关注的文化娱乐事件而提升了其网络关注度，但旅游可持续发展不仅跟客流量有关，更与相关服务业配套息息相关。淄博在2023年国庆节后热度骤降，客流近乎断崖式滑落，不少隐藏问题暴露出来，幸得政府部门迅速坦诚处理突发事件，积极疏导网红效应向文旅乃至城市转型升级等方面扩散，才使得后续“进淄赶烤”的游客量趋于平缓。山峰型网红旅游地骤然降温的原因在于，在热度上升阶段，这些城市未能及时完善旅游配套设施与服务能力，导致热度迅速消退。这类网红旅游地应在其受游客关注和欢迎的前期和初期阶段，苦练内功并制定有效的宏观调控策略，以避免后续网络热度迅速消退带来的负面效应。
⑤特殊型。此类网红旅游地综合热度在生命周期演化特征方面呈现出与前述四类明显不同的特征，主要有西安和漠河。研究期间，西安和漠河的网络综合热度均出现缓慢下降，并未有明显的“爆红”时期，网络综合热度的周期性波动明显。其中，西安作为一座网红旅游城市中的常青树，每年4~5月、9~10月会迎来传统的旅游旺季，特别是近年来其突破传统的走马观花式旅游而形成多种新的文旅业态，将城市厚重的历史文化与现代创意相结合，打造出“大唐不夜城”等城市名片，推动一个又一个的互动演绎并火爆“出圈”，网络综合热度也在高位波动。在网红旅游发展过程中，西安依靠深厚的文化底蕴和持续的创新能力，通过不断挖掘和创新文化资源，保持了较高旅游吸引力和网络热度。相比之下，经济欠发达的地区试图通过一炮走红来复制淄博、哈尔滨等市的奇迹，但结果往往适得其反。仅有文旅资源，而上下游配套产业不足，旅游者在当地的消费及其乘数效应也会受限，进而导致较短时间的旅游热度。

3 结论与网红旅游地的调控策略

3.1 主要结论

本文选取近年来我国出现的30个代表性网红旅游地，结合搜索引擎、游记、短视频等多源网络数据，构建网红旅游地综合热度指标体系分析了网红旅游地的生命周期演化类型，并提出了网红旅游地从“爆红”到“长红”的系统性调控策略。主要研究结论如下：
①2018—2024年，网红旅游地综合热度量级存在明显的层级差异，网红旅游头部效应明显。上海、重庆等老牌网红城市再度翻红并占据着大众的注意力，哈尔滨、淄博等依托跨平台数据共振实现热度跃升并成为新兴网红旅游地，其综合热度超过量级最小的网红旅游地30余倍。研究期间，网红旅游地的总体网络热度显著提升，综合热度较高的月份多集中在每年的4~5月、7~8月，季节性明显，旅游者更加青睐在春、夏两季游览具有一定情绪价值的生活型旅游地；从地理空间来看，我国网红旅游地综合热度具有东南高、西北低的空间分布格局。
②从网红旅游地综合热度回归结果看，网红旅游地可进一步划分为稳定型、爆发型、山谷型、山峰型和特殊型5种类型，且不同类型的网红旅游地生命周期演化特征存在明显差异。其中，稳定型和爆发型网红旅游地综合热度呈现不同速率的增长趋势；山谷型网红旅游地综合热度变化具有周期性特征，存在约5个月的低谷期；山峰型往往“出圈”的周期较短，通常以体育赛事、取景地、演唱会等短期活动吸引大量游客到来后走向衰落；特殊型网红旅游地综合热度呈现出不同程度的波动衰减特征。
③网红旅游地出圈及持续火爆不是一个偶然现象，地方政府可从“树立服务型管理思维、打造地方特色文旅IP、创新多媒介形象传播、加强数字化城市建设”4个方面出发，对网红旅游地进行系统性调控。具体来说，网红旅游地应做好动态数据治理、多源数据价值转化，基于自身文旅资源特色，以高效治理和人性化服务，将内在的城市魅力转化为实实在在的旅游吸引力，接住游客的热情，延续市场的热度，夯实效益的厚度，增加发展的深度，才能将短期流量爆发转化为长期市场竞争力，并在流量起伏的浪潮中稳健前行，从而拥有更强劲的“长尾效应”，实现旅游地的可持续发展。

3.2 网红旅游地系统性调控策略

网红旅游地发展瞬息万变，更容易步入衰退期，故需要对网红旅游地进行系统性宏观管理和调控，从而延长其旅游生命周期，实现网红旅游地的高质量发展。针对网红旅游地如何实现从“爆红”到“长红”发展，本文提出以下策略建议：
①树立服务型管理思维。城市走红的前提是城市文化和治理基底，“网红”城市普遍期待能够“长红”，地方政府需通过有温度的政策促进主客情感共鸣，将服务型管理思维转化为具象的共情传播实践[20,33-34]。以客为本的“服务型”管理思维落在行动上，一是营造良好的营商环境，如淄博市对露天烧烤的集中整治兼顾生态和民生，并非一刀封禁，既维系民生温度，又实现了以人民为中心的精细化城市管理；二是提供有温度的政策和服务，如免费景点、旅游专线、维护市场秩序以及对突发事件的迅速和坦诚应对等，都是提升游客满意度的重要举措。地方政府应该协调多元主体共同构建以人为本、以客为尊的系统性管理体系，营造有利于“主客”共享和交流的空间与氛围，通过政府—民众—游客的多维互动，及时回应旅游者关切，实现公共服务与情感诉求的动态平衡，破解公共服务与旅游者流量不匹配等现实问题[26]。
②打造地方特色文旅IP。爆火的机会均等，但是如何抓住机会?令人耳目一新的文旅IP是永恒的流量密码。地方特色文旅IP的创新开发一是应返璞归真，不偏离本地文化核心，需要综合考虑满足人民群众更多特色化、多层次需求并体现当地城市文化特色与内涵；二是应做到“人无我有、人有我优、人优我精、人精我新”，避免陷入文旅产品同质化的窠臼。“淄博烧烤”的出圈，已经不是电光朝露的网红现象，而是美食符号上升为城市精神标识、走向长红的城市文旅IP[35]。要将“出圈”带来的要素流动活力与本地化特色资源融合，内化为文旅高质量发展的驱动力。“滨雪奇缘”的“台前”是北京冬奥会后冰雪旅游的爆火，“台后”则是特有的冰雪旅游资源、特色的冰雪文化和东北人的家国情怀的完美结合，打造出独特的“滨雪奇缘”文旅IP，这是“尔滨”能火爆出圈后，变“流量”为“留量”的内在动力与源泉[36]。
③创新多媒介形象传播。数字经济时代，数字平台中城市媒介形象吸引了大量注意力资本并转换成旅游流，极大地拓展了旅游资源的内容和边界，影响了旅游者的行为和习惯，进而左右网红旅游地的可持续发展能力[37-38]。探其原因，一是在创意的表现形式中，技术的参与越来越强，网红旅游地应利用社交媒体平台所提供的技术可供性催生文化消费场景的再生产，增强文旅品牌辨识力、影响力；二是社交媒体的生产可供性推动了创意的主体与技术同步下沉，从传统机构泛化为全民共创，“长红”的秘诀在于吸引“灵魂契合”的拥趸。“尔滨”出圈的实质是运用短视频技术可供性，结合“萌化”叙事在短期内创立“尔滨”“滨子”等城市形象，通过话语逻辑的柔性调适完成城市形象再生产，吸引更多“小土豆”“小砂糖橘”等“情感公众”，通过线下的“网红城市打卡”旅游实践行为，将线上共情转化为线下流量，最终实现“媒介—符号—情感”三元驱动的传播[34,36]。
④加强数字化城市建设。数字化城市作为新质生产力的载体，要以创新为主导赋能文旅产业。数字化不仅是技术赋能，更是媒介逻辑的空间延伸。一是通过引入新一代信息技术、大数据、人工智能等先进技术，提升文旅产品的品质[3]。如哈尔滨借助互联网平台和虚拟现实技术，打造数字化的旅游导览系统，构建“人—地—媒介”新型交互界面，增强游客的体验感、获得感和幸福感。二是抓住“爆红”机会提升城市基建和景区建设等“硬设施”，把握“长红”机遇优化旅游业态、消费氛围等“软环境”，将网络流量有效转化为地方经济发展品牌，助力新消费需求导向的场景力营造，提升文旅产业科技赋能和迭代发展的力度。三是从超常规的服务预期回归到常态化、常规化服务诉求上来，通过情感逻辑维系游客长期情感黏性，利用流量经济的空间效应，推动区域旅游协同发展，持续完善旅游地“内核”，推动网红现象向“长红”城市品牌深层转化[33,36]。

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