[論文レビュー] Network science: a review focused on tourism

Rodolfo Baggio, Noel Scott+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 25, 2010

Diverse Aspects of Tourism Research参考文献 80被引用数 42

ひとこと要約

本稿では、イタリアのエリバにおけるステークホルダーのネットワークを、静的構造的分析と動的情報拡散モデル化を用いて分析することで、ネットワーク科学を観光に応用している。ステークホルダーの結束性と適応的対応力が情報拡散を顕著に向上させることを明らかにした。これにより、より効果的なデスティナションマネジメントに向けた実践的知見が得られた。

ABSTRACT

This paper presents a review of the methods of the science of networks with an application to the field of tourism studies. The basic definitions and computational techniques are described and a case study (Elba, Italy) used to illustrate the effect of network typology on information diffusion. A static structural characterization of the network formed by destination stakeholders is derived from stakeholder interviews and website link analysis. This is followed by a dynamic analysis of the information diffusion process within the destination demonstrating that stakeholder cohesion and adaptive capacity have a positive effect on information diffusion. The outcomes and the implications of this analysis for improving destination management are discussed.

研究の動機と目的

• 観光研究におけるデスティナションマネジメントの改善を目的として、ネットワーク科学の手法を導入すること。
• インタビュー調査とウェブサイトのリンク分析を用いて、観光地のステークホルダーネットワークの構造的特徴を分析すること。
• 観光ステークホルダーネットワーク内での動的情報拡散プロセスをモデル化すること。
• 結束性や適応的対応力といったネットワーク特性が情報拡散に与える影響を評価すること。
• ネットワークに基づく戦略を用いたデスティナションマネジメントの向上に向けた実務的示唆を導出すること。

提案手法

• ステークホルダーのインタビュー調査とウェブサイトのリンク分析を実施し、デスティナションステークホルダーの静的ネットワークを構築した。
• ネットワーク科学的手法を適用して、ステークホルダーネットワークの構造的トポロジー（例：次数分布、クラスタリング係数）を特徴づけた。
• 時間経過に伴うステークホルダーネットワーク内での情報拡散を分析するための動的シミュレーションモデルを開発した。
• 計算モデルを用いて、ネットワークの結束性と適応的対応力が情報拡散に与える影響を評価した。
• ステークホルダーインタビューから得た定性的な知見と、定量的ネットワーク指標を統合し、研究結果の妥当性を検証した。
• 拡散速度やカバー範囲といった指標を用いて、結束性や柔軟性の異なるシナリオを比較評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 観光地におけるステークホルダーネットワークの構造的特性は、情報拡散にどのように影響するか？
• RQ2 ステークホルダーの結束性は、デスティナションネットワーク内での情報拡散の速度と範囲に、どの程度影響を及ぼすか？
• RQ3 ステークホルダー間の適応的対応力は、情報拡散のレジリエンスと効率性にどのように影響するか？
• RQ4 ネットワークのタイプ論的特徴は、デスティナションマネジメントとステークホルダー連携にどのような意味を持つのか？
• RQ5 ネットワーク科学的手法は、観光地のガバナンスを改善するために、実際にどのように応用可能か？

主な発見

• ステークホルダーの結束性は、デスティナションネットワーク内での情報拡散の速度と範囲を顕著に向上させる。
• 適応的対応力がより高いネットワークは、状況変化下でもより効率的かつレジリエントな情報拡散を示した。
• 静的構造的分析から、スケールフリーネットワークのトポロジーが明らかになり、重要な影響力を持つステークホルダーの存在が示された。
• ウェブサイトのリンク分析により、ステークホルダーネットワークの構造が裏付けられ、インタビュー調査の結果と補完的データを提供した。
• 動的モデル化により、ネットワークトポロジーがコミュニケーションと連携の効果性に直接的な影響を及ぼすことが明らかになった。
• 定性的なステークホルダーの洞察と定量的ネットワーク指標の統合により、分析の信頼性が向上した。