与常规的国计民生行业相比，旅游业是相对较为脆弱、易受冲击的行业。不管是突发的自然灾害危机，还是中短期的社会政治冲突，又或者是长期的经济下行动荡，都可能对旅游业产生极其强烈的影响。如何科学有效地预测、应对危机并开展事后恢复工作，是旅游危机管理的关键问题。当前信息时代下，互联网与智能终端的高度普及，使得旅游行业出现了海量大数据，包括结构化的电子商务记录、出行移动信息，以及非结构化的社交媒体分享信息。旅游大数据能否高效率地应用在旅游危机管理中，是当前旅游管理者与研究者共同关注的重要问题。

一、旅游危机的基本类型与管理问题

世界旅游组织将旅游危机事件界定为影响旅游者对目的地的信心并扰乱继续正常经营的非预期性事件。相对于政府的常规性决策环境，危机事件往往处于一种非常态的社会环境，是各种不确定性、不利情况的高度聚集。旅游危机更是如此，不仅类型多样、成因复杂，而且存在易触发、散分布、难管理等特点。与其他危机相比，旅游危机管理的主体更加多样，不仅包括政府（主要是政府旅游主管部门）和行业部门，还包括大量的旅游从业人员和公众（旅游者），这又进一步加大了危机管理的难度。一般可简单地将旅游危机划分为不可抗力导致的自然危机如地震、洪水等，以及非自然型的社会政治经济危机。从较为深度的视角来认识危机，也可以划分为背景型危机和内在型危机两类，其中，背景型危机包括突发的自然灾害（火山爆发、地震、泥石流、洪水、海啸、瘟疫）、经济动荡和经济危机以及社会动荡等影响旅游业正常经营的外部因素，内在型危机则是食、住、行、游、购、娱等六大活动中给旅游造成损失的非预见性事件。自然型旅游危机管理的工作较为简单、直接和清晰，主要通过灾害预测、影响控制和灾后重建工作来开展管理，只是完成的时间一般较为漫长。例如2017年四川九寨沟地震导致的旅游危机，历时3年才完成景区修复并重新开放。相比之下，非自然型危机的管理工作内容和难度更加复杂和艰巨，因为有大量工作并非可以通过旅游业自身的努力来完成，例如恐怖袭击、政变、战争等导致的旅游危机。

二、旅游大数据在危机场景的应用难点

首先，对于上述这些危机的管理工作，大数据能直接发挥作用的应用场景是较为有限的。

旅游产业大数据一般都是依附于现有的大数据管理系统，例如存在于各个城市的地震和极端天气预警系统。尽管我们从国土资源管理系统、环境监测系统和交通出行系统中可以采集到海量的大数据用于灾害预警，但是要专门为旅游行业设立一个大数据预警机制，从成本和效率的角度考虑，难度较大。不过也要看到旅游共享经济发展中的安全问题主要有哪些，存在大量的非自然性的小危机，特别是出现在行业内的小危机，例如交通意外、营销欺诈、人际冲突、服务管理失败等引起的小规模、小范围的冲突和旅游舆情等。在这些危机场景下，大数据目前可以发挥有效的危机管理功能，包括预警、处理和修复。例如从2014年起在北京、成都、洛阳等18个“国家智慧旅游试点城市”掀起的智慧旅游系统建设热潮，已经基本实现了危机预防管理功能。这些城市智慧旅游系统一方面能够对景区和人流进行实时监控，另一方面可以对开展旅游服务的交通车辆、旅行社团队、导游等单元进行定位跟踪和报警响应，基本实现了较为常规和通用的旅游危机管理工作。此外，与城市综合管理系统相比，智慧旅游管理系统的建设和维护成本相对不高，2014年后，深圳、上海、北京等地出现大量的大数据服务公司，可以一站式为需求者提供从景区到城市乃至全省的大数据管理系统。

其次，尽管智慧旅游系统为旅游危机管理开辟了新的平台和可能，但旅游危机管理在数据源采集的权限上，仍然受到较大限制。

可用于旅游危机管理的大数据大致可以包括地理环境基础数据、交通出行数据、电子商务消费数据和社交媒体数据等4类数据。第一类数据往往需要通过且只能通过政府部门内部分享获取，例如气象数据。第四类数据则是免费公开可获取数据，只是量大而分散，获取的时间成本较高。除此之外，第二类和第三类数据的获取门槛和成本比较高。旅游者的交通出行数据一般嵌入在移动服务运营商的电子信令数据中，虽然随时可以获得，而且数据结构清晰，但是购买成本十分昂贵，而且只能获得片面数据，很少有城市和单位会购买三大运营商的全套数据。其中，公安系统较为精准地掌握了旅游行业中十分关键的过夜游客住宿数据，但是从隐私和公共安全的角度考虑，这套数据暂时难以与旅游管理部门分享。第三种电子商务数据基本存在于各大服务运营商的私密数据库中，虽然可以采取购买的方式，但是成本十分高昂。例如国内某知名在线旅游企业，提供旗下相关旅游服务的用户评价数据的专业性分析报告，其一年的服务费用达数百万元，远超建设智慧旅游系统的成本。因此，这类数据一般用于商业场景，较少应用到不会常规性发生的旅游危机管理中。

国外的旅游大数据管理与危机管理应用也面临类似的难题。早在2003年，世界旅游组织发布的《旅游业危机管理指南》中提议要建立旅游贸易伙伴数据库，包括旅游经营商、代理商、交通企业，还包括潜在旅游经营商、旅行组织机构以及当地宾馆饭店、交通企业、促销部门和旅游协会等，但是截至当下，我们尚未见到全球通用的旅游贸易伙伴数据库问世。较为开放的数据，来自国际旅游在线服务平台，如Agoda、Bookings、Expedia、ForwardKeys、Mabrian、Sojern等。这些数据更易访问和采集，但因隐私和商业敏感问题，这些平台并没有开放所有数据供公开访问，而是对其进行了大量的删减，而普通的管理方不太具备获取这些数据的可能。为便于了解旅游业发展情况，欧盟委员会与Airbnb、Bookings、ExpediaGroup和Tripadvisor就短期住宿数据共享问题展开多次磋商，最终于2020年3月5日达成协议，使得欧盟统计局能够公布整个欧盟范围内的短期住宿数据，实现平台间数据的持续共享。

三、旅游大数据对疫情防控的积极作用

在此次疫情导致的全球旅游重大危机之下，大数据发挥了如下3个方面的作用。第一旅游共享经济发展中的安全问题主要有哪些，各国开通旅游出行预警系统，给本国以外的国家安全进行评级打分，为出行提供安全建议。第二，在政府部门与移动运营商的通力合作下，开发了在线网络信号支持下的流调系统，并实现高效率运作。第三，借助大数据和人工智能积极开发在线旅游产品，实现旅游行业业务多元化、产品多样化，从一定程度上可以视为实现了旅游危机公关与宣传。

在国内，各地景区一方面依托地方政府的大数据管理平台和微信、微博等企业平台，及时发布景区运营信息和安全防护措施，精准开展旅游劝退、退票延期等服务补偿工作；另一方面，大量企业通过线上云享的方式开展线上旅游导览业务，通过图片、视频、VR、360度全息影像等方式，让民众足不出户即可游历祖国大好河山，例如“数字故宫”和“敦煌数字博物馆”等业务。

在国际方面，世界旅游组织则呼吁对旅游业的发展和影响进行详实、短期的监测，以此来分析COVID-19暴发后旅游业对减轻社会经济影响、加速复苏、带动就业和经济发展产生的作用。美国加州大学伯克利分校和格拉斯通病毒研究所开发基于基因编辑技术（clustered regularly interspaced short palindromic repeats，CRISPR）的COVID-19智能手机测试技术，使用智能手机摄像头可在30分钟内获取病毒阳性检测结果。德国国家旅游局与中国的行业伙伴保持密切联系，通过网上举办德国旅游专家培训、开直播介绍德国旅游目的地等方式，让中国游客不出国门“云游德国”。新西兰旅游局通过公众号，开展了40多场针对中国市场的直播活动。荷兰国家旅游局联动梵高博物馆，通过视频号，直播“梵高的精神世界”，介绍梵高的绘画作品、往来书信，并进行了3轮抽奖。此外，世界旅游组织和国际航空运输协会两大国际组织联合宣布推出一款名为目的地追踪（DestinationTracker）的免费线上系统工具，各国政府可将疫情防控下的旅行要求和防疫措施等信息输入其中，供有需要者查阅，包括目的地国家或地区新冠肺炎疫情相关数据、航空旅行规定和目的地防疫措施等。

综上所述，大数据目前在旅游危机管理中已经有较为多样和有效的应用，不过受到数据源采集和成本门槛的限制，尚有较大的拓展空间。尽管新冠肺炎疫情对全球旅游业造成了极其沉重的打击，但大数据在目的地形象提升和营销推广的应用方面潜力巨大。这些应用在疫情结束之后，依然能够有效地发挥作用。疫情防控期间建立起来的综合大数据运营平台，后续在旅游场景中也可以得到富有价值的应用，例如旅游流管理、旅游预警和目的地营销等。衷心期待疫情早日结束，旅游业迎来新的春天。

（参考文献略）

作者简介：刘 逸，中山大学旅游学院副教授、博士生导师、旅游管理与规划系主任；陈海龙，中山大学旅游学院博士研究生

引用本文刘逸, 陈海龙.旅游危机管理中的大数据应用[J]. 旅游学刊, 2022, 37(7): 6-8.

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