金鸡湖马拉松赛的感知形象研究——基于网络文本挖掘与分析论文_刘春阳 沈珂珂

(北京体育大学,100084)

摘要:苏州环金鸡湖马拉松赛至今已成功举办9届,并于2015年获得“特色赛事奖”。网络帖子反应了参赛者的真实感受,对于马拉松赛事形象的研究是一个新的视角。本文运用网络文本挖掘的方法选取了跑吧2011年至2018年的200篇帖子,对其进行文本分析,真实展现了其赛事的感知形象。

关键词:马拉松赛;网络文本挖掘;感知形象;金鸡湖

1前言

近年来,我国马拉松赛事迎来井喷式增长。中国马拉松年度报告中提到,2017年全国举办马拉松赛事的数量(800人以上规模)达到了1100场,参赛人次近500万。马拉松赛事在神州大地呈现一片欣欣向荣之景。苏州金鸡湖马拉松赛作为半程马拉松之中的杰出赛事,2016年、2017年连续两届蝉联中国田协最高荣誉——金牌赛事,成为了全国为数不多的半程马拉松金牌赛事。

近十年来我国马拉松赛事的研究热点主要集中在探索马拉松对城市的影响,包括文化、社会、经济效益等诸多方面的研究[1-4],少有对赛事形象的研究。根据Grosspietsch对旅游地形象的划分[10],可以将赛事形象分为投射形象与感知形象,其中赛事的感知形象是其参与者的对马拉松赛事的真实感受,亦是其核心识别要素。通过对感知形象的研究,更能准确的了解赛事真实一面,对赛事自身的发展与参赛者的参赛体验都有着重要的促进作用。

随着互联网的普及,网络的便捷性与匿名性使得人们更敢于在网上“说真话”。由此网络文本挖掘与分析也成为一种至关重要的研究方法与手段。更深层次的,通过对特色马拉松赛事的研究,对我国马拉松赛事的“千赛一面”的困境走出途径也有一定的探索性意义。

2研究方法与数据来源

2.1研究方法

网络文本挖掘与内容分析法:本研究采用的研究工具web spider为“八爪鱼v7.6.0.1031”,将从网络爬取充足研究数据作为初始材料。内容分析软件选取为Nvivo11 plus,将采用本软件对其进行文本的编码处理与内容分析。

2.2数据来源

跑吧,国内最大的马拉松爱好者交流平台,并设有各地区的分论坛,可以从中获取众多马拉松参与者与爱好者的真实感受。本研究通过搜索“苏马”、“苏州马拉松”、“金鸡湖”等关键词,爬取文章259篇,经过筛除与研究不相关内容,记录字数共计10万余字。

3结果与分析

3.1文本情感分析

通过nvivo11 plus对获取的文本进行情感分析,将其分为特别负向,比较负向,比较正向,非常正向四类情感特征。金鸡湖马拉松赛事正向情感感知共35处节点,其中非常正向(15处节点),比较正向(20处节点)。负向情感共88节点,其中非常负向(45处节点),比较负向(43处节点)。从总体来看,马拉松参与者对金鸡湖马拉松赛事的感知情感是更加偏向于负向的。

3.2感知形象分析

通过对所得文本以本土概念化—范畴化—类属化的逻辑进行三级编码。得出以下结果(表1):金鸡湖马拉松赛的感知形象围绕赛事本身,以办赛城市形象、赛场组织、后勤服务、赛道设计与管理、志愿者服务、赛后服务为6大核心类属,全面体现了参赛者对金鸡湖马拉松赛的感知形象。

表1 金鸡湖马拉松赛感知形象三级编码簿

4讨论

金鸡湖马拉松赛于2015年获得“2015中国马拉松特色赛事奖”,与其对参赛者产生的良好的办赛城市形象是密不可分的。但在马拉松热的背后,也应当有些冷思考:

金鸡湖马拉松赛的感知形象的研究中可以发现:在媒体“光鲜亮丽”的投射形象背后,还是有着大量的问题存在着的,这无疑对参赛者的参赛体验造成了较大的影响的。通过口碑效应,自媒体效应,这样的感知形象会对赛事本身造成较大的影响的。而同时,赛事组委会也应重视对参赛者感知形象的研究,以此来实现精准、高效的赛事的改善发展之路。

参考文献

[1]祝良,黄亚玲.城市马拉松赛文化特点的研究[J].体育文化导刊,2014(09):25-28.

[2]耿延敏,刘定一.国际马拉松赛对城市软实力的影响研究[J].体育文化导刊,2012(06):86-89.

[3]张登峰.马拉松赛事对城市发展的影响[J].体育文化导刊,2011(11):12-14+20.

[4]靳英华,原玉杰.北京国际马拉松赛的社会效益和经济效益分析[J].北京体育大学学报,2008(11):1445-1447)

[5]Grosspietsch M. Perceived and projected images of Rwanda: Visitor and international tour operator perspectives. Tourism Management,2006,27: 225-234.

论文作者:刘春阳 沈珂珂

论文发表刊物:《知识-力量》2019年8月23期

论文发表时间:2019/5/7

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金鸡湖马拉松赛的感知形象研究——基于网络文本挖掘与分析论文_刘春阳 沈珂珂
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