О ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДАННЫХ О ГЕОЛОКАЦИЯХ ФОТОГРАФИЙ В ИССЛЕДОВАНИЯХ ТУРИСТИЧЕСКОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ПРИДОРОЖНЫХ ЛАНДШАФТОВ (НА ПРИМЕРЕ ЧУЙСКОГО ТРАКТА)

DOI: 10.24057/2414-9179-2018-1-24-588-595

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторе

Грибок М.В.

Московский государственный университет имени М.В. Ломоносова,
Ленинские горы, 1, 119991, Москва, Россия,
E-mail: gribok.marina@gmail.com

Аннотация

В статье представлен анализ возможностей использования данных о геолокациях фотографий в качестве источника информации для исследований туристической привлекательности придорожных ландшафтов. Выявлены места скоплений геолокаций изображений, представленных на интернет-ресурсах Flickr, Google Panoramio и 500px.com для автодороги Р256 «Чуйский тракт». Для примера представлена карта участка трассы с 620-го по 730-й километр с отмеченными скоплениями геолокаций изображений, природными и культурно-историческими достопримечательностями, а также турбазами, расположенными вдоль трассы. Карта наглядно демонстрирует сходства и различия в расположении ареалов повышенного интереса пользователей перечисленных ресурсов, а также соотношение расположения скоплений геолокаций и локальных природных и культурно-исторических достопримечательностей. Скопления фотографий далеко не всегда соответствуют точкам расположения достопримечательностей вдоль Чуйского тракта. При этом природные достопримечательности характеризуются более крупными скоплениями изображений, чем культурные. В ходе исследования выявлены участки дороги, являющиеся наиболее привлекательными для автотуристов с позиции эстетического восприятия. Сравнение распределений геолокаций фотографий на разных ресурсах показало, что территориально совпадают на всех трех сайтах только наиболее крупные скопления изображений, соответствующие популярным природным достопримечательностям. При этом более мелкие скопления изображений расположены относительно хаотично вдоль трассы и в большинстве случаев не совпадают на разных ресурсах.

Сделаны выводы о возможностях и ограничениях использования данных о расположении скоплений фотографий для исследований туристической привлекательности местности. Сравнение туристической привлекательности точек на основе данных о геолокациях фотографий возможно только в том случае, если их доступность может считаться одинаковой. Кроме того, чем больше имеется точек геолокаций фотографий на исследуемую территорию и чем выраженнее ареалы их скоплений, тем с большей уверенностью можно делать выводы о туристической привлекательности местности на основе данных такого рода.

Ключ. слова

геолокации, Flickr, Panoramio, туристическая привлекательность, восприятие ландшафта

Список литературы

  1. Голубчиков Ю.Н., Клименко С.В. Народная география эпохи Интернета // Геоконтекст: Научный мультимедийный альманах. Т. 3. Дрезден, 2016. С. 5–14.
  2. Кузнецова А.П. 10 самых красивых автомобильных дорог России // САПР и ГИС автомобильных дорог. 2014. № 2 (3). С. 127–134.
  3. Танкова М.В., Злобина Т.И., Акимова Т.А. Путеводитель: Алтай. Путешествие по Чуйскому тракту. Барнаул: Пять плюс, 2010. 254 с.
  4. Cooper C., Dickinson J., Phillips T., Bonney R. Citizen science as a tool for conservation in residential ecosystems // Ecology and Society. 2007. 12 (2). P. 11.
  5. Da Rugna J., Chareyron G., Branchet B. Tourist behaviour analysis through geotagged photographies: a method to identify the country of origin // Computational Intelligence and Informatics (CINTI), IEEE 13th International Symposium. 2012. P. 347–351.
  6. Figueroa Alfaro R.W. Evaluation of Cultural Ecosystem Aesthetic Value of the State of Nebraska by Mapping Geo-Tagged Photographs from Social Media Data of Panoramio and Flickr // Community and Regional Planning Program: Student Projects and Theses. University of Nebraska, USA, 2015.
  7. García-Palomares J. C., Gutiérrez J., Mínguez C. Identification of tourist hot spots based on social networks: a comparative analysis of European metropolises using photosharing services and GIS // Appl. Geogr. 2015. 63. P. 408–417.
  8. Goodchild M.F. Citizens as sensors: the world of volunteered geography // GeoJournal. 2007. 69 (4). P. 211–221. DOI: 10.1007/s10708-007-9111-y.
  9. Hochmair H. Spatial Association of Geotagged Photos with Scenic Locations. GIFORUM 2010. P. 1–10.
  10. Kiselevich S., Krstaljic M., Keim D. et al. Event-based analysis of people’s activities and behavior using Flickr and Panoramio geotagged photo collections // 14th International Conference Information Visualisation (IV). London, TBD, United Kingdom, Jul 26–Jul 29, 2010. IEEE. P. 289–296. DOI: 10.1109/IV.2010.94.
  11. Miah S.J., Vu H.Q., Gammack J., McGrath M. A big data analytics method for tourist behaviour analysis. Inf. Manag. 2016. DOI: 10.1016/j.im.2016.11.011.
  12. Produit T., Tuia D., De Morsier F., Golay F. Do geographic features impact pictures location shared on the Web? Modeling photographic suitability in the Swiss Alps // Environmental Multimedia Retrieval. Glasgow, UK: CEUR-WS.org. 2014. V. 1222. P. 22–29.
  13. Shiliang Su, Chen Wan, Yixuan Hu, Zhongliang Cai. Characterizing geographical preferences of international tourists and the local influential factors in China using geo-tagged photos on social media // Applied Geography. V. 73. August 2016. P. 26–37.
  14. Walden-Schreiner C., Leung Yu-F., Tateosian L. Digital footprints: Incorporating crowdsourced geographic information for protected area management // Applied Geography. V. 90. January 2018. P. 44–54.

Для цитирования: Грибок М.В. О ВОЗМОЖНОСТИ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ДАННЫХ О ГЕОЛОКАЦИЯХ ФОТОГРАФИЙ В ИССЛЕДОВАНИЯХ ТУРИСТИЧЕСКОЙ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТИ ПРИДОРОЖНЫХ ЛАНДШАФТОВ (НА ПРИМЕРЕ ЧУЙСКОГО ТРАКТА). Материалы Международной конференции «ИнтерКарто. ИнтерГИС». 2018;24(1):588–595. DOI: 10.24057/2414-9179-2018-1-24-588-595

For citation: Gribok M.V. ON THE POSSIBILITY OF USING DATA ON GEOLOCATED PHOTOS IN THE RESEARCH OF TOURIST ATTRACTIVENESS OF ROADSIDE LANDSCAPES (EXEMPLIFIED BY THE CHUYA HIGHWAY). Proceedings of the International conference “InterCarto. InterGIS”. 2018;24(1):588–595 DOI: 10.24057/2414-9179-2018-1-24-588-595 (in Russian)