วิธีการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมเพื่อศึกษาเครือข่าย จุดหมายปลายทางการท่องเที่ยว
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้มุ่งทบทวนวิธีการที่ใช้ในการวิเคราะห์เครือข่ายการเดินทางท่องเที่ยวผ่านแนวคิดการวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมโดยใช้วิธีการทบทวนเอกสารทางวิชาการ มีจุดประสงค์เพื่อศึกษาวิธีการและรูปแบบการวิเคราะห์เครือข่ายที่ใช้ในการวางแผนด้านการท่องเที่ยว รวมถึงเพื่อสำรวจทิศทางในการศึกษาเกี่ยวกับเครือข่ายการท่องเที่ยวในปัจจุบัน จากการสำรวจพบว่าการวิเคราะห์เครือข่ายจุดหมายปลายทางท่องเที่ยวยังเป็นส่วนน้อยที่มีการศึกษาวิจัยด้านเครือข่ายที่เกี่ยวกับการท่องเที่ยว โดยการวิเคราะห์เครือข่ายจุดหมายปลายทางท่องเที่ยวใช้วิธีการวัดค่าความเป็นศูนย์กลางเป็นวิธีการศึกษาบทบาท ผ่านซอฟท์แวร์คอมพิวเตอร์ นิยามให้โหนด (nodes) ในเครือข่าย คือจุดหมายปลายทางท่องเที่ยว และเส้น (edges) คือการเดินทางระหว่างจุดหมายปลายทางท่องเที่ยว นอกจากนี้งานวิจัยส่วนใหญ่ในต่างประเทศยังเน้นการศึกษาในด้านของความหลากหลายของสถานการณ์และความแตกต่างของข้อมูลเพื่อให้เข้าใจรูปแบบของเครือข่ายมากยิ่งขึ้น ในขณะที่ประเทศไทยดำเนินการได้ไม่มากนัก เนื่องจากมีข้อจำกัดด้วยการรวบรวมข้อมูล โดยข้อมูลที่นำมาใช้ดำเนินการได้ต้องเป็นข้อมูลที่เห็นในรูปแบบการเดินทางแบบจุดต่อจุดเป็นจำนวนมากและมีความชัดเจน เช่น บันทึกการใช้บริการโทรศัพท์ (Call Detail Record; CDR) เพื่อแสดงให้เห็นถึงพฤติกรรมและเครือข่ายจุดหมายปลายทางการท่องเที่ยวที่ชัดเจน ซึ่งจะสามารถนำเครือข่ายการเดินทางท่องเที่ยวต่อยอดสู่การวางแผนเชิงพื้นที่เพื่อออกนโยบายการท่องเที่ยวที่มีประสิทธิภาพได้
Article Details
เอกสารอ้างอิง
กระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา. (2563). สถิตินักท่องเที่ยวภายในประเทศ ปี 2562 (จำแนกตามภูมิภาคและจังหวัด) (Domestic Tourism Statistics Q1-Q4 (Classify by region and province)). https://www.mots.go.th/more_news_new.php?cid=618
กฤษฎาภฤศ ปึงภัทรกิจ. (2561). การศึกษาและวิเคราะห์เครือข่ายการท่องเที่ยวภายในประเทศ [วิทยานิพนธ์ปริญญามหาบัณฑิต, จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย]. CUIR. http://cuir.car.chula.ac.th/bitstream/123456789/74276/1/En_6070905121_Krissadapruk%20Pu.pdf
คณะกรรมการนโยบายการท่องเที่ยวแห่งชาติ. (2564). แผนพัฒนาการท่องเที่ยวแห่งชาติ (พ.ศ. 2564 - 2565). สำนักงานปลัดกระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา.
ชัยศิลป์ อุตส่าห์ และบรรเจิด สิงคะเนติ. (2561). กฎหมายในการบริหารและพัฒนาการท่องเที่ยว : ศึกษากรณีการกําหนดเขตพัฒนาการท่องเที่ยว. วารสารวิชาการคณะมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยราชภัฏนครสวรรค์, 6(1), 175-206. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/hssnsru/article/view/213075
ฑิตฐิตา บุญเจียม และอรอนงค์ พัวรัตนอรุณกร. (2564, พฤษภาคม-สิงหาคม). การวิเคราะห์พฤติกรรมนักท่องเที่ยวเชิงกีฬา : การศึกษาเชิงประจักษ์ในจังหวัดบุรีรัมย์. วารสารบริหารธุรกิจและการบัญชี มหาวิทยาลัยขอนแก่น, 5(2). https://so04.tci-thaijo.org/index.php/kkbsjournal/article/view/245385
พรคิด อั้นขาว. (2559). การวิเคราะห์เครือข่ายการท่องเที่ยวของกลุ่มจังหวัดภาคกลางในประเทศไทย. มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลพระนคร. https://dric.nrct.go.th/Search/SearchDetail/307135
พิชญา ชัยพิมลผลิน และอุบลวรรณา เกษตรเอี่ยม. (2560). การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมกับการพัฒนาด้านงานวิจัย คณะวิทยาการจัดการมหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงใหม่. ใน การประชุมวิชาการระดับชาติ ครั้งที่ 6 วิทยาการจัดการวิชาการ 2017 : การวิจัยยุคประเทศไทย 4.0 (หน้า115-126). เชียงราย: มหาวิทยาลัยราชภัฏเชียงราย.
ภัทราวดี มากมี. (2563). การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมสําหรับออกแบบการวิจัยทางสังคมศาสตร์. Journal of Educational Measurement Mahasarakham University, 27(1), 32-45.
มานา ปัจฉิมนันท์. (2560). การวิเคราะห์เครือข่ายทางสังคมกับการวิจัยด้านการสื่อสารในองค์การ. วารสารสถาบันพระปกเกล้า, 15(3), 5-18. https://so06.tci-thaijo.org/index.php/kpi_journal/article/view/244112
มิ่งสรรพ์ ขาวสะอาด, ดนัยธัญ พงษ์พัชราธรเทพ, อัครพงศ์ อั้นทอง, ณัฐพล อนันต์ธนสาร, อรุณี อินทรไพโรจน์, วรัญญา บุตรบุรี, และบิณฑิรา วลีธนาพันธ์. (2565, มิถุนายน). การวิจัยและพัฒนาเพื่อเพิ่มขีดความสามารถของการท่องเที่ยวไทยหลังโควิด-19. มูลนิธิสถาบันศึกษานโยบายสาธารณะ.
สฤษดิ์ ติยะวงศ์สุวรรณ. (2555). กรอบแนวคิด วิธีการและเครื่องมือในการวิเคราะห์โครงข่ายทางสังคมของผู้มีส่วนร่วมสําคัญในกระบวนการวางแผนฟื้นฟูเมือง. ใน Built Environment Research Associates Conference 3, 2012 (หน้า 207-220). https://www.berac.tds.tu.ac.th/proceedings
Alamsyah, A., Rahardjo, B. & Kuspriyanto. (2014). Community detection methods in social network analysis. Advanced Science Letters, 20(1), 250-253.
Apostolato, I. (2013). An overview of software applications for social network analysis. International Review of Social Research, 3(3), 71-77. https://doi.org/10.1515/IRSR-2013-0023
Asero, V., Gozzo, S., & Tomaselli, V. (2016). Building tourism networks through tourist mobility. Journal of Travel Research, 55(6), 751-763. https://doi.org/10.1177/0047287515569777
Casanueva, C., Gallego, A., & García-Sánchez, M. (2016). Social network analysis in tourism. Current Issues in Tourism, 19(12), 1190-1209. https://doi.org/10.1080/13683500.2014.990422
Farahani, F., Karwowski, W., & Nichole, L. (2019, June 6). Application of graph theory for identifying connectivity patterns in human brain networks: A systematic review. Frontiers in Neuroscience, 13. https://doi.org/10.3389/fnins.2019.00585
Hwang, Y., Gretzel, U., & Fesenmaier, D. (2006). Multicity trip patterns: Tourists to the United States. Annals of Tourism Research, 33(4), 1057-1078. https://doi.org/10.1016/J.ANNALS.2006.04.004
Jin, C., Cheng, J., & Xu, J. (2018). Using user-generated content to explore the temporal heterogeneity in tourist mobility. Journal of Travel Research, 57(6), 779-791. https://doi.org/10.1177/0047287517714906
Kádár, B., & Gede, M. (2021). Tourism flows in large-scale destination systems. Annals of Tourism Research, 87,103113. Doi: 10.1016/J.ANNALS.2020.103113
Kang, S., Lee, G., Kim, J., & Park, D. (2018, September). Identifying the spatial structure of the tourist attraction system in South Korea using GIS and network analysis: An application of anchor-point theory. Journal of Destination Marketing and Management, 9, 358-370. https://doi.org/10.1016/J.JDMM.2018.04.001
Lacobucci, D. (1994). Graphs and matrices. In Social network analysis: Methods and applications; Structural analysis in the social sciences (pp. 92-166). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511815478.005
Lee, S., Choi, J., Yoo, S., & Oh, Y. (2013). Evaluating spatial centrality for integrated tourism management in rural areas using GIS and network analysis. Tourism Management, 34, 14-24. https://doi.org/10.1016/J.TOURMAN.2012.03.005
Leung, X., Wu, B., Xie, F., Xie, Z., & Bai, B. (2012). Overseas tourist movement patterns in Beijing: The impact of the Olympic games. University of Massachusetts Amherst.
Marin, A. & Wellman, B. (2011). Social network analysis: An introduction. In J., Scott, & P. J., Carrington, (Eds.), The Sage handbook of social network analysis (pp. 11-25). Sage.
Qin, S., Zuo, Y., Wang, Y., Sun, X., & Dong, H. (2017). Travel trajectories analysis based on call detail record data. In 29th Chinese Control and Decision Conference (CCDC) (pp. 7051-7056). Chongqing, China. https://doi.org/10.1109/CCDC.2017.7978454
Ruhnau, B. (2000). Eigenvector-centrality: A node-centrality? Social Networks, 22, 357-365.
Seok, H., George, A., Barnett., & Yoonjae, Nam. (2021). A social network analysis of international tourism flow. Quality & Quantity, 55(2), 419-439. https://doi.org/10.1007/S11135-020-01011-8
Shih, H. (2006). Network characteristics of drive tourism destinations: An application of network analysis in tourism. Tourism Management, 27(5), 1029-1039. https://doi.org/10.1016/J.TOURMAN.2005.08.002
Sugimoto, K., Ota, K., & Suzuki, S. (2019). Visitor mobility and spatial structure in a local urban tourism destination: GPS tracking and network analysis. Sustainability, 11(3), 919. DOI: 10.3390/SU11030919
Wang, C. & Chen S. (2014). Bibliometric and social network analysis for data mining: The intellectual structure of tourism destination literature. Journal of Testing and Evaluation, 42(1), 229-241. DOI: 10.1520/JTE20120285
Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Blockmodels. In Social network analysis: Methods and applications; Structural analysis in the social sciences (pp. 394-424). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511815478.011
Wasserman, S., & Faust, K. (1994). Centrality and prestige. In Social network analysis: Methods and applications; Structural analysis in the social sciences, (pp. 169-219). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511815478.006
World Tourism Organization [UNWTO]. (2019). International tourism highlights, 2019 edition. UNWTO. DOI: https://doi.org/10.18111/9789284421152
Zhong, G., Yin, T., Zhang, J., He, S., & Ran, B. (2018). Characteristics analysis for travel behavior of transportation hub passengers using mobile phone data. Transportation, 46(5), 1713-1736. https://doi.org/10.1007/s11116-018-9876-5
