中国网红村的空间分异机理及其发展新思考

New perspectives on the spatial differentiation mechanism and development of web-star villages in China

摘要

网红村是依托网络媒体吸引外部资金、信息和人员等资源集聚并带动该地区乡村发展的新发展模式，对完善乡村振兴投入机制，培育乡村新产业新业态具有重要意义.本文利用Python爬虫获取主流社交平台2018—2023年间有关乡村的评论文本、点赞量、转发量等信息以识别网红村，运用内容分析法、核密度分析和空间分析等方法探究网红村的空间分异特征，进而分析要素影响及作用过程，揭示其机理，最后提出网红村可持续发展的新思考.结果显示： 1） 2018—2023年间识别的网红村数量共有689个，其空间分异受到地形、气候和河流等内部要素的基础性作用以及受到城市群、道路交通和网络媒体等外部要素的催化作用，总体呈现“一心两带”的空间分布格局. 2） 利用Rost Content Ming 6提取网红村评论文本特征词可将其划分为自然景观类、文化民俗类和乡土意象类网红村.其中自然景观类网红村拥有独特的山水、气候和植物景观，在空间上形成两个高密度区和多个次高密度区的空间格局；文化民俗类网红村拥有璀璨的民族历史文化、节庆民俗等文化资源，在空间分布上形成一个团状局部高值区、四个片状组团的空间特征；乡土意象类网红村依赖村庄地方性元素和生活方式营造出中国传统乡村意境，在江浙地区、北京市、河南省以及川渝地区形成高核密度区. 3） 本文从自然景观类网红村应注重自然景观原生化、文化民俗类网红村应注重乡土文化体验化、乡土意象类网红村应注重乡村生活原真化这三个方面提出了从“流量”到“留量”的网红村可持续发展新思路.

Abstract

Web-star villages present a new development model that relies on network media to attract external funds， information and personnel resources to drive the rural development. It is important to improve the investment mechanism of rural revitalization and cultivate new rural industries and new forms of business. This paper uses Python to obtain the village internet comment texts from 2018 to 2023 to identify web-star villages， and then employs methods of content analysis， nuclear density analysis and stack analysis to explore the spatial differentiation characteristics， analyze the elements of influence and action process， and reveal the mechanism of web-star villages. Finally， new perspectives on the sustainable development of web-star villages are put forward. The results were shown as follows. 1） From 2018 to 2023， there were 689 web-star villages identified. Their spatial differentiation is influenced by the basic role of internal elements such as terrain， climate and rivers， as well as the boosting role of external elements such as urban agglomerations， major highways and internet. Overall， these villages present a spatial distribution pattern of “one center and two belts”. 2） Using Rost Content Ming 6 to extract the text features of web-star village comments， we categorized these villages into three types： villages with natural landscape， villages with culture and folk customs， and villages with local image web-stars. Among them， natural landscape villages have unique landscape， climate and plant landscape， forming a spatial pattern of two high-density areas and several sub-density areas； cultural and folk villages have splendid national history， culture， festivals and folk customs， and spatial characteristics of a mass local high value area and four sheet groups in spatial distribution； local image villages rely on village local elements and lifestyle to create a traditional Chinese rural artistic conception， forming high nuclear density area in the Yangtze River Delta region， Beijing-Henan area and Sichuan-Chongqing area. 3） In this paper， a novel pathway is proposed for the sustainable development of web-star villages， transitioning from transient digital traffic to enduring local retention， through three typology-specific strategies.

Graphical abstract

关键词

网红村 / 空间格局 / 类型识别 / 分异机理 / 中国

Key words

web-star village / spatial pattern / type identification / differential mechanism / China

近年来，伴随我国乡村振兴战略的全面实施，乡村以特有的田园景观正满足着城市居民休闲、放松、回归原野的“乡野梦”.大量村庄利用网络平台让“看得见山，望得见水，记得住乡愁”的村庄特色资源积极“触网”并产生大批“流量”，成为“网红打卡点”^［1］.随着我国分享式社交媒体的兴起，网红与各种情景相结合并逐渐符号化^［2］，形成网红餐厅^［3］、网红城市^［4］等网红符号.与此同时，国家对乡村旅游的政策支持、主流媒体的持续关注、消费观念的转变和乡村人才的宣传，众多乡村依托独特的人文习俗、自然景观走红网络，成为“网红村”^［5］.据统计，2023年，全国近6万个行政村开展乡村旅游经营活动，携程平台乡村民宿供给量达到历史峰值33万家，部分地区出现“一房难求”现象，中长途乡村旅游出行距离逼近600 km.“互联网+乡村旅游”已然成为乡村发展的一种新趋势^［6］.网红村作为一种特殊模式，对于乡村旅游发展具有重要意义，值得探索和研究.

“网红村”的概念最早出现在2015年，并逐渐引起国内学术界关注.目前有关“网红村”的研究主要聚焦以下四个方面：一是研究网红村对于乡村发展的影响.学界认为网红村借助社交媒介传递的信息完成视觉景观的集体运作与生产，以其景观独特性^［7］和视觉吸引力^［8］带动城市人群到乡村完成消费，为乡村空间景观塑造^［7］、地方文化传承^［8］、产业转型升级^［9］等带来积极作用^［10］.然而，网红村具有热度骤升骤降^［11］、受众圈层化^［11］等特征，其带来的积极效应难以支撑乡村可持续发展^［11］.二是网红村的形成机制.网红村是村庄、游客、媒介等不同主体互动的结果.通过网络信息刺激—实地打卡—网络反馈的反复循环，实现旅游者虚拟在场向现实在场的转变是网红村形成的机制^［7］.另外网红村可通过区位提升、要素循环、空间赋魅、主体博弈等演变而形成^［12］.三是网红村的发展策略.学者认为改变景观的生产方式^［13］、重建地方生活^［14］、丰富乡村空间功能和产品^［15］等是网红村保持可持续发展的主要策略.四是网红村空间结构方面.目前主要从景观生产^［17］、空间生产^［14］、旅游符号学^［6］和媒介地理学^［16］等角度对网红村案例^［8，20］、网红民宿^［16］等微观层面进行研究，主要采用政策文本分析^［5］、网络评论内容分析^［18］等进行质性分析.本文结合当前研究，将网红村界定为具有独特的自然风光、文化遗产或特色活动，通过社交媒体积累大量游客关注的乡村地区.

综上，在网红村特征和形成机制方面开展了丰富的研究，但针对网红村宏观尺度上的空间分布特征研究相对缺乏.同时，网络上有关网红村的评论，体现了大众对村庄满足其特定情感需求与想象，蕴含着支撑这类村庄“网红化”的核心特质^［17-18］.为此，本文利用大数据文本从全国尺度探究网红村空间分异特征，进而分析要素影响及作用过程，揭示其机理，最后针对不同类型的网红村如何有效对接自身资源禀赋提出思考，从而为乡村旅游可持续发展提供参考.

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本文涉及数据包括网络评论、行政边界、自然环境、社会经济数据4个部分，具体如表1所示.其中，社交平台网络评论数据以“乡村旅游”“乡村推荐地”“打卡旅游”“网红村”为关键词，通过Python网络爬虫技术抓取2018—2023年大众点评、小红书、携程、抖音、去哪儿旅游和马蜂窝6个主流社交平台的网络评论数据，每条视频和图文抓取热评前五的评论文本数据，共抓取4 302个视频和图文，21 510条评论.

中国行政区划数据来源于中国标准地图服务系统.基于403个气象站点月降水量和月气温数据，通过反距离权重插值法得到中国2022年年均降水量和年均气温数据，并利用Arcgis 10.8软件生成200 mm、400 mm、800 mm、1 600 mm等降水量线和0 ℃等温线.中国河流和中国公路路网数据来源于中国科学院资源环境科学数据中心.DEM 数据来源于地理空间数据云网站.手机基站数据来源于水经微图.中国城市群分布数据来源于《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》，将各城市群范围进行空间落位.

针对爬取的网红村数据，主要进行以下三个步骤进行数据清洗： 1） 数据去重.利用Excel 2019软件，使用IF+MATCH函数组合对挖掘到的各平台村庄名单信息进行去重. 2） 筛选有效数据.根据本文对网红村的界定方法，利用Excel 2019软件的高级筛选功能，将不符合条件的村庄进行剔除，得到689个网红村名单数据以及3 445条评论文本. 3） 获取空间信息.运用高德开放平台API地理编码功能，结合Excel 2019软件批量获取网红村的经纬度信息.本文借鉴陈晓红^［19］利用互联网搜索指数作为网红城市热度代理变量的方式，结合社交媒体对图文传播效果的界定，将同时满足以下条件的乡村识别为网红村：以乡村自然景观与人文风貌为核心传播内容的社交媒体文本（含短视频及图文推文），需达到点赞量≥500次、用户评分≥4.5分（基于5分制）且转发量≥100次的复合指标阈值.

1.2 研究方法

1.2.1 核密度分析

核密度分析用于刻画研究对象的空间密度特征和分布趋势，能有效反应核对周边区域的影响程度.本文以核密度分析法测算网红村空间分布的分散或集聚特征^［20］.公式为：

f(x,y)=\frac{\mathrm{1}}{n{h}^{\mathrm{2}}}{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}k\left(\frac{d_i}{h}\right)，（1）

式中，f（x，y）为位置（x，y）的网红村密度估计；n为观测数量；h为带宽或平滑参数；k为核函数；d_i 为位置（x，y）距离第i 个观测位置的距离.

1.2.2 内容分析

内容分析是文献研究的一种重要方法.它将非系统和非定量的符号内容（如文本、图像、图片等）转化为定量数据，并利用这些数据对材料的内容进行定量分析、判断、推理，以揭示内容本质的一种研究方法^［21］.本研究使用ROST Content Mining 6文本分析软件，对网友发表的评论文本进行定量和定性分析.主要步骤如下： 1） 定义编码.在网红村的前五条热门评论文本中提取关键词和短语，将关键词或短语概括为单个短词并转化为代码. 2） 代码分类.分析数据集的代码内涵，将具有相似含义的代码归为一组.

2 网红村的空间分异特征

2.1 网红村的空间密度特征分析

由图1a可知，网红村总体分布以胡焕庸线为界东密西疏，在空间分布上具有明显的集聚性.用ArcGIS 10.8软件对网红村的空间分布进行核密度分析得到图1b，经过多次试验，将搜索半径设置为50 km，运用自然断点法分为高度集聚区、中度集聚区、一般集聚区、较分散区和分散区5类.网红村总体呈现一个高密度核心区，两大带状连片区的“一心两带”空间格局.其中高密度核心区以江浙地区为中心，辐射带动安徽省和江西省形成网红村高度集聚区；两大带状连片区分布于北京市、河北省、山西省、河南省和山东省交界的绵延地带，以及四川省、重庆市、贵州省和湖南省交界的带状连片区域，形成网红村的中度集聚区.此外，在青海省、陕西省、广东省、吉林省和广西壮族自治区呈点状分布，形成一般集聚区.由此可知，网红村区域分层性特征较为显著.

2.2 网红村的空间类型特征

本文将提取的网红村评论文本关键词和语句作为自定义词表，通过Rost Content Ming 6 软件统计特征词出现的频次，运用停用词表与自定义词表排除部分无意义词汇后得到表3.基于特征词本身，将689个网红村划分为自然景观类网红村、文化民俗类网红村和乡土意象类网红村三个类型，详见表3，核密度空间分布如图2所示.

自然景观类网红村数量为317个，占比最高.这类网红村依托壮丽的山水景观、水文景观、气候景观和植物景观，如“空气清新”“日出”“银杏”“溪流”等吸引游客.如图2a所示，其空间分布形成2个高密度区和多个次高密度区.两大高密度区分别横跨上海市、浙江省、安徽省、江苏省、江西省和福建省以及纵贯河北省、河南省和山西省，前者为主核心区，后者为副核心区.主核心区位于长江三角洲平原，地形平坦开阔，气候温暖湿润，山水纵横分布，有西湖、鄱阳湖、太湖、黄山、九华山等名山大川，具有丰富的水文、生物资源和良好的气候条件.副核心区沿太行山分布，紧邻黄土高原和华北平原，有高山、峡谷、丘陵和平原等地貌，大山大水相间，自然景观丰富.除两大高密度值区域外，在重庆市、四川省、云南省和贵州省交界处以及山东省中部、北京市、天津市、甘肃省和青海省，因其丰富的水文地质景观，形成了自然景观类网红村中等集聚区.

文化民俗类的网红村数量为170个，占比最少.这类网红村立足民族文化、历史底蕴、特色节庆和民俗风俗等，如“特色民居”“文化遗产”“古建筑”等文化资源引起游客的好奇心理.如图2b所示，其总体分布呈现局部高值、片状组团的结构特征.高密度值区形成以上海市、浙江省、江苏省南部、安徽省中部和江西省北部为核心并向外辐射的团状形态.该区域为吴越文化区，历史上文人墨客辈出.在唐朝后，南方经济赶超北方，南来北往，各方文化在此交流频繁，形成四个片状组团：北京市、河南省、山西省和河北省交界处；陕西省、甘肃省和宁夏回族自治区交界处；重庆市和四川省交界处以及湖南省和贵州省交界处.第一个组团依托中原文化、明清首都文化和燕赵文化等，滋养了该地区独特的生活方式和文化底蕴；第二个组团依托古丝绸之路，农耕文化和游牧文化在此长期交流，留存了众多历史文化遗址和多元化文化；第三个组团和第四个组团位于巴蜀文化区和楚文化区，该地文化底蕴丰富，加之是少数民族聚居区，兼有民族、宗教、地域文化因素，为文化民俗类网红村提供了丰富的人文资源.

乡土意象类网红村数量为202个.这类网红村依据村庄的地方性元素、生活方式和社会氛围，如“炊烟”“渔船”“治愈系生活”“乡土气息”等给游客营造一种中国传统的乡村意境，带给其独特的想象和感知，从而牵引其乡愁记忆和情感联系.由图2c可知，其空间分布呈现多核心格局.在长江三角洲平原形成高核密度区，该地区素有江南水乡之名，独特的建筑风格、人文风情和诗词描绘构建了江南乡村意象.在以北京市和河南省为中心的地区形成一个“哑铃”状的高核密度区，该区域农耕文化悠久丰富，传统文化及载体保存完整，具有典型的中国传统乡村意境.在渝西和川东地区形成一个单核集聚区.该地区的农耕文化、民族文化和独特的生活方式，为乡土意象类网红村提供了丰富的资源.

3 网红村空间分异的要素影响及作用过程

在乡村“绅士化”转型、空间消费化重构和乡村现代化发展的宏观背景下，乡村旅游发展呈现出新模式.作为“互联网+”时代乡村旅游的创新模式，网红村的形成机制呈现多维驱动特征，其空间分异规律受到内部要素和外部要素的协同作用（如图3所示）.在内部要素层面，地形地貌、气候特征和水文条件共同构成区域景观符号生产的自然基底.具体而言，地形通过垂直地带性差异塑造特色地理景观格局，气候资源禀赋驱动季节性景观生产，河流水系塑造独特水文景观.这些自然要素通过与人类的作用，共同形塑具有地域标识性的物质文化景观和非物质文化景观，为网红村的景观符号积累奠定物质基础.在外部要素层面，城市群、道路交通和网络媒体共同构成旅游消费空间的外部动力.其中，城市群人口分布聚集，基础设施完善度高，具有较大的市场空间；道路交通通过影响对外连通度，形成差异化的游客流量分布；网络媒体通过用户生成内容传播，刺激大众消费需求.在以上要素共同作用下形成网红村空间分异的驱动力.为此本文选取地形、气候和河流作为内部要素，同时选取城市群、道路交通和网络媒体作为外部要素，来探究网红村空间分异的原因.网红村与各要素的空间分布状况如图4所示.

3.1 内部要素

网红村的空间分布呈现出明显的由低海拔平原丘陵地区向高海拔高原山地地区锐减特征（图4a）.从全国地形分区角度看，在一级阶梯的东部平原丘陵地区，地形平坦，地势起伏小，海拔多为500 m以下，网红村占比约64.81%；在全国二级阶梯的中部山地地区，地势略有起伏，海拔多为2 000 m以下，网红村占比约23.60%；在第三级阶梯的高原山地地区，地势起伏大，海拔高，网红村占比约11.59%.究其原因，主要是地势平缓的低海拔地区，地理可进入性高.加之该地区河流湖泊密布、山峰雄伟壮丽、乡村聚落数量多、形态丰富，具有丰富的地貌景观和文化资源，从而增加网红村产生的几率.而地形起伏度大的高山高原地区，山高谷深、海拔高、氧气稀薄、天气严寒、地理可进入度低，加之当地以畜牧业为主，乡村聚落分布少，不利于网红村的形成.

网红村的空间分布具有水平分层性.以0 ℃等温线为界，网红村数量向南北两端逐渐减少（图4a）.在年降水量800~1 600 mm之间的地区网红村占比61.68%；在年降水量1 600 mm以上的地区，网红村占比21.19%；年降水量400~800 mm之间的地区，网红村占比17.13%.究其原因，主要是气温和降水是影响人类生活舒适度的主要因素之一.相对于气候炎热干燥、缺水的西北地区，以及全年降水高发、天气潮湿闷热、蚊虫病毒滋生迅速的岭南地区，长江中下游平原地区温暖湿润，具有吸引人类聚居的气候条件和气候景观，从而增加网红村的产生机会.

网红村空间分布具有显著的河流指向特征.叠加黄河、长江、珠江和雅鲁藏布江与网红村统计可知（图4b），在距离河流2 km的范围内有342个网红村，在2~10 km范围内的网红村有217个，10 km以上的网红村有130个村.究其原因，首先是在黄河和长江等大江大河两岸，因农业灌溉需要、生活生产用水方便以及土壤肥沃、便于河运等因素，适宜传统农业耕种和人类聚居往来，自古便是华夏文明发源地之一，孕育了独特瑰丽的农耕文化和地域风俗，更易吸引游客前往，从而增加产生网红村的概率.

3.2 外部要素

网红村集聚分布在中国四大主要城市群内部及其核心城市周边.将中国19个城市群与网红村进行叠加可知（图4c），全国约84.62%的网红村分布在中国城市群范围内.在长江三角洲城市群，网红村的分布数量最多，占比约18.14%；在京津冀城市群、海峡西岸城市群和成渝城市群，网红村的数量分别占比约10.30%、9.58%和7.83%.在以上城市群核心城市周围，如北京市、石家庄市、成都市和重庆市，网红村呈团状或条带状集聚分布，其余地区则分布较分散；在中原城市群、长江中游城市群、山东半岛城市群、关中平原城市群和珠江三角洲城市群，网红村主要分布在城市群核心城市附近，边缘地区分布较为分散.在滇中城市群、黔中城市群、辽中南城市群、北部湾城市群和兰西城市群等城市群，网红村零星分布在城市群内部.究其原因，主要是在经济发达的城市群，农村公路建设、农村产业发展、农村基础设施建设、农村人居环境整治和村庄规划等完善，有效地推动了农村美化.同时，在经济发达的城市群，人口密度高，消费空间大.

道路交通对于网红村的空间分布具有引导作用.在北京市、郑州市、重庆市、西安市、上海市、南京市和合肥市等交通枢纽城市及其沿线，网红村分布密集（图4d）.在距离主要公路较远的地区，如内蒙古自治区、新疆维吾尔自治区、西藏自治区、甘肃省，网红村分布零散和稀少.究其原因是良好的交通条件易于促进城市间、城乡间要素流动，对外连通度高，对于客源市场的获取更为有利.同时，近年来随着自驾游、周末游的兴起，出行时间成为游客游玩的重要考虑因素，良好的交通区位条件对于游客的吸引力越来越大.而交通闭塞地区，与主要城市距离远，联系弱，不利于网红村的形成.

网红村的空间分布与网络活跃度的空间分布具有空间趋同性.作为数字技术与实体空间互动的产物，网红村的生成高度依赖于网络基础设施的覆盖强度、社交媒体用户的规模及其参与度.通过将网红村与手机通信基站、网红村推文分享频率的核密度空间分布进行叠加可知，其空间分布的趋同性在长三角城市群、珠三角城市群、京津冀城市群及成渝地区双城经济圈地区尤为突出（图4e、图4f）.首先，从网络基础设施维度看，长三角城市群、珠三角城市群、成渝城市群和京津冀城市群作为国家级城市群，网络基础设施密度优于全国平均水平，信息水平发达，网络紧密度高，使乡村空间突破地理边界桎梏，转化为可编码、可共享的数字媒介符号，为网红村的形成与扩散提供了基础性支撑.其次，社交媒体用户的空间集聚特征影响了网红村的消费市场潜力.在中国四大核心城市群地区，具有高密度人口和高活跃的社交媒体用户群体分布，庞大的用户规模效应扩大了网红村的辐射半径，使得网络用户能够通过社交媒体远距离关注和评论乡村.同时，随着网络信息技术的发展，旅游宣传方式和旅游出行信息获取愈发依赖于网络媒介，促使在网络基础设施完善和用户媒介使用度高的区域率先形成网红村高分布区.

4 结论与讨论

4.1 结论

本文以2018—2023年的网红村为研究对象，运用核密度分析、空间分析等方法，探究网红村的空间分异特征及其驱动因素，得到如下主要结论.

1） 2018—2023年间共识别出689个网红村，其以胡焕庸线为界分布为东密西疏，总体呈现“一心两带”的空间格局.其中一心是以浙江省为核心的长江三角洲地区，两带分别位于京津冀地区和川渝地区.

2） 根据网红村评论文本关键词可划分为自然景观类网红村、文化民俗类网红村和乡土意象类网红村.

3） 网红村的空间分异是内部要素与外部要素综合作用的结果.其中内部要素起基础性作用，外部要素起促进作用.

4.2 讨论

网红村作为网络平台与现实旅游相结合的新事物，是丰富乡村振兴投入方式、培育乡村新产业新业态的一种新方式.然而网红村是一种网红文化消费现象，具有热度骤升骤降特点，众多网红村在爆火后没有留住流量迅速消亡，为村庄带来昙花一现式发展，对于激发村庄发展内生动力效果甚微.如何将网红村“流量”转化为“留量”对促进其可持续发展意义重大.基于此，本文根据网红村的评论文本以及影响其空间分异的内部和外部因素，对自然景观类、文化民俗类和乡土意象类网红村谋求将“流量”转化为“留量”作出以下的思考.

自然景观类乡村应注重乡村景观原生化.村庄良好的生态环境、原生态的自然风光、宜人的气候是吸引游客的核心要素.从网红村评论文本可知，游客偏向置身于原始森林、溪流、云海等环境中感受原始的自然.然而部分网红村根据网络大众多变的需求，盲目炮制与当地原有的景观风貌不协调的“网红花海”“网红飞桥”等仿自然景观博取网络流量.不仅对当地生态造成破坏，且游客多为一次性观赏，难以与村庄景观建立持久的情感联系.为此，该类网红村应注重保护生态环境，维护原生态的自然景观.根据自身景观风貌特点，完善旅游服务设施，为游客深度体悟自然提供多样化方式，让游客在自然景观中获得对自我和人生的感悟，与村庄景观建立持久的情感联系，从而实现该类网红村长期健康发展.

文化民俗类乡村应注重乡土文化体验化.根据网红村的评论文本可知，文化民俗类网红村的灵魂是其独特的历史文化与民族风俗.然而，部分网红村将当地文化简单表象化，打造同质化仿古建筑、节庆活动等，而其背后的多元文化内涵和最初的地方文化意义被消解，导致游客对该类网红村的体验停留在浅度观赏而非深度欣赏.为此，对于此类网红村，应立足自身主体性，凝聚当地政府、企业、居民、社会组织等多主体的力量，深入挖掘当地历史和民族文化.同时创新文化感知方式，通过智能景区图和智能讲解服务等方式，提供多元文化体验项目，衍生文化新业态，为游客与乡村的文化等进行深入互动提供机会，并能创造更多的工作岗位吸引村民回归，为其可持续发展提供人力资源.

乡土意象类乡村应注重乡村生活本真化.根据网红村的评论文本可知，乡村具有中国传统意境的生活方式和独特的乡愁记忆是吸引城市人群下乡的根本.久居城市的居民为摆脱快节奏生活、逼仄单调的生活空间所带来的压力，渴望回归乡村以品味乡野乐趣.然而部分乡土意象类网红村脱离自身环境，忽视主体需求，将原住民迁出，打造生硬的乡土场景，丧失了本真的乡土气息，使得游客乘兴而来失望而归.为此，针对此类网红村应注重乡村生活本真化和乡土化.首先，关注乡村养老、教育、医疗等公共服务质量的提升，保护凝聚集体记忆和情感的场所及载体，从而重塑乡村特有的生活意趣和守望相助的精神.其次，利用网络平台直播、创造小视频、培育乡村网红等方式宣传村民解压治愈的生活日常；最后，活化乡村闲置资源，将村内闲置住房提供给游客居住，为游客体验乡村生活提供更好的生活环境和独特的生活意趣，重建乡土意象类网红村的地方生活与乡村发展内生动力.

网红村是自然与人文要素长期交互作用的结果，本身是一种地理事实，其空间格局是人地关系的空间映射，其发生发展过程投射出一定时代背景下对乡村发展的新需求.其兴起具有偶然性，更具有必然性.为此研究网红的空间分布特征及其驱动因素等对于深化网红村的认知，推进网红村可持续发展具有重要现实意义.本文从宏观层面探讨了网红村的空间分布格局及其驱动因素，利用网络评论文本对网红村进行类型划分，并基于网红村评论文本以及影响其空间分异的因素进行了探讨.但是囿于研究尺度，对于网红村的影响因素与形成机制未做深入探讨.本研究发现，国家出台的文旅融合发展激励政策、乡村网红培育计划、乡村优质内容流量支持计划等涵盖内容生成—传播激励—版权保护的政策制度，网络平台传播算法机制对网红村的形成具有较大影响，未来应重点从村级等微观尺度以及从国家政策、网络媒体等因素出发深入探讨网红村的形成机制，对于如何利用流量培育乡村内生发展动力，促进网红村发展建设以及乡村旅游可持续发展具有重要现实意义.

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基金资助

国家社会科学基金重点项目(23AZD031)

重庆市社会科学规划项目(2022NDYB51)