การศึกษาพฤติกรรมการเลือกสถานที่ท่องเที่ยวและการกระจายตัวของนักท่องเที่ยวด้วยแบบจำลองตัวแทน: กรณีศึกษา จังหวัดชลบุรี
A Case Study of Chon Buri Province
คำสำคัญ:
แบบจำลองตัวแทน, การเลือกสถานที่ท่องเที่ยว, การกระจายตัวนักท่องเที่ยว, โปรแกรมเน็ตโลโก, ระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้ได้พัฒนาแบบจำลองตัวแทน (agent-based model: ABM) ซึ่งปฏิบัติการบนโปรแกรม NetLogo ร่วมกับระบบสารสนเทศภูมิศาสตร์ เพื่อศึกษาพฤติกรรมการเลือกสถานที่ท่องเที่ยวของนักท่องเที่ยวและการกระจายตัวของนักท่องเที่ยวรายวันในจังหวัดชลบุรี ผ่านตัวแทนนักท่องเที่ยวจำนวน 3,200 คน โดยอ้างอิงจากสถิตินักท่องเที่ยวกลุ่มทัศนาจรของจังหวัดชลบุรี ในปี 2562 นักท่องเที่ยวจะแบ่งเป็น 12 กลุ่ม ตามเพศและช่วงอายุซึ่งมีความสนใจต่อแหล่งท่องเที่ยวแต่ละประเภทแตกต่างกัน ในการวิจัยนี้แบ่งประเภทแหล่งท่องเที่ยวออกเป็น 6 ประเภท รวมทั้งสิ้น 59 แห่ง กระบวนการตัดสินใจของตัวแทนเริ่มจากการกำหนดให้ตัวแทนสุ่มเลือกประเภทแหล่งท่องเที่ยวด้วยความน่าจะเป็นตามระดับความสนใจโดยพิจารณาเฉพาะแหล่งท่องเที่ยวภายใน 50 กิโลเมตรจากตำแหน่งของตัวแทนที่มีการเคลื่อนที่ ตัวแทนถูกปล่อยสู่พื้นที่ทุก ๆ 1 ชั่วโมง เดินทางด้วยความเร็ว 60 กิโลเมตรต่อชั่วโมง ใช้เวลาในแหล่งท่องเที่ยวที่เลือกแห่งละ 2 ชั่วโมง เลือกแหล่งท่องเที่ยวได้ระหว่างเวลา 8.00 ถึง 16.30 น. ผลการศึกษาจากการประมวลผลแบบจำลองทั้งหมด 45 ครั้ง พบว่านักท่องเที่ยวเลือกแหล่งท่องเที่ยวธรรมชาติมากที่สุด (48%) ตามด้วยนันทนาการ (18%) และวัฒนธรรมและศาสนา (12%) ผลการคาดการณ์สอดคล้องกับกลุ่มนักท่องเที่ยวที่พบมากจากการสุ่มสำรวจแหล่งท่องเที่ยว 5 แห่ง ผลการปฏิบัติการบนแบบจำลองยังพบว่าการกระจายตัวของนักท่องเที่ยวจะไม่สม่ำเสมอ จำนวนนักท่องเที่ยวจะหนาแน่นบริเวณเมืองพัทยาและเทศบาลเมืองแสนสุขเนื่องจากมีแหล่งท่องเที่ยวจำนวนมากและหลากหลายประเภท ผลจากงานวิจัยนี้สามารถนำไปใช้ในการวางแผนพัฒนาการท่องเที่ยวทั้งระดับท้องถิ่นและระดับชาติต่อไปได้
เอกสารอ้างอิง
ภาษาไทย
Kasin Ransikarbum & Wattana Chanthakhot กสิณ รังสิกรรพุม & วัฒนา จันทะโคตร. (2020). Baepchamlong thang computer baeptuathan samrap wikro kanwangphan opphayop chak het chukchoen ploeng mai nai koranisueksa arkan rian แบบจำลองทางคอมพิวเตอร์แบบตัวแทนสำหรับวิเคราะห์การวางแผนอพยพจากเหตุฉุกเฉินเพลิงไหม้ในกรณีศึกษาอาคารเรียน [Fire emergency evacuation study using agent-based computer programming: A case study of educational building]. Warasarn witthayasat lae technology วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี [Thai Science and Technology Journal], 28(10), 1871-1888.
Ministry of Tourism and Sports กระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา. (2020). Sathiti nakthongtiew phainai prathet pi 2562 (Jamnaek tam phumiphak lae changwat) สถิตินักท่องเที่ยวภายในประเทศปี 2562 (จำแนกตามภูมิภาคและจังหวัด) [Domestic tourism statistics Q1-Q4 2019 (Classify by region and province]. Retrieved July 8, 2022, from https://www.mots.go.th/news/category/618
Ministry of Tourism and Sports, Office of the Permanent Secretary สำนักงานปลัดกระทรวงการท่องเที่ยวและกีฬา. (2022). Phan patthana karn thongtiew haeng chat (B.E. 2564-2565) แผนพัฒนาการท่องเที่ยวแห่งชาติ (พ.ศ.2564-2565) [Thailand’s national tourism development plan (2021-2022)]. Retrieved October 10, 2022, from https://secretary.mots.go.th/strategy/more_news.php?cid=9
Taweesak Sawangmek ทวีศักดิ์ สว่างเมฆ. (2015). Botbat khong nanthanakarn karnthongtiew nai karnpatthana prathet บทบาทของนันทนาการการท่องเที่ยวในการพัฒนาประเทศ [The role of tourism recreation in country development]. Sakthong: Warasarn manutsayasat lae sangkomsat สักทอง: วารสารมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์ [The Golden Teak: Humanity and Social Science Journal], 21(1), 39-54. https://so05.tci-thaijo.org/index.php/tgt/article/view/39266
ภาษาต่างประเทศ
Alvarez, E., & Brida, J. G. (2018). An agent-based model of tourism destinations choice. International Journal of Tourism Research, 21(2), 145–155. https://doi.org/10.1002/jtr.2248
Amelung, B., Student, J., Nicholls, S., Lamers, M., Baggio, R., Boavida-Portugal, I., Johnson, P., de Jong, E., Hofstede, G. J., Pons, M., Steiger, R., & Balbi, S. (2016). The value of agent-based modelling for assessing tourism–environment interactions in the anthropocene. Current Opinion in Environmental Sustainability, 23, 46–53. https://doi.org/10.1016/j.cosust.2016.11.015
Anantsuksomsri, S., & Tontisirin, N. (2013). Review article: Agent-based modeling and disaster management. Journal of Architectural/Planning Research and Studies, 10(2), 1–14. https://doi.org/10.56261/jars.v10i2.16697
Baggio, R., & Klobas, J. (2017). Quantitative methods in tourism: A handbook (2nd ed.). Channel View Publications.
Balbi, S., & Giupponi, C. (2010). Agent-based modelling of socio-ecosystems: A methodology for the analysis of adaptation to climate change. International Journal of Agent Technologies and Systems, 2(4), 17–38. https://doi.org/10.4018/jats.2010100103
Baloglu, S. (1997). The relationship between destination images and sociodemographic and trip characteristics of international travellers. Journal of Vacation Marketing, 3(3), 221–233. https://doi.org/10.1177/135676679700300304
Baloglu, S. & McCleary, K. W. (1999). A model of destination image formation. Annals of Tourism Research, 26(4), 868–897. https://doi.org/10.1016/S0160-7383(99)00030-4
Boavida-Portugal, I., Ferreira, C. C., & Rocha, J. (2017). Where to vacation? An agent-based approach to modelling tourist decision-making process. Current Issues in Tourism, 20(15), 1557–1574. https://doi.org/10.1080/13683500.2015.1041880
Božić, S., Jovanović, T., Tomić, N., & Vasiljević, D. A. (2017). An analytical scale for domestic tourism motivation and constraints at multi-attraction destinations: The case study of Serbia’s Lower and Middle Danube region. Tourism Management Perspectives, 23, 97–111. https://doi.org/10.1016/j.tmp.2017.05.002
Cannon, T. F., & Ford, J. (2002). Relationship of demographic and trip characteristics to visitor spending: An analysis of sports travel visitors across time. Tourism Economics, 8(3), 263–271. https://doi.org/10.5367/000000002101298106
Cetin, G., & Bilgihan, A. (2016). Components of cultural tourists’ experiences in destinations. Current Issues in Tourism, 19(2), 137-154. https://doi.org/10.1080/13683500.2014.994595
Chen, J. S. (1998). The tourists’ cognitive decision making model. The Tourist Review, 53(1), 4–9. https://doi.org/10.1108/eb058263
Chen, P. J., & Kerstetter, D. L. (1999). International students’ image of rural Pennsylvania as a travel destination. Journal of Travel Research, 37(3), 256–266. https://doi.org/10.1177/004728759903700307
Collins, D., & Tisdell, C. (2002). Gender and differences in travel life cycles. Journal of Travel Research, 41(2), 133–143. https://doi.org/10.1177/004728702237413
Crooks, A. (2015). Agent-based model and geographic information systems. In C. Brunsdon & A. Singleton (Eds.), Geocomputation: A practical premier (pp. 63-77). SAGE.
Epstein, J. M. (1999). Agent-based computational models and generative social science. Complexity, 4(5), 41–60. https://doi.org/10.1002/(SICI)1099-0526(199905/06)4:5%3C41::AID-CPLX9%3E3.0.CO;2-F
Faulkner, B., & Russell, R. (2001). Turbulence, chaos and complexity in tourism systems: A research direction for the new millennium. In B. Faulkner, G. Moscardo, & E. Laws (Eds.), Tourism in the twenty-first century: Reflections on experience (pp. 329–349). Continuum.
Garg, A. (2015). Travel risks vs tourist decision making: A tourist perspective. International Journal of Hospitality and Tourism Systems, 8(1), 1-9. http://dx.doi.org/10.21863/ijhts/2015.8.1.004
Hsu, T.-K., Tsai, Y.-F., & Wu, H.-H. (2009). The preference analysis for tourist choice of destination: A case study of Taiwan. Tourism Management, 30(2), 288–297. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2008.07.011
İlhan, Ö. A., Balyalı, T. Ö., & Aktaş, S. G. (2022). Demographic change and operationalization of the landscape in tourism planning: Landscape perceptions of the Generation Z. Tourism Management Perspectives, 43, 100998. https://doi.org/10.1016/j.tmp.2022.100988
Islam, M. R. (2018). Sample size and its roles in central limit theorem (CLT). Computational and Applied Mathematics Journal, 4(1), 1-7.
Johnson, P. A., & Sieber, R. E. (2011). An agent-based approach to providing tourism planning support. Environment and Planning B: Planning and Design, 38(3), 486–504. https://doi.org/10.1068/b35148
Kim, J., Takabatake, T., Nistor, I., & Shibayama, T. (2021). A comparison between agent-based and GIS-based tsunami evacuation simulations: A case study for Tofino, BC. Canadian Journal of Civil Engineering, 49(4), 511-526. https://doi.org/10.1139/cjce-2020-0660
Lehto, X. Y., O’leary, J. T., & Lee, G. (2002). Mature international travelers. Journal of Hospitality & Leisure Marketing, 9(1-2), 53–72. https://doi.org/10.1300/J150v09n01_05
Macal, C. M., & North, M. J. (2010). Tutorial on agent-based modelling and simulation. Journal of Simulation, 4(3), 151–162. https://doi.org/10.1057/jos.2010.3
McCabe, S., Li, C. & Chen, Z. (2016). Time for a radical reappraisal of tourist decision making? Toward a new conceptual model. Journal of Travel Research, 55(1), 3–15. https://doi.org/10.1177/0047287515592973
Miyasaka, T., Le, Q. B., Okuro, T., Zhao, X., & Takeuchi, K. (2017). Agent-based modeling of complex social–ecological feedback loops to assess Multi-Dimensional Trade-offs in Dryland Ecosystem Services. Landscape Ecology, 32, 707–727. https://doi.org/10.1007/s10980-017-0495-x
Nicholls, S., Amelung, B., & Student, J. (2017). Agent-based modeling: A powerful tool for tourism researchers. Journal of Travel Research, 56(1), 3-15. https://doi.org/10.1177/0047287515620490
Paül i Agustí, D. 2021. Mapping gender in tourist behaviour based on Instagram. Journal of Outdoor Recreation and Tourism, 35, 100381. https://doi.org/10.1016/j.jort.2021.100381
Pearce, D. G. (2014). Toward an integrative conceptual framework of destinations. Journal of Travel Research, 53(2), 141–153. https://doi.org/10.1177/0047287513491334
Pons, M., Johnson, P. A., Rosas, M., & Jover, E. (2014). A georeferenced agent-based model to analyze the climate change impacts on ski tourism at a regional scale. International Journal of Geographical Information Science, 28(12), 2474–2494. https://doi.org/10.1080/13658816.2014.933481
Rebollo, H. P. M. (2018). A structural model of millennial tourist behavior towards tourism in Davao region. Journal of Advances in Humanities and Social Sciences, 4(1), 26-36. https://doi.org/10.20474/jahss-4.1.3
Ruiz Palacios, M. A., Pereira Texeira de Oliveira, C., Serrano González, J., & Saénz Flores, S. (2021). Analysis of tourist systems predictive models applied to growing sun and beach tourist destination. Sustainability, 13(2), 785. https://doi.org/10.3390/su13020785
Schramm, M. E., Trainor, K. J., Shanker, M., & Hu, M. Y. (2010). An agent-based diffusion model with consumer and brand agents. Decision Support Systems, 50(1), 234–242. https://doi.org/10.1016/j.dss.2010.08.004
Seddighi, H. R., & Theocharous, A. L. (2002). A model of tourism destination choice: A theoretical and empirical analysis. Tourism Management, 23(5), 475–487. https://doi.org/10.1016/S0261-5177(02)00012-2
Seyidov, J., & Adomaitiene, R. (2017). Factors influencing local tourists’ decision-making on choosing a destination: A case of Azerbaijan. Ekonomika, 95(3), 112–127. https://doi.org/10.15388/Ekon.2016.3.10332
Silva, H. E., & Henriques, F. M. A. (2021). The impact of tourism on the conservation and IAQ of cultural heritage: The case of the monastery of Jerónimos (Portugal). Building and Environment, 190, 107536. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2020.107536
Sirakaya, E., & Woodside, A. G. (2005). Building and testing theories of decision making by travellers. Tourism Management, 26(6), 815–832. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2004.05.004
Struthers, E. (2021). An introduction to agent-based modelling. 4CDA. Retrieved October 2, 2022, from https://4cda.com/an-introduction-to-agent-based-modelling/
Student, J., Kramer, M. R., & Steinmann, P. (2020). Simulating emerging coastal tourism vulnerabilities: An agent-based modelling approach. Annals of Tourism Research, 85, 103034. https://doi.org/10.1016/j.annals.2020.103034
Vujičić, M. D., Kennell, J., Morrison, A., Filimonau, V., Štajner Papuga, I., Stankov, U. & Vasiljević, D. A. (2020). Fuzzy modelling of tourist motivation: An age-related model for sustainable, multi-attraction, urban destinations. Sustainability, 12(20), 8698. https://doi.org/10.3390/su12208698
Wen, L., Liu, C., & Song, H. (2019). Forecasting tourism demand using search query data: A hybrid modelling approach. Tourism Economics, 25(3), 309–329. https://doi.org/10.1177/1354816618768317
Wilensky, U. (1999). Netlogo (Version 6.3) [Computer software]. Center for Connected Learning and Computer-Based Modeling, Northwestern University. http://ccl.northwestern.edu/netlogo/
Wu, J., Wang, X., & Pan, B. (2019). Agent-based simulations of China inbound tourism network. Scientific Reports, 9, Article 12325. https://doi.org/10.1038/s41598-019-48668-2
Yu, Y., Wang, Y., Gao, S., & Tang, Z. (2017). Statistical modeling and prediction for tourism economy using dendritic neural network. Computational Intelligence and Neuroscience, 2017, Article 7436948. https://doi.org/10.1155/2017/7436948
ดาวน์โหลด
เผยแพร่แล้ว
รูปแบบการอ้างอิง
ฉบับ
ประเภทบทความ
สัญญาอนุญาต
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
การป้องกันปัญหาด้านลิขสิทธิ์และการคัดลอกผลงาน
ผู้เขียนบทความมีหน้าที่ในการขออนุญาตใช้วัสดุที่มีลิขสิทธิ์คุ้มครองจากเจ้าของลิขสิทธิ์ ผู้เขียนบทความมีความรับผิดชอบที่จะต้องปฏิบัติตามกฎหมายในการคัดลอกและทำสำเนาวัสดุที่มีลิขสิทธิ์อย่างเคร่งครัด การคัดลอกข้อความและการกล่าวพาดพิงถึงเนื้อหาจากวัสดุตีพิมพ์อื่น ต้องมีการอ้างอิงแหล่งที่มากำกับและระบุแหล่งที่มาให้ชัดเจนในส่วนบรรณานุกรม การคัดลอกข้อความหรือเนื้อหาจากแหล่งอื่นโดยไม่มีการอ้างอิงถือเป็นการละเมิดจริยธรรมทางวิชาการที่ร้ายแรง และเข้าข่ายการละเมิดลิขสิทธิ์ตามพระราชบัญญัติลิขสิทธิ์ พ.ศ. 2537 หากมีการฟ้องร้องดำเนินคดีใด ๆ เกิดขึ้น ผู้เขียนบทความมีความรับผิดชอบทางกฎหมายแต่เพียงผู้เดียว
