Состояние концертных помещений Центрального федерального округа: проблематика и перспектива для музыкального туризма
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.14758587Ключевые слова:
музыкальный туризм, прогнозирование в туризме, концертные помещения, ЦФОАннотация
В условиях стремительных изменений в сфере культурных мероприятий и возрастания интереса к музыкальному туризму, данное исследование ставит такие задачи, как выявление ключевых факторов, влияющих на успешность проведения музыкальных мероприятий, а также анализ проблематики и перспектив, связанных с состоянием концертных площадок. Цель статьи – комплексное исследование феномена музыкального туризма, с акцентом на прогнозирование его развития в контексте анализа состояния концертных помещений Центрального федерального округа Российской Федерации (ЦФО РФ). Научная новизна заключается в изучении зарубежного опыта организации музыкальных событий, что позволит сформулировать рекомендации по оптимизации функционирования концертных помещений в России. Исследование базируется на методах анализа сопоставления информации, а также на методах прогнозирования. В работе был принят индуктивный подход с использованием поисковых данных, а также вычислительные методы при помощи анализа временных рядов. Использовались научные труды как отечественных, так и зарубежных учёных. По результатам исследования была проведена оценка состояния концертных помещений в ЦФО РФ по количественным параметрам. Выявлено несколько ключевых тенденций. Во-первых, предполагается рост интереса к музыкальному туризму как следствие общего повышения концертных площадок с удовлетворяющими условиями функционирования и деятельности; во-вторых, снижение доли помещений концертных организаций и самостоятельных коллективов, находящихся в неудовлетворительном состоянии; в-третьих, иностранный опыт организации музыкальных мероприятий демонстрирует важность интеграции инновационных подходов и технологий в процесс планирования и проведения концертов. Эти выводы подчёркивают значимость постоянного мониторинга состояния концертных помещений и адаптации к меняющимся условиям рынка.
Скачивания
Библиографические ссылки
V'junova, O. V. (2020). Osnovnye ponjatija i metody prognozirovanija [Basic concepts and methods of forecasting]. In coll.: Budushhee nauki-2020 [The Future of Science 2020]: Collection of scientific articles from the 8th International Youth Scientific Conference], Kursk, Apr. 21–22, 2020. Vol.1. Kursk: SouthWest State University, 99. (In Russ.).
Khalilov, E. A. (2021). Muzykal'nyj festival' kak faktor razvitija sobytijnogo turizma [Music festival as a factor in the development of event tourism]. Kazanskij vestnik molodyh uchenyh [Kazan Bulletin of Young Scientists], 5(5), 117-121. (In Russ.).
Mora, A. C., Moracchini, L. S., & Muñoz, S. S. (2021). Music Tourism Destination: A conceptual approach: Degree in Tourism. Barcelona.
Gibson, C., & Connell, J. (2005). Music and Tourism: On the Road Again. In book: Music and Tourism. Clevedon-Bufalo-Toronto: Channel View Publications.
Gunter, U., Önder, I., & Gindl, S. (2018). Exploring the predictive ability of LIKES of posts on the Facebook pages of four major city DMOs in Austria. Tourism Economics, 25(3), 375–401. doi: 10.1177/1354816618793765.
Hu, M., Qiu, R. T. R., Wu, D. C., & Song, H. (2021). Hierarchical pattern recognition for tourism demand forecasting. Tourism Management, 84(8). doi: 10.1016/j.tourman.2020.104263.
Li, C., Ge, P., Liu, Z., & Zheng, W. (2020). Forecasting tourist arrivals using denoising and potential factors. Annals of Tourism Research, 83(4). doi: 10.1016/j.annals.2020.102943.
Li, X., Law, R., Xie, G., & Wang, S. (2021). Review of tourism forecasting research with internet data. Tourism Management, 83. doi: 10.1016/j.tourman.2020.104245.
Park, E., Park, J., & Hu, M. (2021). Tourism demand forecasting with online news data mining. Annals of Tourism Research, 90. doi: 10.1016/j.annals.2021.103273.
Song, H., Qiu, R. T. R., & Park, J. (2019). A review of research on tourism demand forecasting: Launching the annals of tourism research curated collection on tourism demand forecasting. Annals of Tourism Research, 75, 338–362. doi: 10.1016/j.annals.2018.12.001.
Загрузки
Опубликован
Как цитировать
Выпуск
Раздел
Лицензия
Copyright (c) 2024 Смекалова А.С., Сарафанов А.А.

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-ShareAlike» («Атрибуция — Некоммерческое использование — На тех же условиях») 4.0 Всемирная.