随着2019年底“新型冠状病毒”引发疫情的影响,旅游产业受到巨大冲击,各类景区和各种旅游活动被迫暂停。然而线上网络活动却迎来热度,以短视频为主的新媒体在疫情期间成为旅游营销的热门方式,很多国内典型旅游城市由此迎来新的网络关注。借助互联网技术和社交媒体的发展,游客可以在网络平台上搜集个性化的旅游信息,制定出行方案,分享旅游体验,这些网络痕迹产生的关注效应可以为游客旅游选择偏好和旅游目的地营销策略的研究提供重要参考。本文以当前国内外网络关注的研究成果为基础,从长跨度多对象的宏观研究视角出发,基于旅游六要素理论组建旅游城市关键词采集程序,结合旅游剥离系数形成城市网络关注数值,以此分析国内23个典型旅游城市10年间网络关注的时空分布规律及影响因素,期望为旅游城市发展战略提供借鉴。本文利用百度指数平台以国内23个典型旅游城市的144个旅游要素关键词为锚点,采集2011年至2020年的日搜索数据作为网络关注度,首先通过Tableau和数理统计模型分析了典型旅游城市网络关注度的大中小尺度时间分布特征,然后通过Arc GIS空间分析功能和数理统计模型分析了典型旅游城市网络关注度的总体分布特征,空间聚集状态特征和空间分布重心的变化特征,最后借助地理探测器探测单一因子和因子组合对其时空分异特征的解释力。结果发现:（1）典型旅游城市网络关注度的大尺度年际分布特征呈现“先升后降”的波动变化特点,年际变动较多,年际集中程度较弱;中尺度季节分布特征呈现不同的分布状态,季节性差异明显,具有“旺季短,淡季长”的特点;小尺度节假日分布特征在“五一”呈现“节前增长,节中下降,节后波动”的状态,在“十一”呈现“节前增长,节内有增有减,节后平缓”的状态,同时城市网络关注度均出现偏移现象。（2）典型旅游城市网络关注度的空间分布出现不同梯度的差异,高梯度城市集中在长江中下游地区,东南沿海地区和西北地区,低梯度城市集中在高梯度城市周边,“虹吸效应”明显;城市网络关注空间格局呈现“核心—边缘”分布特征,“三核”的空间状态明显,整体空间分布处于聚集状态,局部空间分布由聚集向分散演变;此外10年间网络关注的范围越来越广,“西向”变化的趋势越来越明显。（3）典型旅游城市网络关注度时空分布差异的影响因素经地理探测后发现,单一因子中移动互联网用户数量因子的解释能力一直领先,其次分别是互联网接入户数因子和旅游总收入因子,组合因子中旅游总收入因子和社会人口水平中本专科在校学生数量因子的交互解释能力最强,其次是旅游总收入因子和年均相对湿度因子的组合。本文研究的创新点在于:（1）研究从旅游六要素出发构建网络关注度关键词采集规则,是对现有研究数据获取思路的拓展,为网络关注研究的可行性操作提供参考。（2）利用地理探测器无需假设的优势,对网络关注影响因子的交互作用进行研究,一定程度上延伸了网络关注研究方法的应用。本文研究的发展建议在于:（1）科学营销和品牌营销是“互联网+”的背景下实现旅游城市持久关注的重要途径。（2）利用数字经济打造智慧旅游城市,应将数字智慧作为驱动产业升级转型的主要动力。（3）线上线下双向刺激形成区域关联,可以结合相近地域的文化相似性打造区域联动,既扩大网络关注的范围,又增加网络关注的程度。（4）积极配套全产业设施与服务,对产业要素进行空间匹配和资源整合构建大旅游格局。