随着网络平台与通讯技术的不断发展,大数据被运用到人类活动与时空关系的研究中,为定量化研究旅游行为提供了崭新的视角。海西旅游圈下的厦漳泉旅游区旅游经济强度紧密,厦漳泉地区旅游总收入在全省中占据的比重将近一半,同城化发展定位促使三地旅游联系更加紧密,客观分析厦漳泉地区游客时空行为特征,正确认识厦漳泉地区游客移动路径和网路结构,对旅游区协同发展、交通线路优化、空间优化等具有重要的意义。鉴于此本文通过爬虫数据爬取2000年到2018年5月期间游客在厦漳泉地区内拍摄上传到Flickr网站中的地理标记照片作为研究数据,首先从年际、季度、日内时间段对游客的时间分布特征进行分析;其次运用ArcGIS空间分析法研究厦漳泉的景区分布情况和游客的空间聚集现象;最后揭示游客地理标记照片路径轨迹特征。本研究分析了厦漳泉地区游客的行为规律、旅游偏好和旅行轨迹等,得出以下主要结论:(1)厦漳泉地区游客时间分布表现出一定的季节集中性,春夏阶段是旅游高潮期,其中厦门的旅游流随季节变化影响最小;从日内时间来看,分为迅速增长阶段和旅游活跃阶段,厦门地区由于基础设施完善,旅游资源集中使其日内变化影响最小。(2)厦漳泉地区旅游景区由单核集聚向双核集聚发展,核心区覆盖的范围不断扩大,厦门、泉州两地区之间的景区关联度增强,漳州地区景区集聚程度低,与厦门、泉州两地旅游景区(点)联系较弱。不同季节游客偏好的旅游景区(点)存在一定的差异。各个季节游客偏好的景区(点)略有不同。(3)厦漳泉地区将旅游流分为单节点、区域内、区域间三种不同的路径轨迹模式。按照“核心——边缘”结构划分后,识别了30种不同跨区域路径轨迹序列,形成由“核心区—核心区”模式主导的8类区域间路径轨迹模式。利用社会网络分析法构建厦漳泉地区游客到访旅游景区(点)旅游流网络结构并对各个旅游节点进行功能性评价,发现游客到访景区分布不均衡,整体联系疏松,局部地区联系紧密。