伟德BETVLCTOR秉持“数字化时代成为知识创造、教育创新和服务实践的卓越中心”的使命，立志于在新时代探索旅游发展创新思路。近年来，随着我国数字信息化的高速发展，旅游产业与大数据产生了密不可分的连接，旅游图片大数据作为旅游学科的重点研究课题之一，以其独特性和创新性而备受关注。伟德BETVLCTOR副教授张坤带领科研团队开拓创新，在图片大数据研究领域当中积极探索，产出了具有理论和实践意义的代表性成果。
张坤博士毕业于德国卡塞尔大学建筑学院，英国伦敦大学学院巴特莱特建筑学院先进分析中心访问学者（该中心是致力于依托大数据和人工智能进行城市可持续空间研究最具全球影响力的中心之一）。自博士阶段开始，一直从事城乡旅游目的地空间相关研究，研究主题包括旅游目的地人地互动、游客感知、主客差异比较及第三空间休闲资源格局评价和演变等。近五年来，主持1项国家自然科学基金、1项国家社会科学基金，参与多项省部级及以上课题，以第一作者或通讯作者发表期刊论文15篇，期刊包括：《Tourism Management》、《Annals of Tourism Research》、《Tourism Review》、《Asia Pacific Journal of Tourism Research》、《Journal of Hospitality, Leisure, Sport & Tourism Education》、《旅游学刊》等，并3次获得中国旅游研究年会优秀会议论文奖，入选ESI高被引论文1篇。张坤博士还担任《Journal of Hospitality and Tourism Research》、《Journal of Quality Assurance in Tourism and Hospitality》两个国际期刊编委；多个中英文旅游核心期刊审稿人；中文包括：《旅游学刊》、《南开管理评论》等；英文包括：《Tourism Management》、《International Journal of Contemporary Hospitality Management》、《Tourism Management Perspectives》、《Journal of Destination Marketing and Management》、《Journal of Vacation Market》等。
在学科教育方面，张坤博士注重培养员工发展的综合素质，将教学过程与学术理论研究紧密结合。主持本科教学项目改革五项。包括：全英文课程改革项目，伟德BETVLCTOR服务学习改革项目，伟德BETVLCTOR有效教学改革项目，伟德BETVLCTOR全英文MOOC项目，伟德BETVLCTOR专业学位研究生教学案例项目。曾获2022年天津市研究生优秀教学成果一等奖及2022年伟德BETVLCTOR研究生教学成果一等奖，2019年度中国旅游协会旅游教育分会“旅游杰出青年教师”。高质量引导员工参与学术科学研究，指导员工参与论文发表21篇，其中：核心期刊13篇、会议论文9篇。2021年指导员工张津沂的本科毕业论文《TGC图片人物元素对游客感知目的地的影响》荣获伟德BETVLCTOR2021届校级优秀本科毕业论文，以及第十二届天津市级本科生优秀毕业设计（论文）。这是公司员工首次获得天津市优秀本科毕业论文奖项。以该论文为基础，经过进一步修改完善，文章已发表在《Tourism Management》上。
社交媒体时代，大量的用户生成数据为旅游研究提供了新的素材和信息，其中图片大数据在获取游客感知和视觉偏好方面相比其他类型的数据，存在明显优势。张坤博士近五年来专注于图片大数据与旅游领域的深度融合，提出了一系列具有重要理论意义和实际应用价值的原创性理论与方法。具体研究工作内容包括：1）基于深度学习的视觉感知与偏好的细节化探索。根据凝视理论，游客的视觉感知是旅游目的地重要的感知维度，通过计算机视觉技术深度学习技术可以深入探索游客的感知细节，对于旅游目的地管理有较好的应用借鉴价值。张坤博士及其团队使用语义分割，场景识别和情感分析等多类图片视觉分析技术对游客生成的图片大数据进行分析，有效地推进了旅游目的地游客感知与偏好的主题研究。以第一作者发表中英文论文7篇，其中包括《Tourism Management》、《Annals of Tourism research》、《Tourism Review》、《Asia Pacific Journal of Tourism Research》等，ESI高被引论文1篇。2）旅游议题的多元交叉和数据综合挖掘。图片作为重要素材，贯穿于酒店、旅游的多个子议题中，对图片及相关信息进行科学分析，可以为旅游与酒店多种维度的议题提供有价值的参考，未来的理论与实践探索空间大。张坤博士及其团队近期针对“图片大数据+传统小数据”的结合进行了方法与议题层面的探索性创新研究。目前成果已于2023年发表在旅游顶刊《Tourism Management》。3）图片大数据和时空大数据融合挖掘。人文地理领域的数据应用传统以地理坐标时空数据为主，图片大数据的介入可使得旅游目的地时空研究结果维度更为多元，并有效帮助深入理解旅游目的地演变。张坤博士使用图片大数据所携带的时空信息为数据来源的研究在《旅游学刊》、《地域研究与开发》发表中文核心期刊2篇。
旅游学科作为典型的交叉学科，与其他新型领域融合将会为我国旅游产业的发展带来全新的思路。伟德BETVLCTOR作为我国最早开办旅游本科专业的重点高校，素有中国旅游教育“黄埔军校”之称，具有先进的行为实验研究室，服务于市场营销、服务管理、组织行为、社会心理、旅游管理等学科的基础性研究和应用性研究。因此，学院将会在新时代的大背景下积极探索旅游发展融合的“新思路”，继续扩展“旅游+”研究的“新领域”，拓展大数据时代下的旅游研究“新方法”，为我国旅游产业的创新发展添砖加瓦，提升旅游学科的科学性、应用性，为助力信息化时代当中的中国式现代化建设而不断努力。
近期的部分代表性成果如下：
1. Zhang, K., Zhang, J., Yang, J. (2023). The influence of human elements in photographs on tourists' destination perceptions and intentions. Tourism Management, 95, 104684.(SSCI, Q1, 一作)
2. 张坤，王婧悦，张津沂，王颖，曾育婕. 增益还是约束？基于场地实验的LBAR技术对游客体验质量与行为意愿的影响研究，2022年《旅游学刊》中国旅游研究年会优秀论文（中文，一作）
3. 张坤，曾育婕，王颖. 绿色促进消费？民宿主图绿色景观元素对消费者预订行为的影响研究，2022年《旅游学刊》中国旅游研究年会优秀论文（中文，一作）
4. 张坤, 张津沂. 基于图片大数据与计算机视觉的旅游研究多元化走向. 旅游论坛, 2022,15(1), 16-18. DOI:10.15962/j.cnki.tourismforum.202201001.（中文，一作）
5. Chen, H., Jiao, Y., Li, X., Zhang, K. (2021). Family tourism: Interpersonal interaction, existential authenticity and quality of tourist experience. Journal of Vacation Marketing, 28: 82-94.(SSCI, Q3, 四作)
6. Kun Zhang, Jinyi Zhang, Chunlin Li, Yan Jiiao and Ying Wang (2021). Tourists’ perceptions of urban space: a computer vision approach. Tourism Review, ahead-of-print. DOI：10.1108/TR-06-2020-0287(SSCI, Q2, 一作)
7. Kun Zhang, Hanqin Qiu, Jingyue Wang, Chunlin Li, Jinyi Zhang and Dora Dongzhi Chen (2021). Tourist gaze through computer vision: where, what, how and why? Tourism Review. (SSCI, Q2, 一作) doi: 10.1108/TR-04-2020-0185
8. Zhang, K, Hongyu Wang*, Jingyue Wang, Chunlin Li, Jinyi Zhang (2021). Nature-based experiential learning as a framework for preparing responsible tourism practitioners. Journal of Hospitality, Leisure, Sport & Tourism Education.doi: .1016/j.jhlste.2020.100297(SSCI, Q3, 一作)
9. Zhang, K., Chen, Y., Lin, Z. (2020). Mapping destination images and behavioral patterns from user-generated photos: a computer vision approach. Aisa pacific journal of tourism research, 25(11), 1199-1214.(SSCI，Q3，一作)
10. Zhang, K., Lin, Z., Zhang, J. (2020). Tourist gaze through computer vision: Differences between Asian, North American, and European tourists. Annals of Tourism Research, 103039. （SSCI，Q1，一作）
11. Zhang, K., Chen, Y., & Li, C. (2019). Discovering the tourists' behaviors and perceptions in a tourism destination by analyzing photos' visual content with a computer deep learning model: The case of Beijing. Tourism Management, 75, 595-608.（SSCI，Q1，一作）
12. Chen, D., Zhang, K., Li, C. (2020). Factors Affecting the Training Needs of Tourism Planners: Evidence from Guangdong-Hong Kong-Macao Greater Bay Area. Journal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism, 1-10.（ESCI, 通讯作者）
13. Kun Zhang, Dongzhi Chen & Chunlin Li (2019): How are Tourists Different? - Reading Geo-tagged Photos through a Deep Learning Model, Journal of Quality Assurance in Hospitality & Tourism, DOI: 10.1080/1528008X.2019.1653243 （ESCI, 一作）
14. Zhang, K.*, Wang, H., Zhang, J., Zhu, M. (2020). Discovering tourists' perception about food by AI and NI. In Y. Luo, J. Jiang & D. Bi (Eds.), Tourism Product Development in China, Asian and European Countries (pp. 25-42). Singapore: Springer. （ISTP, 一作/通讯）
15. Zhang, K., Li, H., Zhang, J., & Li, C (2019). Exploring the big pictorial data for tourists’ perception analysis through three deep learning models, Proceeding of the 5th International Conference on Fuzzy Systems and Data Mining (FSDM). Japan. 450-456.doi:10.3233/FAIA190210.（EI, 一作）
16. Kun Zhang*, Qinghui Li, Hongyu Wang, Dongzhi Chen (2019). Exploring the Presence of Tourists’ Photos Through Algorithmic Visual Content Analysis. e-Review of Tourism Research (eRTR), Vol. 17, No. 2, 2019,110-121.（Scopus, 一作, 通讯）
17. 张坤，苏欣蕾，苏凯红(2021).基于POI大数据的京津冀旅游资源空间分异研究.地域开发与研究.40(01), 103-108.
18. 张坤，李春林，张津沂(2020). 基于旅游图片大数据的入境游客偏好及行为时空演变研究——以北京市为例. 旅游学刊, 35(08), 61-70.
