中國情境下旅游用戶生成內(nèi)容研究綜述及展望

葉 強(qiáng) 梁 賽 趙大營

（1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院 黑龍江哈爾濱 150001；2.南開大學(xué)旅游與服務(wù)學(xué)院 天津 300350；3.嶺南師范學(xué)院商學(xué)院 廣東湛江 524048）

引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)和電子商務(wù)的高速發(fā)展，用戶生成內(nèi)容（user-generated content，UGC）對(duì)游客和旅游企業(yè)的重要影響已經(jīng)引起了國內(nèi)外學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。有學(xué)者基于深度學(xué)習(xí)算法對(duì)UGC 的信任問題展開了研究；還有學(xué)者對(duì)旅游用戶生成內(nèi)容的虛假評(píng)論展開了研究（Cheng，F(xiàn)u &Sun，et al.，2019；Li，Lee K Y &Lee M，et al.，2020）。根據(jù)維基百科的定義，用戶生成內(nèi)容指用戶在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)（如社交媒體）上傳和分享的文字、圖片、音頻、視頻等多種形式的素材（Wikipedia，2019）。旅游產(chǎn)品作為典型的體驗(yàn)型商品（experience goods），其交易的關(guān)鍵制約因素在于游客購買前感知到的不確定性。用戶生成內(nèi)容，如游客在網(wǎng)站上提交的在線評(píng)論和旅游博客等，可通過為游客提供更多來自其他游客的真實(shí)體驗(yàn)信息從而減少交易過程中的信息不對(duì)稱，幫助游客做出更為合理的購買決策（Ye，Law &Gu，2009；Liang，Schuckert &Law，2017）。同時(shí)，基于用戶生成內(nèi)容對(duì)游客決策的直接影響，旅游產(chǎn)品和服務(wù)供應(yīng)商可以透過這些信息深入了解游客需求和偏好，對(duì)游客評(píng)論進(jìn)行管理和引導(dǎo)，從而建立在線口碑（Zhu &Zhang，2010）。

中國是世界最大出境游客源國并擁有全球最多的互聯(lián)網(wǎng)用戶，所以關(guān)于旅游用戶生成內(nèi)容的研究離不開對(duì)中國旅游市場(chǎng)及對(duì)中國本土在線旅游平臺(tái)的深入探索。同時(shí)，早期研究表明，中國在線用戶相比于其他國家而言更青睞網(wǎng)上購物、發(fā)布線上口碑及在社交媒體平臺(tái)上分享信息，這使得基于中國情境的旅游用戶生成內(nèi)容研究用戶在線行為更具有可行性和必要性（Park，Yang &Lehto，2007）?；谏鲜霰尘?，本文歸納了發(fā)表在酒店業(yè)及旅游管理領(lǐng)域的社會(huì)科學(xué)引文索引（SSCI）期刊上基于中國情境的旅游用戶生成內(nèi)容的相關(guān)研究論文，分析了該研究主題的研究現(xiàn)狀和趨勢(shì)，并展望了未來研究方向。

一、文獻(xiàn)梳理

為盡可能全面地檢索到基于中國情境的旅游用戶生成內(nèi)容相關(guān)文獻(xiàn)，本文結(jié)合全球多個(gè)具有較大權(quán)威性的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫，包括Web of Science、Google Scholar、ScienceDirect、Scopus 等進(jìn)行交叉檢索。文獻(xiàn)檢索規(guī)則如下：第一，使用user-generated content（用戶生成內(nèi)容）、online review（在線評(píng)論）、blog（博客）、microblog（微博）、big data（大數(shù)據(jù)）、online platform（在線平臺(tái)）作為主要關(guān)鍵詞，并結(jié)合tourism（旅游）、hotel（酒店）、restaurant（飯店）、China（中國）、Chinese Tourism（中國旅游）等關(guān)鍵詞進(jìn)行主題搜索；第二，本文僅保留發(fā)表在酒店業(yè)及旅游管理領(lǐng)域SSCI 索引期刊中的相關(guān)文獻(xiàn)，以分析中國情境下旅游用戶生成內(nèi)容在國際主流期刊中的研究趨勢(shì)。在完成文獻(xiàn)初步篩選后，筆者對(duì)每一篇文獻(xiàn)進(jìn)行了二次審查，確保論文主題是與旅游用戶生成內(nèi)容相關(guān)的或是將旅游用戶生成內(nèi)容（如在線評(píng)論、博客等）作為主要數(shù)據(jù)來源的；筆者還同時(shí)檢查了文獻(xiàn)是否針對(duì)中國情境或以中國在線平臺(tái)中的數(shù)據(jù)作為主要研究支撐。另外，通過Web of Science 數(shù)據(jù)庫檢索判斷刊發(fā)這些文獻(xiàn)的期刊是否包含在接待、休閑、運(yùn)動(dòng)與旅游學(xué)科SSCI 索引期刊中。文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的來源時(shí)間截至2019年7月20日，最終得到64 篇文獻(xiàn)用于分析。

64 篇文獻(xiàn)的發(fā)表時(shí)間分布如圖1所示。最早立足于中國情境的旅游用戶生成內(nèi)容研究可追溯到2007年，普渡大學(xué)的3 位學(xué)者Choi、Lehto 和 Morrison（2007）在其論文“Destination image representation on the web：Content analysis of Macau travel related websites”中，首次利用用戶生成內(nèi)容（旅游博客）信息，并結(jié)合旅游網(wǎng)站官網(wǎng)中的目的地推介信息以及在線旅游雜志中的文本和圖像信息，來分析澳門的旅游目的地形象（destination image）。隨后，哈爾濱工業(yè)大學(xué)的葉強(qiáng)等人在2009年基于攜程網(wǎng)酒店的二手?jǐn)?shù)據(jù)，證實(shí)了在線口碑（酒店在線評(píng)分）對(duì)酒店在線客房銷量的促進(jìn)作用（Ye，Law &Gu，2009）。這兩篇文獻(xiàn)在Google Scholar 中的引用分別達(dá)到了966 和1 373 次，為后續(xù)基于中國情境的旅游用戶生成內(nèi)容研究奠定了基礎(chǔ)。自2013年以來，立足于中國情境旅游用戶生成內(nèi)容的研究頻繁出現(xiàn)在旅游領(lǐng)域國際主流SSCI 期刊中。文章數(shù)量在2019年達(dá)到峰值，證明了旅游用戶生成內(nèi)容的研究越來越離不開中國這一重要的旅游目的地。

圖1 基于中國情境的旅游用戶生成內(nèi)容研究論文發(fā)表時(shí)間分布Fig.1 Temporal distribution of papers related to tourism user-generated content based on the context of China

基于統(tǒng)計(jì)結(jié)果，中國情境下的旅游用戶生成內(nèi)容研究主要發(fā)表在12 個(gè)酒店及旅游管理領(lǐng)域主流SSCI 期刊中，其中有7 個(gè)期刊對(duì)相關(guān)研究主題進(jìn)行了重復(fù)刊發(fā)。本文歸納的64篇文獻(xiàn)中有58篇發(fā)表于這7個(gè)重要期刊中（見表1）。其中，

Tourism Management

是刊發(fā)中國情境下旅游用戶生成內(nèi)容研究論文的首要陣地；酒店管理領(lǐng)域兩大頂級(jí)期刊

International Journal of Hospitality Management

和

International Journal of Contemporary Hospitality Management

同樣為該研究方向的發(fā)展貢獻(xiàn)了重要力量；其余旅游領(lǐng)域主流SSCI 期刊如

Asia Pacific Journal of Tourism Research

、

Journal of Travel &Tourism Marketing

、

Journal of Hospitality&Tourism Research

、

Journal of Travel Research

也是學(xué)者發(fā)表相關(guān)主題論文的重要陣地。

表1 重復(fù)刊發(fā)論文期刊Tab.1 Titles of Repeat Contributions to Journals

二、研究主題分析

基于文獻(xiàn)梳理，本文歸納出已有文獻(xiàn)的研究主題如下：

1.用戶生成內(nèi)容的目的地形象感知研究

隨著游客越來越多地在互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)以文字、圖片或視頻的形式分享自身的旅游和購物體驗(yàn)，早期的旅游學(xué)者發(fā)現(xiàn)跟蹤和觀察用戶生成內(nèi)容（如在線評(píng)論、旅游博客）是了解游客需求和偏好的有效策略。自Choi、Lehto 和 Morrison（2007）首次在分析澳門旅游目的地形象時(shí)參考了用戶在線發(fā)布的旅游博客內(nèi)容以來，大量研究效仿其將旅游用戶生成內(nèi)容作為研究旅游目的地形象的重要數(shù)據(jù)來源。例如，部分學(xué)者通過挖掘入境游客在線分享的文本和圖片信息探討其對(duì)中國目的地形象的感知和評(píng)價(jià)，發(fā)現(xiàn)多數(shù)國際游客對(duì)中國整體目的地形象的評(píng)價(jià)較為積極（Li &Wang，2011；Tseng，Wu &Morrison，et al.，2015）。后續(xù)研究進(jìn)一步分析了入境游客對(duì)中國具體旅游景點(diǎn)或旅游演出，如四川大熊貓繁殖基地（Cong，Wu &Morrison，et al.，2014）、北京絲綢市場(chǎng)（Wu，Wall&Pearce，et al.，2014）、毛主席故居（Hunter，2013）、印象劉三姐（Pearce&Wu，2018）的偏好和滿意度情況。另外，一些學(xué)者同樣關(guān)注了中國游客對(duì)海外目的地（如西班牙巴塞羅那）形象的感知和評(píng)價(jià)（Sun，Ryan &Pan，2014/2015；Li，Lin &Tsai，et al.，2015；Alonso-Almeida，Borrajo-Millán &Yi，2019）。Liu、Huang 和 Bao 等（2019）通過對(duì)在線評(píng)論進(jìn)行情感分析，對(duì)比了中國游客和海外游客在游覽相同旅游目的地時(shí)的情感傾向，最終發(fā)現(xiàn)中國游客和海外游客在偏好上存在較大差異性。以旅游用戶生成內(nèi)容為數(shù)據(jù)來源分析旅游目的地形象的研究中，旅游博客由于蘊(yùn)含內(nèi)容豐富，成為了研究者的首要數(shù)據(jù)選擇。在研究入境游客對(duì)中國旅游目的地形象感知時(shí)，TravelBlog、TravelPod（TripAdvisor 旗下旅游博客）等國外較為知名的旅游博客成了學(xué)者最常采用的數(shù)據(jù)獲取渠道。而在探索中國游客對(duì)海外旅游目的地形象感知時(shí)，學(xué)者多傾向于選擇攜程網(wǎng)及新浪博客中游客的點(diǎn)評(píng)數(shù)據(jù)作為分析對(duì)象，采用文本分析，如內(nèi)容分析、詞頻分析、主題分析或圖像識(shí)別等方法和技術(shù)，對(duì)收集到的文本和圖片進(jìn)行分類及特征提取。

除直接基于旅游用戶生成內(nèi)容分析目的地形象感知外，一些研究還對(duì)旅游用戶生成內(nèi)容進(jìn)行挖掘分析，探究游客旅游體驗(yàn)的影響因素（Li，Law &Vu，et al.，2013；Gong，Xie &Peng，et al.，2015）。Sun、Tong 和 Law（2017）對(duì)比了中國游客在國內(nèi)和國外不同城市相同品牌酒店的點(diǎn)評(píng)信息，通過文本挖掘發(fā)現(xiàn)中國游客在國外更容易對(duì)酒店服務(wù)質(zhì)量表示滿意。還有學(xué)者以旅游用戶生成內(nèi)容為出發(fā)點(diǎn)，探討了旅游電子口碑在社交媒體和網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)中的傳播路徑及不同在線平臺(tái)在主題分布、結(jié)構(gòu)屬性、社區(qū)關(guān)系中存在的差異性（Luo &Zhong，2015；Hou，Cui &Meng，et al.，2019）。對(duì)用戶生成內(nèi)容的挖掘和應(yīng)用需要使用數(shù)據(jù)挖掘、圖像識(shí)別和文本分析等技術(shù)，一些研究者也試圖提出和使用新興的數(shù)據(jù)挖掘、文本分析技術(shù)以提高分析精度，并采用來源于國內(nèi)用戶發(fā)布的文本和圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證（Chiu，Chiu &Sung，et al.，2015；Li，Law&Vu，et al.，2015；Zhang，Chen &Li，2019）。

盡管大量學(xué)者關(guān)注用戶生成內(nèi)容目的地形象感知這一研究主題，但多數(shù)研究仍停留在現(xiàn)象描述階段，缺乏基于用戶生成內(nèi)容對(duì)用戶行為模式內(nèi)在機(jī)理的深入挖掘，且現(xiàn)有研究多基于單個(gè)旅游目的地，相關(guān)結(jié)論的普適性有待探討。另外，現(xiàn)有研究的局限性還體現(xiàn)在缺乏基于用戶生成內(nèi)容來分析國內(nèi)游客對(duì)于本國旅游目的地形象感知的相關(guān)研究。

2.用戶生成內(nèi)容對(duì)旅游企業(yè)績效的影響

旅游企業(yè)的傳統(tǒng)營銷模式以線下營銷為主，而旅游用戶生成內(nèi)容的發(fā)展使得越來越多的旅游企業(yè)營銷模式實(shí)現(xiàn)了由線下到線上的轉(zhuǎn)變，在線銷量逐漸成為多數(shù)旅游企業(yè)總體銷量中不可忽視的一部分（Zhu &Zhang，2010）。旅游用戶生成內(nèi)容也成為旅游企業(yè)在線營銷中不可或缺的工具（Huang，2012）。這主要是由于許多學(xué)者發(fā)現(xiàn)用戶在網(wǎng)絡(luò)中所發(fā)布的旅游點(diǎn)評(píng)不僅披露了目的地的屬性信息，還會(huì)對(duì)后續(xù)游客的旅游決策和購買決策產(chǎn)生直接影響（Ye，Law&Gu，2009）。一方面，旅游產(chǎn)品作為體驗(yàn)型產(chǎn)品，游客在制定旅游路線和做出購買決策之前，往往傾向于通過信息搜索降低不確定性，而其他用戶發(fā)布的點(diǎn)評(píng)和博客信息無疑成為其可以參考的重要信息來源（Tan &Chen，2012；Liang，Schuckert &Law，2017）。另一方面，旅游用戶生成內(nèi)容中通常既包括對(duì)旅游產(chǎn)品的客觀描述，也囊括了游客對(duì)其的使用體驗(yàn)、態(tài)度和評(píng)價(jià)。這些主觀評(píng)價(jià)信息會(huì)對(duì)后續(xù)游客產(chǎn)生“勸說作用”，影響游客對(duì)旅游產(chǎn)品的感知質(zhì)量（Sparks，Perkins &Buckley，2013）。由于旅游企業(yè)的實(shí)際銷量信息較難獲得，相關(guān)研究多以代理變量形式測(cè)算旅游產(chǎn)品的在線銷量，如評(píng)論數(shù)量（Ye，Law &Gu，2009）和產(chǎn)品排名（Zhang，Ye &Law，et al.，2010）。也有研究通過問卷或?qū)嶒?yàn)的方法獲取一手?jǐn)?shù)據(jù)來分析用戶生成內(nèi)容，如在線評(píng)論的特征對(duì)游客預(yù)訂意愿的影響（Zhao，Wang &Guo，et al.，2015；Chong，Khong &Ma，et al.，2018；Hwang，Park &Woo，2018）。多數(shù)研究發(fā)現(xiàn)用戶在線評(píng)論和在線評(píng)分對(duì)游客的預(yù)訂意愿及旅游產(chǎn)品的在線銷量具有顯著正向影響。除在線銷量之外，一些研究者也關(guān)注了在線評(píng)論特征（如評(píng)論數(shù)量、評(píng)分、評(píng)論字?jǐn)?shù)）對(duì)用戶預(yù)訂平臺(tái)選擇及預(yù)訂時(shí)間的直接影響（Hwang，Park &Woo，2018；Zhang，Liang &Li，et al.，2019）。Yang、Park 和 Hu（2018）通過元分析的方法總結(jié)了25 篇關(guān)注在線口碑對(duì)酒店線上銷量影響的學(xué)術(shù)論文，發(fā)現(xiàn)中國酒店電子口碑對(duì)線上銷量的影響彈性顯著低于西方酒店。

在明確在線口碑對(duì)企業(yè)績效具有促進(jìn)作用的基礎(chǔ)上，一些研究者探討了不同的評(píng)價(jià)模式對(duì)銷量的影響程度（Tan，Lv &Liu，et al.，2018）。Zhao、Wang和 Guo 等（2015）發(fā)現(xiàn)，相對(duì)于好評(píng)對(duì)游客預(yù)訂意愿的正向促進(jìn)作用，差評(píng)對(duì)其預(yù)訂的阻礙作用更加顯著。在關(guān)注用戶生成內(nèi)容對(duì)旅游企業(yè)績效影響的研究中，僅有少量學(xué)者采用對(duì)中國游客發(fā)放調(diào)查問卷的方式獲取一手?jǐn)?shù)據(jù)，大多學(xué)者通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件自動(dòng)獲取在線平臺(tái)如攜程網(wǎng)、到到網(wǎng)（TripAdvisor 中文官方網(wǎng)站）、大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)及訂餐小秘書（餐廳預(yù)訂和點(diǎn)評(píng)網(wǎng)站）的在線評(píng)論數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用的研究方法多為建立企業(yè)（如酒店、餐廳、旅游目的地）層面的線性回歸模型以分析評(píng)論特征對(duì)線上銷量的影響。

近年來，共享經(jīng)濟(jì)正在成為社會(huì)的主流商業(yè)模式之一（江積海、李琴，2016；余航、田林、蔣國銀等，2018）。一些旅游學(xué)者開始關(guān)注民宿共享平臺(tái)這一雙邊平臺(tái)中用戶交互和交易模式與傳統(tǒng)的單邊交易平臺(tái)的差異性，并重新探究了民宿共享平臺(tái)中評(píng)論特征對(duì)房東銷量的影響（Wu，Ma &Xie，2017；Kwok &Xie，2018；Xie，Mao &Wu，2019）。這部分研究多將評(píng)論特征（如評(píng)論數(shù)量、評(píng)分）作為控制變量，結(jié)果均證實(shí)了評(píng)論數(shù)量及評(píng)分對(duì)房東績效的正向影響。由于共享經(jīng)濟(jì)平臺(tái)中評(píng)論數(shù)量與房東績效高度相關(guān)，一些研究也試圖將評(píng)論數(shù)量作為房東績效的代理變量，分析房東在平臺(tái)中獲取的電子徽章及其對(duì)房間的描述方式對(duì)其績效的影響（Liang，Schuckert &Law，et al.，2017/2020）。

該主題現(xiàn)有研究的局限性主要體現(xiàn)在兩方面：第一，現(xiàn)有關(guān)注旅游用戶生成內(nèi)容對(duì)企業(yè)在線績效影響的研究大多僅分析了用戶生成內(nèi)容的定量特征，如數(shù)量、效價(jià)等，缺乏對(duì)文本、圖像定性特征（如主題分布）的深入探索；第二，現(xiàn)有研究對(duì)于企業(yè)在線績效的評(píng)價(jià)多停留在短期績效層面如企業(yè)當(dāng)期交易量，缺乏對(duì)于企業(yè)長期績效如企業(yè)生存狀態(tài)的直接研究。例如，現(xiàn)有與民宿共享平臺(tái)相關(guān)的研究僅探究了短期房東在線績效（如評(píng)論數(shù)量、需求）的影響因素，還未有研究通過用戶生成內(nèi)容進(jìn)一步觀察和探索房東與房客交互質(zhì)量及房東在平臺(tái)生存時(shí)間的影響因素。

3.用戶生成內(nèi)容的在線聲譽(yù)管理

電子口碑對(duì)旅游企業(yè)而言是一柄雙刃劍，盡管正面口碑對(duì)企業(yè)績效有較大的促進(jìn)作用，但負(fù)面口碑的傳播對(duì)企業(yè)聲譽(yù)和績效的傷害卻更加嚴(yán)重（Zhao，Wang，&Guo，et al.，2015）。旅游企業(yè)不應(yīng)只是被動(dòng)地接受游客的評(píng)價(jià)，而應(yīng)該嘗試主動(dòng)引導(dǎo)和管理游客的在線評(píng)價(jià)，以達(dá)到提升在線口碑的目的。在線評(píng)論網(wǎng)站往往要求游客在發(fā)布文字和圖片作為評(píng)論主體的同時(shí)根據(jù)自身的體驗(yàn)和滿意度對(duì)旅游產(chǎn)品進(jìn)行評(píng)分（一般為1 到5 分），以方便旅游企業(yè)直接積累在線口碑。因此，一個(gè)主要的引導(dǎo)方向是通過旅游用戶生成內(nèi)容了解游客的需求、偏好及影響游客滿意度和在線評(píng)分的關(guān)鍵因素，進(jìn)而采取適當(dāng)?shù)呐e措迎合游客需求來增加游客滿意度。一些研究通過對(duì)游客在線評(píng)論進(jìn)行文本分析、定量比較分析等方法觀察游客在預(yù)訂酒店時(shí)的關(guān)注點(diǎn)，以對(duì)酒店提出相應(yīng)的管理建議（Li，Ye&Law，2013）。Zhou、Ye 和 Pearce 等（2014）進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，來自不同國家的游客在酒店預(yù)訂過程中的需求和關(guān)注點(diǎn)存在差異。更多學(xué)者通過建立游客滿意度影響因素的實(shí)證模型來發(fā)掘更多影響游客滿意度和在線評(píng)分的關(guān)鍵因素。他們發(fā)現(xiàn)，游客特征如文化背景（Schuckert，Liu &Law，2015；Liu，Teichert &Rossi，et al.，2017）、旅游經(jīng)驗(yàn)（Liang，Schuckert &Law，2017）、評(píng)論專業(yè)性（Zhang，Zhang &Yang，2016）、信息披露程度（Liu，Law &Xu，2019），以及企業(yè)特征如價(jià)格（Ye，Li &Wang，et al.，2014）、折扣力度（Zhang，Zhang &Wang et al.，2013）、前期的評(píng)論數(shù)量和評(píng)分分布（Li，Zhang &Meng，et al.，2019）均會(huì)對(duì)游客滿意度和評(píng)分產(chǎn)生直接影響。

除此之外，一些研究還發(fā)現(xiàn)在線評(píng)論網(wǎng)站所應(yīng)用的在線設(shè)計(jì)也會(huì)對(duì)游客評(píng)論和評(píng)分發(fā)布行為產(chǎn)生一定的影響，例如，除總體評(píng)分外，在線評(píng)論網(wǎng)站大多允許游客對(duì)酒店、餐廳或旅游景點(diǎn)的單項(xiàng)屬性（如位置、服務(wù)質(zhì)量等）進(jìn)行打分。Zhang、Zhang 和 Law（2014）發(fā)現(xiàn)，餐廳在大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)中的分項(xiàng)評(píng)分（如口味、環(huán)境）顯著影響該餐廳總體評(píng)分的分布，然而Schuckert、Liu 和 Law（2016a/b）指出，TripAdvisor 酒店的整體評(píng)分和分項(xiàng)評(píng)分之間存在顯著差距。許多在線評(píng)論網(wǎng)站也傾向于使用游戲化設(shè)計(jì)如徽章系統(tǒng)來增強(qiáng)游客的評(píng)論發(fā)布意愿。Liu、Schuckert 和 Law（2016）及Schuckert、Liu 和 Law（2015）基于TripAdvisor 中的評(píng)論數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，徽章級(jí)別較高的游客更傾向于避免發(fā)布較為極端的在線評(píng)分。

由于負(fù)面口碑會(huì)對(duì)旅游企業(yè)聲譽(yù)造成惡劣影響，所以用戶生成內(nèi)容在線管理的另一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)在于如何管理和回應(yīng)負(fù)面評(píng)價(jià)。一個(gè)有效的解決方案是對(duì)負(fù)面評(píng)價(jià)進(jìn)行適當(dāng)?shù)墓芾矸答?，以撫慰游客的?fù)面情緒，增加其再次訪問時(shí)的滿意度（Gu &Ye，2014；Liu &Law，2019）。一些研究發(fā)現(xiàn)，管理反饋不僅對(duì)收到反饋的游客產(chǎn)生直接影響，而且對(duì)后續(xù)觀察到反饋的游客也會(huì)產(chǎn)生間接影響，并影響其對(duì)酒店的預(yù)訂意愿（Liang，Schuckert &Law，2017；Chen，Gu&Ye，et al.，2019）。基于管理反饋對(duì)旅游企業(yè)評(píng)論管理產(chǎn)生的重要作用，許多研究也關(guān)注了旅游企業(yè)如何更加有效地實(shí)施管理反饋策略，例如，如何選擇首要回復(fù)目標(biāo)及采用何種回復(fù)風(fēng)格等（Cheng &Loi，2014；Liu，Schuckert &Law，2015）。相關(guān)文獻(xiàn)除極少量研究使用結(jié)構(gòu)方程模型結(jié)合一手?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析以外，多數(shù)通過構(gòu)造個(gè)體層面或評(píng)論層面的回歸模型解決研究問題。超過一半的文獻(xiàn)選擇TripAdvisor 作為主要數(shù)據(jù)來源，其次是去哪兒網(wǎng)、大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)等國內(nèi)平臺(tái)。

盡管現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)，不同企業(yè)選擇不同的在線管理反饋目標(biāo)會(huì)取得不同的反饋效果，然而仍未有研究基于不同的企業(yè)和游客特質(zhì)提出個(gè)性化的管理反饋策略的實(shí)踐建議。例如，結(jié)合中國旅游企業(yè)（如酒店集團(tuán)）及國內(nèi)游客的特殊性，通過理論和實(shí)證研究提出具有“中國特色”且能被中國游客和消費(fèi)者接受的管理反饋策略，從而增加管理反饋效率。

4.用戶在線分享行為的激勵(lì)機(jī)制

基于用戶生成內(nèi)容對(duì)旅游企業(yè)和在線平臺(tái)的重要性，如何激勵(lì)游客分享更多的評(píng)論信息成為旅游學(xué)界的又一重要議題。早期研究通過問卷調(diào)查和對(duì)用戶評(píng)論進(jìn)行文本分析等方式直接調(diào)查游客在線分享行為的激勵(lì)因素（Wu &Pearce，2014/2016；Yang，2017）。后續(xù)研究多結(jié)合在線平臺(tái)和社區(qū)中使用的用戶在線分享的激勵(lì)策略，驗(yàn)證這些激勵(lì)策略的有效性并提出改進(jìn)建議（Liu，Liu &Law，et al.，2019）。旅游在線社區(qū)最常用的激勵(lì)策略為游戲化設(shè)計(jì)，即通過為用戶制定在線分享目標(biāo)，并對(duì)達(dá)成目標(biāo)的用戶給予虛擬化的獎(jiǎng)勵(lì)（如電子徽章、在線社區(qū)用戶等級(jí)提升），以提升用戶在社區(qū)中的地位（Liang，Schuckert &Law，et al.，2017）。以TripAdvisor 為例，早期的激勵(lì)機(jī)制為對(duì)發(fā)布評(píng)論的用戶提供一枚電子徽章，當(dāng)用戶持續(xù)發(fā)布更多的評(píng)論時(shí)，根據(jù)評(píng)論發(fā)布的數(shù)量再對(duì)徽章進(jìn)行升級(jí)。然而，一些研究發(fā)現(xiàn)，盡管這種機(jī)制顯著提升了平臺(tái)評(píng)論數(shù)量，但用戶會(huì)為了追求徽章等級(jí)的提高而忽視評(píng)論質(zhì)量（如評(píng)論的詳細(xì)程度、可讀性），最終導(dǎo)致平臺(tái)整體評(píng)論質(zhì)量的下降（Schuckert，Liu &Law，2015；Liu，Schuckert &Law，2016）。因此，TripAdvisor 隨后將激勵(lì)策略更新為用戶可以通過發(fā)布評(píng)論及積累有用性投票來換取貢獻(xiàn)點(diǎn)數(shù)以完成徽章等級(jí)的提升。

旅游在線平臺(tái)中的大量評(píng)論可以為游客提供更完整的信息，然而，過量評(píng)論會(huì)造成信息過載從而導(dǎo)致游客信息識(shí)別成本顯著上升?；诖吮尘?，在線平臺(tái)近年來更傾向于關(guān)注評(píng)論質(zhì)量而非評(píng)論數(shù)量。一方面，旅游在線評(píng)論網(wǎng)站如攜程網(wǎng)、TripAdvisor 紛紛提出“有用性投票”（helpfulness votes）機(jī)制，即允許閱讀評(píng)論的其他用戶對(duì)每條評(píng)論的有用性進(jìn)行投票，票數(shù)越高代表評(píng)論的質(zhì)量越高。以該機(jī)制為研究對(duì)象，大量研究探討了在線評(píng)論有用性投票影響因素這一話題，以幫助平臺(tái)識(shí)別出更多高質(zhì)量的在線評(píng)論（Liang，Schuckert &Law，2019）。另一方面，以去哪兒網(wǎng)為代表的旅游在線平臺(tái)選擇采用更加客觀的方式對(duì)高質(zhì)量評(píng)論進(jìn)行標(biāo)識(shí)，例如，去哪兒網(wǎng)后臺(tái)會(huì)對(duì)所有評(píng)論中字?jǐn)?shù)超過500 字并包含至少5 張圖片的評(píng)論進(jìn)行審核，選出其中部分評(píng)論給予“磚家點(diǎn)評(píng)”電子徽章。Liang、Zhang 和 Zhang 等（2017）以及Liu、Zhang 和Law 等（2019）通過收集和分析去哪兒網(wǎng)的評(píng)論數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)“磚家點(diǎn)評(píng)”徽章可以顯著激勵(lì)用戶后續(xù)發(fā)布更多高質(zhì)量的在線評(píng)論。用戶在線分享激勵(lì)機(jī)制的相關(guān)文獻(xiàn)所使用的研究方法也以建立個(gè)體和評(píng)論層面的回歸模型為主，其數(shù)據(jù)多收集自TripAdvisor、去哪兒網(wǎng)、攜程網(wǎng)、途牛網(wǎng)等用戶分享激勵(lì)機(jī)制較為成熟的在線平臺(tái)。

用戶在線分享行為的激勵(lì)機(jī)制這一研究主題的現(xiàn)有研究同樣存在兩方面的局限性：第一，多數(shù)研究僅關(guān)注了平臺(tái)在線設(shè)計(jì)和激勵(lì)措施對(duì)用戶在線分享行為的激勵(lì)作用，缺乏對(duì)其他有效激勵(lì)策略的探索，如歷史用戶的在線分享在一定條件下是否可以激勵(lì)后續(xù)用戶的在線分享行為；第二，對(duì)特殊情境，如民宿共享平臺(tái)用戶的在線分享行為激勵(lì)研究不足。目前，多數(shù)在線旅游平臺(tái)已經(jīng)處于信息過載、急需提升信息質(zhì)量的階段，而一些新興平臺(tái)，如民宿共享平臺(tái)受限于容客量卻仍需要進(jìn)一步激勵(lì)用戶在線分享行為以提升信息數(shù)量，研究特殊情境，如民宿共享平臺(tái)用戶在線分享行為的激勵(lì)機(jī)制具有較大的實(shí)踐意義。

三、研究機(jī)構(gòu)和研究方法分析

1.核心機(jī)構(gòu)統(tǒng)計(jì)結(jié)果

對(duì)中國情境下旅游用戶在線生成內(nèi)容研究的核心機(jī)構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，結(jié)果見表2，核心機(jī)構(gòu)指發(fā)文量超過兩篇的研究機(jī)構(gòu)。首先，排名第一和第二的核心研究機(jī)構(gòu)分別為香港理工大學(xué)和哈爾濱工業(yè)大學(xué)，在64 篇論文中出現(xiàn)頻次分別為34 次和21 次。排名第三和第四的核心機(jī)構(gòu)為中山大學(xué)、南開大學(xué)這兩所最早開設(shè)旅游管理專業(yè)的高校，出現(xiàn)頻次分別為8 次和6 次。詹姆斯庫克大學(xué)和浙江大學(xué)緊隨其后，出現(xiàn)頻次為5 次。丹佛大學(xué)、南京審計(jì)大學(xué)和北京大學(xué)出現(xiàn)頻次分別為4 次、4 次和3 次，普渡大學(xué)、天普大學(xué)、武漢大學(xué)等8 所研究機(jī)構(gòu)出現(xiàn)頻次為2 次，在核心機(jī)構(gòu)排名中并列第10 名。

表2 核心機(jī)構(gòu)Tab.2 Titles of core institutions

本文同時(shí)統(tǒng)計(jì)了所有文獻(xiàn)中作者所在機(jī)構(gòu)的地域分布，在64 篇文獻(xiàn)中，中國大陸的科研機(jī)構(gòu)貢獻(xiàn)量最大，出現(xiàn)頻次總計(jì)達(dá)44 次，其次為以香港理工大學(xué)為代表的中國香港地區(qū)，出現(xiàn)頻次為34 次。美國許多高校和科研機(jī)構(gòu)也表現(xiàn)出對(duì)中國情境下旅游用戶生成內(nèi)容的濃厚興趣，多通過與國內(nèi)機(jī)構(gòu)合作研究的方式進(jìn)行。其他國家和地區(qū)，如澳大利亞、韓國等地的科研機(jī)構(gòu)也在近年對(duì)相關(guān)主題做出了持續(xù)貢獻(xiàn)。

2.研究方法、數(shù)據(jù)來源及樣本分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果

64 篇文獻(xiàn)所使用的研究方法呈現(xiàn)出趨同性。其中8 篇文獻(xiàn)以調(diào)查問卷為數(shù)據(jù)獲取方式并使用結(jié)構(gòu)方程模型為主要分析方法；2 篇文獻(xiàn)選擇設(shè)計(jì)實(shí)驗(yàn)的方式研究相關(guān)問題。在對(duì)旅游用戶生成內(nèi)容進(jìn)行基礎(chǔ)的挖掘和應(yīng)用時(shí)，22 篇文獻(xiàn)選擇使用內(nèi)容分析、詞頻分析、主題分析、語義關(guān)聯(lián)分析等文本分析技術(shù)及圖片識(shí)別技術(shù)對(duì)評(píng)論文本和圖像進(jìn)行分類和特征提取；2 篇文獻(xiàn)采用社交網(wǎng)絡(luò)分析探討電子口碑在社交媒體中的傳播路徑等問題；其余文獻(xiàn)除1 篇采用元分析方法對(duì)相關(guān)主題文獻(xiàn)進(jìn)行歸納外，其他的通過定量研究的方法，如描述性統(tǒng)計(jì)和構(gòu)建回歸模型來研究用戶生成內(nèi)容對(duì)旅游企業(yè)績效的影響或用戶滿意度影響因素等問題。

數(shù)據(jù)來源方面，有10 篇文獻(xiàn)選擇使用調(diào)查問卷、訪談或?qū)嶒?yàn)設(shè)計(jì)等方式來獲取一手?jǐn)?shù)據(jù)。其余研究傾向于收集旅游在線平臺(tái)，如在線評(píng)論網(wǎng)站、旅游博客、微博、社交媒體平臺(tái)中的實(shí)際用戶生成內(nèi)容來解決研究問題。在使用二手?jǐn)?shù)據(jù)的54 篇文獻(xiàn)中，有42 篇文獻(xiàn)選擇僅收集單個(gè)在線平臺(tái)的數(shù)據(jù)；使用兩個(gè)和三個(gè)在線平臺(tái)用戶生成內(nèi)容作為數(shù)據(jù)來源的文獻(xiàn)分別有4 篇和6 篇；還有2篇文獻(xiàn)不限制具體平臺(tái)，而是通過使用搜索引擎的方式收集游客的用戶生成內(nèi)容，如旅游博客等數(shù)據(jù)。表3 顯示最常被選作數(shù)據(jù)來源的在線平臺(tái)，可以看出，在研究中國情境下旅游用戶生成內(nèi)容時(shí)，TripAdvisor 中的在線評(píng)論是學(xué)者們最常使用的數(shù)據(jù)資源，其次為攜程網(wǎng)的酒店和旅游目的地的評(píng)論數(shù)據(jù)，再次是去哪兒網(wǎng)和小豬短租等平臺(tái)的在線評(píng)論。大眾點(diǎn)評(píng)網(wǎng)和點(diǎn)餐小秘書是研究中國飯店用戶評(píng)論最常關(guān)注的在線平臺(tái)。而在旅游博客方面，多數(shù)研究青睞使用新浪博客和微博作為主要數(shù)據(jù)渠道，其次是國外的兩大旅游博客平臺(tái)TravelPod 和Virtualtourist。

表3 主要數(shù)據(jù)來源Tab.3 Major information source of the literature

本文最后統(tǒng)計(jì)了學(xué)者們?cè)谘芯恐袊榫诚侣糜斡脩羯蓛?nèi)容時(shí)最常關(guān)注的前10 位城市（見表4）。其中，北京和香港排名第一位和第二位，出現(xiàn)頻率分別為16 次和15 次；上海和廣州分別排名第三和第四位；其他城市如杭州、臺(tái)北、成都、澳門、三亞等也吸引了較多關(guān)注。統(tǒng)計(jì)顯示，學(xué)者們青睞選擇經(jīng)濟(jì)和旅游業(yè)都十分發(fā)達(dá)的城市作為研究對(duì)象。

表4 樣本分布的前10 位城市Tab.4 Top ten cities of sample distribution

四、結(jié)論及展望

本文基于酒店及旅游管理領(lǐng)域SSCI 期刊上發(fā)表的中國情境下旅游用戶生成內(nèi)容的相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)研究內(nèi)容和成果進(jìn)行了全面梳理，并對(duì)發(fā)表論文的核心機(jī)構(gòu)、研究方法、數(shù)據(jù)來源和樣本分布進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，為學(xué)術(shù)界認(rèn)知該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和趨勢(shì)、引領(lǐng)未來研究方向提供了參考。在本文歸納的四大研究主題中，有如下幾個(gè)方面值得進(jìn)一步思考和關(guān)注。

1.對(duì)國內(nèi)游客用戶生成內(nèi)容的深入挖掘

現(xiàn)有文獻(xiàn)多以入境游客評(píng)論為依托，探討入境游客對(duì)國內(nèi)旅游目的地形象的感知和評(píng)價(jià)（Hunter，2013；Cong，Wu &Morrison，et al.，2014），在關(guān)注中國游客對(duì)海外目的地形象感知或中國游客與西方游客評(píng)論發(fā)布行為差異時(shí)，收集的評(píng)論多為英文評(píng)論或?qū)⒅形脑u(píng)論翻譯成英文后進(jìn)行文本分析和特征提取（Schuckert，Liu &Law，2015），缺乏對(duì)國內(nèi)游客用戶生成內(nèi)容的深入挖掘。因此，未來的研究需要更加關(guān)注使用和拓展中文文本及情感分析方法，分析中國游客對(duì)國內(nèi)外旅游目的地的旅游評(píng)論和發(fā)表于博客上的內(nèi)容，真正了解國人的需求和偏好（李實(shí)、葉強(qiáng)、李一軍等，2009）。

2.對(duì)國內(nèi)旅游企業(yè)管理反饋策略的深入探索

在線管理反饋策略對(duì)游客滿意度、企業(yè)績效的重要作用已被大量研究證實(shí)（Gu &Ye，2014；Chen，Gu &Ye，et al.，2019）。許多學(xué)者也驗(yàn)證了針對(duì)不同目標(biāo)客戶提供反饋或使用不同的反饋風(fēng)格對(duì)反饋效果的影響，然而對(duì)中國情境下旅游企業(yè)和游客特質(zhì)的探討仍有所欠缺。Liang、Schuckert 和 Law 等（2020）對(duì)比了國內(nèi)和國際品牌的酒店管理反饋策略的差異性，發(fā)現(xiàn)國際品牌的酒店更傾向于使用管理反饋策略。他們還發(fā)現(xiàn)盡管國際品牌和國內(nèi)品牌酒店采用相同的反饋策略，但反饋結(jié)果卻存在較大差異。未來可行的研究方向是立足中國情境，探索真正適用于不同類別和規(guī)模的中國旅游企業(yè)（包括酒店、景區(qū)、餐廳等行業(yè)）的有效管理反饋策略。

3.對(duì)國內(nèi)民宿共享平臺(tái)用戶交互質(zhì)量和房東生存影響因素的深入探討

首先，盡管眾多研究立足中國情境或使用中國數(shù)據(jù)探索了與用戶生成內(nèi)容相關(guān)的大量議題，但民宿共享平臺(tái)（如Airbnb、小豬短租）作為一類新興平臺(tái)受到的關(guān)注卻相對(duì)較少。目前，對(duì)國內(nèi)民宿共享平臺(tái)用戶生成內(nèi)容的研究僅停留在將評(píng)論數(shù)量作為房東績效的代理變量（Liang，Schuckert &Law，et al.，2017/2020）或驗(yàn)證評(píng)論數(shù)量和評(píng)分對(duì)房東績效的促進(jìn)作用（Wu，Ma &Xie，2017；Kwok &Xie，2018；Xie，Mao &Wu，2019）。民宿共享平臺(tái)與酒店平臺(tái)的差異在于評(píng)論不僅反映了房客對(duì)住宿體驗(yàn)的評(píng)價(jià)，同時(shí)也是房客和房東的一種交互渠道。因此，未來的研究需要使用文本分析技術(shù)，基于文本評(píng)論內(nèi)容深入探討國內(nèi)民宿共享平臺(tái)中用戶的交互模式，以及不同交互模式對(duì)房客體驗(yàn)和房東績效的影響。其次，現(xiàn)有研究多使用房東短期績效作為在線績效的代理變量，未來研究可以進(jìn)一步關(guān)注房東長期績效，如在平臺(tái)生存時(shí)間的影響因素。最后，多數(shù)國內(nèi)民宿共享平臺(tái)中的民宿由于容客量的限制導(dǎo)致評(píng)論存在稀缺性，因此后續(xù)研究也可以關(guān)注民宿共享平臺(tái)用戶評(píng)論發(fā)布行為的激勵(lì)因素及平臺(tái)如何開發(fā)有效機(jī)制以提升用戶的在線分享意愿。