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    基于網(wǎng)絡(luò)文本分析的共享民宿標(biāo)題信息對(duì)績(jī)效的影響研究

    2023-04-18 13:24:15馬振秀王鐵
    經(jīng)濟(jì)研究導(dǎo)刊 2023年5期
    關(guān)鍵詞:績(jī)效青島市

    馬振秀 王鐵

    摘? ?要:標(biāo)題信息是共享民宿吸引消費(fèi)者最直觀的因素,價(jià)格和銷量是影響共享民宿績(jī)效的兩個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)。基于青島市共享民宿的網(wǎng)絡(luò)文本數(shù)據(jù),運(yùn)用ROST Content Mining軟件對(duì)標(biāo)題信息進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)分析,并利用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法對(duì)詞條所對(duì)應(yīng)的平均價(jià)格、平均銷量和績(jī)效進(jìn)行分組,探究民宿標(biāo)題與價(jià)格、銷量之間的關(guān)系,從而研究標(biāo)題信息對(duì)績(jī)效的影響。同時(shí),應(yīng)用ArcGIS軟件對(duì)標(biāo)題中高頻詞條的空間分布進(jìn)行研究。結(jié)果表明,標(biāo)題中含有地理環(huán)境和類型優(yōu)勢(shì)信息的共享民宿定價(jià)較高;標(biāo)題中包含設(shè)施條件和交通區(qū)位信息的共享民宿銷量較高,標(biāo)題信息體現(xiàn)環(huán)境和硬件設(shè)施的共享民宿績(jī)效較高,標(biāo)題中的高績(jī)效詞條在空間上集中分布在政治經(jīng)濟(jì)文化較為發(fā)達(dá)的地區(qū)。

    關(guān)鍵詞:共享民宿;網(wǎng)絡(luò)文本分析;標(biāo)題信息;績(jī)效;青島市

    中圖分類號(hào):F592.7? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A? ? ? 文章編號(hào):1673-291X(2023)05-0078-04

    2021年2月20日國(guó)家信息中心發(fā)布的《中國(guó)共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告(2021)》數(shù)據(jù)顯示,2020年我國(guó)共享經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)交易規(guī)模約為33 773億元,同比增長(zhǎng)約2.9%。伴隨著共享經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展,基于共享平臺(tái)發(fā)展起來(lái)的新興業(yè)態(tài)越來(lái)越多,共享民宿是其中之一。成立于美國(guó)的Airbnb作為世界共享民宿行業(yè)的領(lǐng)頭羊和翹楚,自2015年進(jìn)入中國(guó)市場(chǎng)以來(lái),已迅速成為共享民宿行業(yè)的標(biāo)桿,帶動(dòng)我國(guó)共享民宿行業(yè)整體飛速發(fā)展。

    當(dāng)前學(xué)者對(duì)共享民宿的研究主要集中于共享民宿的影響效應(yīng)[1]、共享民宿的發(fā)展模式[2]、消費(fèi)者的參與動(dòng)機(jī)[3]以及影響消費(fèi)者參與的因素[4]等領(lǐng)域,缺乏有關(guān)共享民宿績(jī)效的研究。值得一提的是,國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)酒店績(jī)效的研究較為成熟,但多從經(jīng)濟(jì)學(xué)的角度出發(fā),專注于研究生產(chǎn)力、效益和效率等方面[5]。

    近年來(lái),隨著網(wǎng)絡(luò)信息的爆發(fā)式增長(zhǎng)以及消費(fèi)者在線購(gòu)物行為的普及,人們?cè)桨l(fā)傾向于通過網(wǎng)絡(luò)表達(dá)個(gè)人的需求和感受,與酒店有關(guān)的在線平臺(tái)和信息也越發(fā)多樣化和多元化,針對(duì)在線評(píng)論在內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)文本與酒店績(jī)效的研究[6]得到學(xué)者的重視。

    標(biāo)題作為民宿傳達(dá)其信息和文化最直接的標(biāo)志,是民宿的一種無(wú)形資產(chǎn),醒目的標(biāo)題能夠迅速吸引消費(fèi)者的目光,而標(biāo)題中傳達(dá)的信息在一定程度上會(huì)影響消費(fèi)者的購(gòu)買意愿,繼而影響民宿的績(jī)效。特別要指出的是,本文所探討的標(biāo)題信息指共享民宿的標(biāo)題以及房東提供的描述性信息,此類信息能夠在第一時(shí)間被消費(fèi)者看到,且Airbnb網(wǎng)站上的民宿標(biāo)題信息豐富,概括全面,具有較強(qiáng)的指向性。當(dāng)前國(guó)內(nèi)外對(duì)于共享民宿標(biāo)題的研究尚付闕如,但有關(guān)品牌命名、品牌信譽(yù)的研究[7]較為成熟。

    目前,國(guó)內(nèi)外對(duì)共享民宿標(biāo)題信息和績(jī)效關(guān)系的實(shí)證研究較為罕見,也缺乏對(duì)其關(guān)系探討的方法和手段。因此,本研究以青島市為例,研究共享民宿標(biāo)題信息與價(jià)格、銷量之間的關(guān)系,從而分析標(biāo)題信息對(duì)績(jī)效的影響以及標(biāo)題中高頻詞條的空間分布。

    一、研究數(shù)據(jù)與方法

    (一)數(shù)據(jù)來(lái)源

    本研究基于Airbnb平臺(tái),運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)爬蟲軟件,獲取截至2019年11月26日青島市區(qū)(市南區(qū)、市北區(qū)、黃島區(qū)、嶗山區(qū)、李滄區(qū)、城陽(yáng)區(qū))的2 978個(gè)共享民宿樣本數(shù)據(jù),內(nèi)容包括共享民宿的價(jià)格和評(píng)論數(shù)量。因涉及商業(yè)機(jī)密和隱私等問題,無(wú)法獲取Airbnb網(wǎng)站上民宿的具體銷量,在本研究中用評(píng)論數(shù)量替代民宿的銷量[8],因此去除428個(gè)不含評(píng)論的無(wú)效樣本數(shù)據(jù),并根據(jù)研究需求剔除894個(gè)評(píng)論數(shù)量小于10的樣本數(shù)據(jù)。為了規(guī)避商家故意拉高價(jià)格吸引關(guān)注的可能,通過繪制價(jià)格散點(diǎn)圖去除了11個(gè)價(jià)格大于6 000元的離散數(shù)據(jù),最終得到1 645個(gè)有效樣本數(shù)據(jù)。

    (二)研究方法

    網(wǎng)絡(luò)文本分析法是一種觀察型的研究方法[8],能夠?qū)⒒ヂ?lián)網(wǎng)數(shù)量眾多的復(fù)雜文本內(nèi)容轉(zhuǎn)化為定量數(shù)據(jù),并以此進(jìn)行定量分析和推理。本研究利用文本分析軟件ROST Content Mining的分詞和詞頻統(tǒng)計(jì)功能,對(duì)青島1 645個(gè)共享民宿在Airbnb網(wǎng)站上顯示的標(biāo)題信息進(jìn)行分詞,并運(yùn)用微詞云軟件對(duì)頻數(shù)大于或等于3的266個(gè)詞條生成詞云圖,如圖1所示。

    自然間斷點(diǎn)分級(jí)法是由美國(guó)制圖學(xué)家喬治·弗雷德里克·詹克斯(George Frederick Jenks)提出的一種根據(jù)數(shù)值統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律分級(jí)和分類的統(tǒng)計(jì)方法,它基于統(tǒng)計(jì)數(shù)列中固有的自然轉(zhuǎn)折點(diǎn)或者特征點(diǎn)進(jìn)行分組,即在數(shù)據(jù)值的差異相對(duì)較大的位置設(shè)置邊界,對(duì)相似值進(jìn)行最恰當(dāng)?shù)慕M合,并將數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)類,使類與類之間的不同最大化[9]。本研究利用自然間斷點(diǎn)法組間差距最大的特點(diǎn),對(duì)標(biāo)題中含有上述266個(gè)詞條的在線民宿的平均價(jià)格、平均銷量和平均績(jī)效進(jìn)行分組,從而探究民宿標(biāo)題與價(jià)格、銷量和績(jī)效間的關(guān)系。

    二、價(jià)格、銷量與標(biāo)題信息的關(guān)系分析

    (一)價(jià)格與標(biāo)題信息的關(guān)系分析

    根據(jù)研究需要,計(jì)算出含有某一詞條的所有民宿的平均價(jià)格,使用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法對(duì)266個(gè)詞條所對(duì)應(yīng)的平均價(jià)格進(jìn)行分組,隨后提取排名在前四組且表示地點(diǎn)的詞條,應(yīng)用ArcGIS軟件繪制高價(jià)格詞條分布圖,分別以1 000米、800米和500米為單位做緩沖區(qū)分析(見圖2),發(fā)現(xiàn)標(biāo)題中較高價(jià)格的詞條主要分布在嶗山區(qū)、黃島區(qū)、市南區(qū)、李滄區(qū)和市北區(qū)。標(biāo)題中較高價(jià)格的詞條大致可分為景區(qū)依托型標(biāo)題和類型表征型標(biāo)題兩類。一類是景區(qū)依托型標(biāo)題,如“小珠山”“諾沙灣”都依托于小珠山風(fēng)景區(qū),其位于青島西海岸新區(qū),生態(tài)旅游環(huán)境優(yōu)越,是青島生態(tài)文化旅游勝地。另一類是表征民宿類型的標(biāo)題,例如“別墅”“獨(dú)棟”“小院”等詞條,其本身蘊(yùn)含一定的價(jià)值屬性,是高品質(zhì)和高價(jià)位住宿類型的代表,能夠第一時(shí)間吸引消費(fèi)者的注意力。由此可見,在標(biāo)題中點(diǎn)明民宿的地理環(huán)境優(yōu)勢(shì)和類型優(yōu)勢(shì)對(duì)民宿價(jià)格的提升具有明顯的作用。

    (二)銷量與標(biāo)題的關(guān)系分析

    同理,計(jì)算出含有某詞條的所有民宿的平均評(píng)論數(shù)量,使用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法對(duì)266個(gè)詞條所對(duì)應(yīng)的平均評(píng)論數(shù)量進(jìn)行分組,提取出排名在前四組且表示地點(diǎn)的詞條,應(yīng)用ArcGIS軟件繪制高價(jià)格詞條分布圖,分別以1 000米、800米和500米為單位做緩沖區(qū)分析(見圖3),發(fā)現(xiàn)標(biāo)題中較高價(jià)格的詞條主要分布在市南區(qū)、市北區(qū)、李滄區(qū)和嶗山區(qū)。其中,對(duì)應(yīng)銷量最高的詞條是“景觀”,與其對(duì)應(yīng)的高銷量詞條還有“燈光”“櫻花”“大?!薄八{(lán)色”“海灘”等,這契合了青島作為海濱旅游城市的定位和城市形象,景致優(yōu)美的民宿在滿足游客基本住宿需求的同時(shí)能夠給游客帶來(lái)視覺的享受,從而吸引更多的游客消費(fèi)?!靶l(wèi)浴”是對(duì)應(yīng)銷量排名第二的詞條,同樣還有“車位”“暖氣”“密碼鎖”等表示硬件設(shè)施的詞條對(duì)應(yīng)的銷量較高,這在一定程度上反映了民宿的外部條件和硬件設(shè)施是影響其銷量的一個(gè)關(guān)鍵因素,在標(biāo)題信息中盡可能地展示民宿的設(shè)施服務(wù)能夠提高消費(fèi)者的購(gòu)買意愿。除此之外,對(duì)應(yīng)的平均評(píng)論數(shù)量較高的詞條還有“商圈”“中央商務(wù)區(qū)”“購(gòu)物廣場(chǎng)”等,可見標(biāo)題中含有交通區(qū)位等信息同樣能夠增加民宿銷量。

    三、標(biāo)題信息對(duì)績(jī)效的影響研究

    價(jià)格和銷量是影響共享民宿績(jī)效的直接因素,為了更客觀地表示價(jià)格和銷量之間的綜合影響,本研究希望通過綜合價(jià)格和銷量?jī)煞矫娴闹苯雨P(guān)系綜合研究標(biāo)題信息對(duì)績(jī)效的影響。根據(jù)國(guó)外學(xué)者的研究,共享民宿的績(jī)效用“價(jià)格*銷量”表示[10],即將266個(gè)詞條所對(duì)應(yīng)的平均價(jià)格和平均銷量相乘,得到每一個(gè)詞條所對(duì)應(yīng)的績(jī)效,利用自然間斷點(diǎn)分級(jí)法對(duì)其分組,提取出排名在前四組且表示地點(diǎn)的詞條,應(yīng)用ArcGIS軟件依次繪制高價(jià)格、高銷量和高績(jī)效詞條分布圖,分別以1 000米、800米和500米為單位做緩沖區(qū)分析,如圖4所示,績(jī)效較高的詞條主要分布在市南區(qū)、嶗山區(qū)、黃島區(qū)和李滄區(qū)。

    其中,對(duì)應(yīng)績(jī)效最高的詞條仍然是“景觀”,其次是“車位”“獨(dú)棟”“情人”“衛(wèi)浴”“城市”“設(shè)施”“銀座華府”“商圈”“海灘”和“別墅”。這些詞條的類型較為復(fù)雜,既有和周邊環(huán)境有關(guān)的“景觀”“海灘”,也有表示外部條件的“車位”“衛(wèi)浴”“設(shè)施”,還有突出民宿住宿類型的“獨(dú)棟”“別墅”,以及表示地理區(qū)位的“城市”“銀座華府”“商圈”。由此可見,高績(jī)效詞條雖然類型較為多元化,但尤以在標(biāo)題信息中體現(xiàn)民宿的環(huán)境和硬件設(shè)施最為重要。

    由圖2、圖3、圖4可知,嶗山區(qū)和黃島區(qū)的民宿價(jià)格高,但銷量低,其績(jī)效不高;市南區(qū)的民宿價(jià)格普遍較高,銷量也穩(wěn)居第一位,高績(jī)效的詞條大多分布在市南區(qū);李滄區(qū)和市北區(qū)雖有部分高價(jià)格和高銷量詞條的分布,但數(shù)量較少,高績(jī)效詞條分布也較少。這種空間分布特征與青島市區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r相吻合,市南區(qū)作為整個(gè)青島的政治經(jīng)濟(jì)商業(yè)中心,其交通便利,商業(yè)配套設(shè)施齊全,且歷史文化底蘊(yùn)深厚,轄區(qū)分布名人故居40余處,其范圍內(nèi)的民宿不論是在價(jià)格還是銷量上都有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì),因此標(biāo)題信息中含有市南區(qū)景點(diǎn)或位置信息的共享民宿績(jī)效也較高。而嶗山區(qū)和黃島區(qū)旅游自然資源豐富,但由于其規(guī)劃建設(shè)布局較晚,配套設(shè)施不夠健全,會(huì)出現(xiàn)部分民宿價(jià)格較高但銷量不高,從而導(dǎo)致整體績(jī)效不高的情況。

    總體來(lái)看,對(duì)應(yīng)績(jī)效較高的詞條分布較為集中,絕大部分位于青島市核心市南區(qū),大致沿海岸線分布。因此,這些民宿的標(biāo)題信息中除了含有與地理位置、周邊環(huán)境和配套設(shè)施等有關(guān)的詞條外,也含有“海灘”“大?!薄吧胶!薄八{(lán)色”“海景”等凸顯青島海洋旅游資源優(yōu)勢(shì)的詞條。

    四、結(jié)論與討論

    (一)結(jié)論

    本研究將績(jī)效看作價(jià)格與銷量的乘積,基于網(wǎng)絡(luò)文本分析和自然間斷點(diǎn)分級(jí)法,對(duì)青島共享民宿的標(biāo)題信息與價(jià)格和銷量的關(guān)系進(jìn)行深入分析,從而探究標(biāo)題信息對(duì)共享民宿績(jī)效的作用和影響,可以得到以下結(jié)論。

    1.標(biāo)題中含有與景區(qū)、景觀和周邊環(huán)境有關(guān)的詞條以及與民宿類型有關(guān)的詞條的民宿定價(jià)較高,從空間上來(lái)看,價(jià)格較為昂貴的民宿分布較為分散,在嶗山區(qū)、黃島區(qū)、市南區(qū)、李滄區(qū)和市北區(qū)都有分布。

    2.標(biāo)題中含有與景觀、硬件設(shè)施、交通區(qū)位有關(guān)的民宿銷量較高,其中消費(fèi)者尤其關(guān)注硬件設(shè)施的完善情況,且分布集中,主要分布在市北區(qū)和市南區(qū)。

    3.標(biāo)題中體現(xiàn)環(huán)境狀況和配套服務(wù)設(shè)施信息的共享民宿績(jī)效較高,集中分布于青島的政治經(jīng)濟(jì)文化核心地帶市南區(qū)。由此可見,消費(fèi)者在選擇共享民宿時(shí),更關(guān)注其住宿的本質(zhì)功能,標(biāo)題涉及服務(wù)設(shè)施和環(huán)境質(zhì)量的共享民宿更能獲得良好的收益。

    (二)討論

    根據(jù)以上分析,本文研究了共享民宿的標(biāo)題信息對(duì)績(jī)效的影響,這對(duì)其他城市共享民宿的發(fā)展具有重要的借鑒意義,因此針對(duì)共享民宿標(biāo)題的擬定及其績(jī)效的提升提出幾點(diǎn)建議。

    1.突出共享民宿優(yōu)勢(shì)。標(biāo)題信息是民宿吸引消費(fèi)者的最直觀地顯示,消費(fèi)者通過標(biāo)題形成對(duì)民宿的第一印象,因此,共享民宿在擬定標(biāo)題時(shí)應(yīng)當(dāng)準(zhǔn)確地突出其優(yōu)勢(shì),包括地理位置、周邊環(huán)境、硬件設(shè)施、配套服務(wù)等關(guān)鍵性因素,這些要素也是消費(fèi)者在選擇民宿時(shí)重點(diǎn)考量的方面,將這些要素直接地顯示在標(biāo)題里能夠迅速吸引消費(fèi)者的目光,使民宿獲得消費(fèi)者的青睞,進(jìn)而提高民宿的績(jī)效。

    2.提高共享民宿品牌定位。伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展和收入水平的不斷提高,處于快節(jié)奏生活的城市人群迫切地想要釋放壓力,在休閑放松時(shí)傾向于選擇個(gè)性化、有人情味的共享民宿。因此應(yīng)當(dāng)結(jié)合當(dāng)?shù)氐娘L(fēng)土人情和歷史文化針對(duì)不同消費(fèi)群體開發(fā)特色產(chǎn)品,找準(zhǔn)民宿未來(lái)的發(fā)展方向,明確民宿品牌定位,并在標(biāo)題信息的發(fā)布中突出品牌優(yōu)勢(shì),從而吸引不同需求的消費(fèi)者。

    3.把握顧客消費(fèi)心理。制定醒目、有吸引力的標(biāo)題必然需要充分了解顧客的消費(fèi)心理,掌握其消費(fèi)偏好,在此基礎(chǔ)上對(duì)民宿的配置、服務(wù)等方面做出相關(guān)調(diào)整。以青島市為例,青島的旅游優(yōu)勢(shì)是海濱城市,消費(fèi)者自然傾向于選擇能夠欣賞到海景或者能夠體驗(yàn)到特色海洋文化的民宿入住,因此青島的民宿在制定標(biāo)題時(shí)多選擇融入海洋元素,從而提高民宿的績(jī)效,這對(duì)其他類型的城市民宿標(biāo)題命名具有一定的借鑒意義。

    4.完善共享民宿設(shè)施配置。通過本研究發(fā)現(xiàn),共享民宿標(biāo)題中含有設(shè)施配置的詞條其對(duì)應(yīng)的銷量和績(jī)效較高,說明消費(fèi)者最關(guān)注的仍然是民宿最本質(zhì)的特征和作用。地理位置、交通區(qū)位等要素受多方面因素影響不易改變,然而配置設(shè)施卻可以根據(jù)消費(fèi)者的喜好和需要進(jìn)行改變和升級(jí),并于民宿的標(biāo)題當(dāng)中加以體現(xiàn),其對(duì)民宿績(jī)效的提升也具有重要的意義。

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    Research on the Impact of Title Information of Peer-to-Peer Accommodations

    on performance Based on Network Text Analysis

    — A Case Study of Qingdao

    Ma Zhenxiu,Wang Tie

    (College of Geography and Tourism, Qufu Normal University, Rizhao 276826, China)

    Abstract: Title information is the most intuitive factor for Peer-to-Peer(P2P) accommodation to attract consumers. Price and sales volume are two key points to measure the performance of P2P accommodation. Based on the network text data of P2P accommodations in Qingdao, this study used ROST Content Mining software to conduct statistical analysis on word frequency of title information, and used natural breaks classification method to group the average price, average sales volume and performance corresponding to the entry, so as to explore the relationship between the title information and price and sales volume of P2P accommodations. Then the influence of title information on performance was studied, and ArcGIS software was used to study the spatial distribution of high-frequency terms in titles. The results showed that the price of P2P accommodation with geographical environment and type advantages in the title was higher; P2P accommodation that included facilities and transportation locations in the title sold more; title information reflected the environment and hardware facilities of P2P accommodation performance was higher; The high-performance entries in the title were spatially distributed in the regions with relatively developed politics, economy and culture.

    Key words: Peer-to-Peer accommodation; network text analysis; title information; performance; Qingdao

    [責(zé)任編輯? ?白? ?雪]

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