顶刊动态|《Journal of Travel Research》2024年5月Volume63 Issue5 佳文速递

01

Stuart J. Barnes

audio analytics, video analytics, machine learning, voice quality, music tempo

音频分析、视频分析、机器学习、语音质量、音乐节奏

旅行和旅游广告对于培养游客的积极联想、吸引游客光顾和建立可持续的后大流行旅游业至关重要。广告信息的一个重要部分是通过声音和音频的其他方面（如音乐）传递的。然而，音频特征如何影响旅行和旅游广告的观众，这方面的研究仍处于空白。本研究采用先进的音频分析技术来测试各种特征对观众的影响。结果表明，声音质量对培养积极情绪非常重要；广告观众更喜欢声音较小（平均强度较低）、清晰度较高（谐波噪声比较高）的扬声器。这可以通过启发式系统模型中的启发式路径来解释。研究发现，音乐节奏对激发广告反应非常重要，节奏较快的音乐与较高水平的积极情感相关。本文最后提出了实践和理论意义、局限性以及对未来研究的建议。

02

Matteo Borghi and Marcello M. Mariani

service robots, customer satisfaction, digital transformation strategy, online reviews, asymmetrical influences, propensity score matching

服务机器人、客户满意度、数字化转型战略、在线评论、不对称影响、倾向得分匹配

服务领域的学者似乎在实证研究中忽略了服务机器人在顾客对旅游服务总体评价中的影响。本研究利用三因素理论和电子口碑数据，评估人机互动对客户满意度的影响，从而弥补这一研究空白。研究运用文本分析和奖惩对比技术，对全球44家酒店近70,000条包含服务机器人的在线评论进行了分析。研究结果表明，服务机器人表现积极时，显著提升了客户对酒店服务的满意度，而消极表现并未产生显著影响。此外，旅行者类型并未调节服务机器人表现与客户满意度之间的关系。这些通过倾向得分匹配法验证的研究发现表明，服务机器人构成了酒店服务中的“刺激因素”，因此强烈建议将其纳入服务团队。政策制定者应积极推动向更加自动化服务经济的转型。

03

Roman Egger

Segmentation, semiotic-semantic community detection, tourist typologies, machine learning

细分、符号-语义社区检测、游客类型、机器学习

当代消费者行为以多维性和复杂性为特征，这同时也将传统的细分方法推向了极限。对此，本方法学研究提出了一种基于多阶段机器学习的细分过程，并使用符号-语义社区检测。该创新方法在1,101名德国旅行者的代表性样本上进行了示范性应用和评估。本研究的主要贡献在于首次使用词向量，将符号意义赋予旅游类型的图像，从而在细分过程中使用高维数据，克服了传统细分方法中的诸多问题。通过语义相似性，游客能够按照其多维特征进行分组和呈现。从理论角度来看，本研究受到后现代旅游实践的启发，以更好地理解游客经常表现出的混合和多层次行为。为了使这一创新方法具备可复制性，研究提供了实施建议和所有必要的数据。

04

Danyelle Greene, Csilla Demeter, and Sara Dolnicar

meta-analysis, pro-environmental, nudging, pleasure, penalties, beliefs

元分析、亲环境、助推、愉悦、惩罚、信念

旅游业产生了全球8%的温室气体排放量。减少排放的一种方法是采用行为改变干预措施，引导游客采取更可持续的行为。为寻找最有效的方法，我们对118项在旅游情境下的实地实验中测试的干预措施进行了元分析。大多数研究以信念为目标，集中在毛巾重复使用、食物浪费或资源使用上。研究发现，改变选择架构（效应值d=1.40）和增加愉悦感（效应值d=0.66）是最有效的方法。而对不环保行为实施惩罚（效应值d=20.12）和利用社会规范来触发可持续行为（效应值d=0.18）的效果则较为有限。未来的研究应将关注点从设计改变信念的干预措施转向改变选择架构或增加与目标行为相关的愉悦感的干预措施，并尝试改变更广泛的行为，包括绿色交通和避免一次性塑料的使用。

Shuhao Li, Mimi Chen , Xiao Ma, and Zhongfeng Sun

COVID-19, protection motivation theory, resident hospitality, trust in government, fear, economic dependence on tourism

COVID-19、保护动机理论、居民好客、对政府的信任、恐惧、经济对旅游的依赖

本研究将对政府的信任、对COVID-19的恐惧以及对旅游的经济依赖整合进保护动机理论（PMT）框架，以预测COVID-19危机期间居民的好客程度。通过结构方程模型分析了281份来自旅游目的地居民的问卷。研究结果表明，威胁严重性和威胁脆弱性可以通过对COVID-19的恐惧间接降低居民的好客程度，而应对效能和自我效能则可以直接促进居民的好客程度。对政府的信任可以改变威胁严重性、威胁脆弱性、应对效能和自我效能的水平，从而以不同的方式影响对COVID-19的恐惧和居民的好客程度。此外，经济对旅游的依赖被发现是居民好客程度的最有影响力的预测因素。从理论上讲，本研究通过发展一个全面而新颖的扩展PMT模型，为理解COVID-19危机期间居民态度的形成机制作出了贡献。实践意义在于有助于更好地改善居民的好客程度。

Shugang Li, Boyi Zhu, and Zhaoxu Yu

tourism e-commerce, Impulse buying, Immersion, VR interaction, Empathy

旅游电子商务、冲动购买、沉浸式体验、VR 互动、共情

虚拟现实（VR）旅游电子商务平台（VRTEPs）能够为游客提供试用体验，容易引发非理性的冲动购买行为。基于认知情感理论和S-O-R模型，本研究创新性地探讨了VRTEPs的多重提示-互动刺激（VR显示的互动性和文字显示的共情性）通过新的认知和情感反应（即互动愉悦感：感知有用性和沉浸感）对消费者冲动购买意图的影响。研究结果表明：(1) VR显示的互动性能够激发互动愉悦感，从而积极影响冲动购买意图。(2) 文字显示的共情性仅能激发感知有用性，进而对冲动购买意图产生积极影响。本研究还发现，互动比较在沉浸感与冲动购买意图之间具有负向调节作用。这些发现有助于发展利用高度互动性新技术进行有效营销的理论，特别是在VRTEPs上的应用。

Hakseung Shin, Jinhee Lee, and Namjo Kim

workcation (workation), digital nomads, staying travel, travel experience, satisfaction, revisit intentions

工作度假、数字游民、长住型旅游、旅游体验、满意度、重游意向

由于COVID-19危机加速了全球的数字化转型，旅游业中出现了一个显著趋势——长住型旅游，如将工作与度假相结合的工作度假旅游。尽管工作度假旅游相比传统旅游体验展现出独特的体验特征，但对其本质和维度结构的概念性与实证性认知仍然不足。为填补这一空白，本研究对工作度假旅游体验进行概念化，并开发了一个多维度量表来衡量这种体验的程度。基于对定性访谈的分析，识别出工作度假旅游体验的四个维度：放松、即兴、自主和本地化体验。在此基础上，研究通过两项针对工作度假旅行者的在线调查，开发了工作度假旅游体验的多维度量表。最后，研究探讨了所开发量表与工作度假满意度及重游意图之间的诺莫网络关系，并提供了理论和实践意义。

Kevin Kam Fung So, Jing Li, Yueying He, and Ceridwyn King

travel experience, customer engagement, subjective well-being, tourism

旅游体验、客户参与、主观幸福感、旅游业

尽管客户参与（CE）对营销相关结果的影响已得到充分研究，但其对生活领域构念（如主观幸福感 [SWB]）的广泛影响却较少受到关注。我们提出CE作为延长旅游对SWB积极影响的有效机制。具体而言，本研究采用三阶段设计，调查目的地品牌体验（DBE）、客户参与（CE）和SWB之间的时间关联。结果显示，感官目的地体验（t1）和情感目的地体验（t1）激发了对目的地的客户参与（t2），从而显著提升了SWB（t3）。这项纵向研究的发现通过揭示CE在时间维度上显著介导了DBE的感官和情感维度对游客SWB的影响，丰富了相关文献。研究强调了CE的重要性，超越了传统的关键营销绩效指标。

Xuequn Wang, Songshan (Sam) Huang, Eunjung Kim, and Jian Xu

Airbnb, principal–agent theory, repurchase intention, uncertainty, trust, information quality

Airbnb、委托代理理论、回购意向、不确定性、信任、信息质量

在点对点（P2P）住宿中，消费者面临来自P2P平台和房东的高消费不确定性。本研究运用委托代理理论，构建了一个双加工模型，以探讨如何通过降低与预订和入住相关的不确定性感知来支持消费者的回购意向。我们以Airbnb为研究背景，收集了美国消费者的调查数据。结果表明，感知不确定性（房东）对回购意向有直接影响，而感知不确定性（平台）则通过间接途径影响回购意向。此外，感知效用和对上一任房东的信任有助于减少对房东机会主义的担忧，而平台质量可以缓解对平台机会主义的担忧。本研究通过构建回购意向的双加工模型，阐明了如何提升消费者的回购意向，为相关文献作出贡献。研究结果为如何支持消费者的回购意向提供了重要指导意见，同时针对如何应对COVID-19后额外的不确定性提出了建议。

Xinran Yang, Liaoniao Zhang, Zixin Feng

precision marketing, big data, e-tourism, smart tourism

精准营销、大数据、电子旅游、智慧旅游

先前研究表明，个性化旅游推荐（PTR）在旅游营销中变得日益重要，但许多领域仍未得到充分探索。本研究基于刺激-有机体-反应理论，整合了PTR、大数据和人工智能的构念，并结合了技术接受模型。研究采用定量方法，通过对496名携程用户的在线调查进行数据收集，并使用PLS-SEM方法进行数据测试。结果发现，有三个因素会刺激消费者对PTR的感知：感知个性化、视觉外观和信息质量。消费者对PTR的反应可分为内部处理有机体，其中包括对技术的感知，即“技术信任”，以及对推荐内容的感知，即“PTR 态度”。本研究通过开发和实证测试一个综合模型，为智能旅游和营销领域的文献作出贡献，并为确定用户对PTR或其他个性化电子服务的信任与态度提供了指导。

Yu Yu, Bing Pan, RanRan Cui, Jianping Liang, and Jifei Wu

tourism experience, cultural mindset, the end effect, the peak-end rule

旅游体验、文化思维模式、终端效应、峰终定律

理解瞬时体验与整体评价之间的关系对于创造旅游体验至关重要，因为服务提供者力求最大化积极结果并最小化消极结果。以往研究表明，在形成回顾性判断时，终端体验比其他情节（如起始体验）更为重要，这被称为“终端效应”。尽管研究人员对旅游体验评估中的终端效应给予了大量关注，但其研究结果不尽一致，需要进一步澄清。本研究通过考察文化思维模式在整体评价中对终端体验权重的调节作用来解决这一不一致性。通过三项实验，本研究发现，对于拥有个人主义思维模式的游客，终端体验的权重较高，而对于拥有集体主义思维模式的游客，终端体验的权重则相对较低。这些发现有助于解释文献中的不一致性，并为目的地营销提供了实际应用的启示。