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      Python大數(shù)據(jù)挖掘安徽黟縣全境民宿住客體驗

      2021-04-25 15:46:04邢露雨胡潤鴻湯陳松
      電腦知識與技術(shù) 2021年9期
      關(guān)鍵詞:黟縣體驗民宿

      邢露雨 胡潤鴻 湯陳松

      摘要:體驗經(jīng)濟(jì)時代到來,民宿這一非標(biāo)住宿形態(tài)滿足了游客的個性化需求,促使住客發(fā)表民宿體驗情況以表達(dá)情感。結(jié)合黟縣旅游局民宿調(diào)查報告與攜程網(wǎng)民宿住客評論,整合出安徽黟縣全境754家民宿,利用Python編寫程序抓取民宿顧客評論,采用Python及ROST Content Mining 6軟件對網(wǎng)絡(luò)文本大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,解構(gòu)民宿住客體驗。結(jié)果表明:民宿體驗分為五大主題,包含功能體驗、住客情感體驗、經(jīng)濟(jì)體驗、互動體驗及文化體驗。利用評論大數(shù)據(jù)解構(gòu)民宿住客體驗,以期能夠為民宿住客體驗研究提供理論參考,民宿可持續(xù)發(fā)展提供經(jīng)驗借鑒。

      關(guān)鍵詞:大數(shù)據(jù);民宿;體驗;黟縣

      中圖分類號:TP391? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

      文章編號:1009-3044(2021)09-0244-03

      開放科學(xué)(資源服務(wù))標(biāo)識碼(OSID):

      1 問題提出

      電子旅游時代推動了在線預(yù)訂的迅猛增長,游客在服務(wù)消費后自發(fā)發(fā)布了評論。因互聯(lián)網(wǎng)強(qiáng)大的交互性,游客越發(fā)樂意在線上公開分享住宿體驗,一方面,作為自己的旅游經(jīng)歷的記錄,另一方面供其他游客參考借鑒。在住宿行業(yè),在線評論尤為重要,因為在消費產(chǎn)品或服務(wù)之前很難對其進(jìn)行判斷[1]。這些評論以文字評論和評分的形式充當(dāng)電子口碑(eWOM),因此對潛在游客的需求和住宿業(yè)務(wù)績效的影響要比傳統(tǒng)口碑大得多[2]。住客可以瀏覽評論作為參考,從而做出有關(guān)下一個目的地和住宿地點的科學(xué)決定。

      民宿在大多數(shù)鄉(xiāng)村目的地中提供很大的住宿能力,并且在鄉(xiāng)村旅游發(fā)展,扶貧和鄉(xiāng)村振興中發(fā)揮積極促進(jìn)作用[3]。2019年7月3日,文化和旅游部發(fā)布的《旅游民宿基本要求與評價》行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),指出:“旅游民宿(homestay inn)是利用當(dāng)?shù)孛窬拥认嚓P(guān)閑置資源,經(jīng)營用客房不超過4層,建筑面積不超過800m2,主人參與接待,為游客體驗當(dāng)?shù)刈匀?、文化與生產(chǎn)生活方式的小型住宿設(shè)施”,且根據(jù)地域的不同可劃分為鄉(xiāng)村民宿和城鎮(zhèn)民宿。

      在線用戶生成的內(nèi)容評論的出現(xiàn)徹底改變了旅行決策流程,隨著顧客對在線評論的信任度不斷提高,在線評論在企業(yè)管理和競爭力方面具有深遠(yuǎn)的影響,而目前利用大數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)文本在民宿背景下分析住客體驗的研究較少。本研究分析了安徽黟縣全境的民宿住客的在線評論意見的大數(shù)據(jù)集,通過文本挖掘在線評論研究民宿體驗,以期豐富民宿體驗的相關(guān)研究以及為民宿行業(yè)的可持續(xù)發(fā)展提供經(jīng)驗借鑒。

      2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

      2.1 研究區(qū)域概況

      黟縣,隸屬于安徽省黃山市,徽州六縣之一,是黃山市最小的一個縣,境內(nèi)完整保存1590幢明清古建筑,擁有西遞、宏村世界文化遺產(chǎn)、全國重點文保單位3處、全國歷史文化名村6個、中國傳統(tǒng)村落31個、全省歷史文化名城1座,被稱為“中國明清古民居博物館”“中國傳統(tǒng)文化的縮影”為黟縣民宿的發(fā)展提供了肥沃的土壤。利用攜程網(wǎng)檢索黟縣“客棧民宿”專欄,核對數(shù)據(jù)有效性之后,剔除無效,共計754家有效民宿數(shù)據(jù)。

      2.2 數(shù)據(jù)來源

      文本數(shù)據(jù)來源于攜程網(wǎng)(www.ctrip.com),選取攜程網(wǎng)原因如下:①攜程網(wǎng)成立于1999年,目前在國內(nèi)已成為規(guī)模最大的在線旅游網(wǎng)站,截至2020年6月20日,用戶超4億,海外用戶數(shù)量已超過1億[4];②攜程網(wǎng)規(guī)定顧客在住宿結(jié)束之后可評論該民宿,住客發(fā)表的評論作為體驗研究的來源可信度較高。③攜程網(wǎng)專門設(shè)置“客棧民宿”選項,住客評論作為數(shù)據(jù)來源易于獲得。截至2020年6月1日利用Python爬取攜程網(wǎng)安徽黟縣754家民宿住客評論116378條,其中剔除無效評論以及重復(fù)評論數(shù)據(jù)3110條,共得有效評論113268條,計5716983字。

      2.3 研究方法

      大數(shù)據(jù)分析法。大數(shù)據(jù)正在通過許多來源生成,包括互聯(lián)網(wǎng)流量(例如點擊量)、移動交易、用戶生成的內(nèi)容、社交媒體以及通過傳感器網(wǎng)絡(luò)有目的的捕獲的內(nèi)容、商業(yè)交易和許多其他運營領(lǐng)域(如:醫(yī)療保健、金融等)[5]。

      內(nèi)容分析法。內(nèi)容分析法將定性的、不系統(tǒng)的符號性內(nèi)容如圖像、文字轉(zhuǎn)化成定量的、系統(tǒng)的數(shù)據(jù)資料的研究方法。運用ROST Content Mining 6內(nèi)容分析軟件對爬取的網(wǎng)絡(luò)文本進(jìn)行分析,對民宿在線評論大數(shù)據(jù)內(nèi)容進(jìn)行高頻特征詞,語義網(wǎng)絡(luò)分析以及主題分析。

      3 研究結(jié)果

      3.1 高頻詞分析

      本文通過Python進(jìn)行“數(shù)據(jù)篩選—文本去重—機(jī)械壓縮去詞—分詞—去停用次—語義替換”,編寫代碼對分詞之后的文檔進(jìn)行處理,最終獲得民宿住客評論文本文檔的高頻詞,節(jié)選詞頻前100高頻詞信息匯總(表1)。

      3.2 語義網(wǎng)絡(luò)分析

      本文利用ROST Content Mining 6軟件,選擇社會網(wǎng)絡(luò)和語義網(wǎng)絡(luò)分析,制成民宿住客體驗高頻詞語義網(wǎng)絡(luò)圖(圖1)。

      3.3 主題分析

      結(jié)合高頻特征詞及其詞頻前200,進(jìn)行主題分析(表2),發(fā)現(xiàn)功能體驗、情感體驗、經(jīng)濟(jì)體驗、互動體驗、文化體驗與民宿住客體驗密切相關(guān),占比依次是功能體驗50.18%,互動體驗24.93%,文化體驗11.07%,情感體驗9.81%,以及經(jīng)濟(jì)體驗4.01%。

      功能體驗,占比50.18%,居首位。民宿內(nèi)部功能體驗,如:“房間”“裝修”“干凈”“環(huán)境”“舒服”“設(shè)施”“安靜”“整潔”等詞匯與民宿內(nèi)部功能體驗密切相關(guān);民宿外部功能體驗主要涉及:“宏村”“景區(qū)”“位置”“很近”“停車場”“西遞”“黃山”等高頻詞匯,宏村古村落的氛圍與民宿相互成就,民宿的位置、周邊配備停車場也是民宿住客重點關(guān)注的方面。

      情感體驗,占比9.81%。最多的感受是“不錯”,依次是表示“喜歡”,感到“滿意”,表達(dá)“感謝”,在不同的語境下民宿住客認(rèn)為“飯菜口味不錯”“衛(wèi)生條件和設(shè)施都不錯”“地理位置不錯”,“服務(wù)態(tài)度不錯”“細(xì)節(jié)做得不錯”,這些均是住客對民宿的肯定與贊賞。

      經(jīng)濟(jì)體驗,占比4.01%。顧客重點關(guān)注“價格”“值得”“性價比”“免費”“升級”“實惠”等方面。讓住客感受到“值得”,即體驗是有價值的,住客關(guān)注的是物有所值,而不僅僅是價格低廉,較為關(guān)注“性價比”,價格“實惠”,又有額外的驚喜,如老板“免費”給“升級”房間,贈送小禮品,經(jīng)濟(jì)及心理層面都會獲得驚喜感。

      互動體驗,占比24.93%,比重位列第二。不論是老板、老板娘,還是阿姨、前臺這些工作人員,憑借“熱情”“周到”的服務(wù),關(guān)注細(xì)節(jié)之處,從入住到離店,“貼心、熱心、用心、真心,耐心”,是服務(wù)的態(tài)度,也是服務(wù)的靈魂。美好的體驗會留在記憶之中,最終化為重購意愿,表示“推薦”“下次”“再來”、給予“好評”等行為意愿。

      文化元素,占比11.07%。涉及三個層面:建筑文化、茶文化以及美食文化。建筑文化主要體現(xiàn)在“古色古香”的“徽派建筑”,是黟縣地區(qū)民宿的特色,也是民宿發(fā)展的載體。茶文化也是此地的特色之一,在靜謐的民宿空間里“品茶”度過悠閑時光,也是住客度假的一種難忘體驗。借助傳統(tǒng)名菜“臭鱖魚”“毛豆腐”等,展現(xiàn)徽州味道。

      4 討論與結(jié)語

      以安徽黟縣的754家民宿為例,利用Python爬取海量民宿住客評論進(jìn)行內(nèi)容分析和主題分析。結(jié)果顯示:民宿住客體驗分為五類主題,功能體驗、情感體驗、經(jīng)濟(jì)體驗、社交體驗和文化體驗五方面。

      優(yōu)化內(nèi)部裝飾布局,合理利用周邊配套。裝修注重設(shè)計,溫馨舒適,干凈整潔,隔音效果良好,舒適的庭院,均在住客的考慮范圍之內(nèi);周邊景區(qū)帶來的吸引力是民宿客源的基礎(chǔ)[6]。實現(xiàn)民宿與景區(qū)的互相成就,可以與景區(qū)形成合作,獲得門票優(yōu)惠渠道,讓住客買到的景區(qū)門票較為便宜。民宿周邊的交通通達(dá)度是影響顧客選擇的重點,充足的停車場為游客提供便利,也成為住客關(guān)注的重點。

      彰顯“有溫度的服務(wù)”,以“情”動人是關(guān)鍵。在“家”之外讓住客感受到“家”的感覺。民宿滿足人們情感層面的體驗,從預(yù)訂到離店,除提供基本服務(wù),創(chuàng)造驚喜必不可少,將積極感受在記憶之中強(qiáng)化,情感層次的“喜歡”“滿意”“感謝”,轉(zhuǎn)化為行為層面的推薦意愿與重訪意愿,進(jìn)而增加收入,保障民宿的長遠(yuǎn)發(fā)展。

      提高性價比,追求物有所值。民宿提供物有所值的服務(wù),而不僅僅是追求價格低廉,以實惠的價格在民宿體驗不同的休閑生活方式。從服務(wù),位置,房間等多角度使住客感受到物超所值,除了提供基本的服務(wù)之外,還需要提供有別于酒店的增值服務(wù),以保持自身競爭力。

      積極互動,用“心”做民宿。營造社交和互動的環(huán)境氛圍,積極參與體驗并與他人互動,互動體現(xiàn)在全員全過程的參與,建立良好的賓客關(guān)系為住客帶來愉快的回憶,最終影響游客的滿意度。向?qū)I(yè)化、個性化、人性化邁進(jìn),經(jīng)營者與服務(wù)人員專業(yè)化是做好民宿的前提,注重細(xì)節(jié)、服務(wù)周到實現(xiàn)個性化的要求,主動解決問題、積極響應(yīng)是提升服務(wù)品質(zhì)實現(xiàn)人性化的要義。

      挖掘文化內(nèi)涵和外延。融入當(dāng)?shù)貍鹘y(tǒng)建筑文化,內(nèi)部裝修與外部建筑統(tǒng)一,體現(xiàn)徽派建筑主題特色。民宿依托茶文化彰顯其獨特性,在經(jīng)營過程中講求以茶待客,亦可出售茶葉作為旅游產(chǎn)品來增加收入。飲食文化中利用徽州傳統(tǒng)名菜“臭鱖魚”等,不僅是傳統(tǒng)的農(nóng)家菜還是傳統(tǒng)文化的積淀,同是區(qū)別于其他地區(qū)民宿的魅力所在??偠灾?,依托徽文化講好黟縣民宿故事。

      參考文獻(xiàn):

      [1] Lee P J,Hu Y H,Lu K T.Assessing the helpfulness of online hotel reviews:a classification-based approach[J].Telematics and Informatics,2018,35(2):436-445.

      [2] Zhao Y B,Xu X,Wang M S.Predicting overall customer satisfaction:Big data evidence from hotel online textual reviews[J].International Journal of Hospitality Management,2019,76:111-121.

      [3] Komppula R.The role of individual entrepreneurs in the development of competitiveness for a rural tourism destination - A case study[J].Tourism Management,2014,40:361-371.

      [4] 王昕天,汪雷.基于文本挖掘的在線旅游熱詞情報分析——以攜程網(wǎng)為例[J].情報理論與實踐,2017,40(11):105-109.

      [5] George G,Haas M R,Pentland A.Big data and management[J].Academy of Management Journal,2014,57(2):321-326.

      [6] 吳佳佳,陳秋萍,陳金華.基于多尺度的福建省民宿時空分布及其影響因素[J].資源開發(fā)與市場,2020,36(6):647-653.

      【通聯(lián)編輯:李雅琪】

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