后疫情时代下短租民宿用户购买行为研究——基于BERT衡量的网络口碑

[目的/意义]挖掘疫情后网络口碑和用户购买行为影响因素，从而在后疫情时代更好地吸引用户，促进在线短租行业经济回暖甚至实现超越。[方法/过程]获取Airbnb上北京地区的公开数据，利用BERT算法构建在线短租网络口碑的衡量指标，基于ELM模型选取4个房源属性和6个房东属性构建在线短租用户购买行为影响因素模型并进行实证研究。[结果/结论]利用BERT模型计算的评论情感得分均值来衡量在线短租网络口碑，为确认其替代变量提供思路。同时负二项回归结果表明，除房源周边环境描述所在影响路径外，网络口碑在其他房源和房东属性作用于用户购买行为过程中具有中介作用。然而，与研究假设相反，房东持有房源数量将负向显著影响...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in知识管理论坛 Vol. 8; no. 3; pp. 238 - 257
Main Authors 黄茜, 贺超城, 李欣儒, 吴江
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 中国科学院文献情报中心 30.06.2023
Subjects
在线短租
BERT算法
ELM模型
网络口碑
Online AccessGet full text
ISSN2095-5472
2095-5472

Cover

More Information
Summary:[目的/意义]挖掘疫情后网络口碑和用户购买行为影响因素，从而在后疫情时代更好地吸引用户，促进在线短租行业经济回暖甚至实现超越。[方法/过程]获取Airbnb上北京地区的公开数据，利用BERT算法构建在线短租网络口碑的衡量指标，基于ELM模型选取4个房源属性和6个房东属性构建在线短租用户购买行为影响因素模型并进行实证研究。[结果/结论]利用BERT模型计算的评论情感得分均值来衡量在线短租网络口碑，为确认其替代变量提供思路。同时负二项回归结果表明，除房源周边环境描述所在影响路径外，网络口碑在其他房源和房东属性作用于用户购买行为过程中具有中介作用。然而，与研究假设相反，房东持有房源数量将负向显著影响房源口碑与销量，这可能是因为单套房源房东参与度更低；而房源与市中心距离越远，网络口碑越好，与疫情后周边游特征相关联。最后基于本研究结果为房东和平台提出相关运营建议，后疫情时代房源描述应当更加着墨于房源防疫措施、退订政策、室内活动等，但应与周边环境描述区别开来，同时可以抓住周边游热潮将疫情挑战转变为发展机遇，提升在线短租房源的竞争实力和业务量。
ISSN:2095-5472
2095-5472