發(fā)布時(shí)間：2020-06-14 21:48

【摘要】：隨著信息技術(shù)及社交媒體的不斷普及,在線社區(qū)逐漸成為了人們生活中的重要組成部分;用戶能夠?yàn)樯鐓^(qū)注入高價(jià)值信息,以促進(jìn)信息的交流與互換。與此同時(shí),新興媒介也為旅游業(yè)帶來了新的體驗(yàn),不僅幫助信息搜尋者獲取高質(zhì)量信息,也能夠協(xié)助信息提供者滿足其自身情感需求,甚至實(shí)現(xiàn)自身價(jià)值。但是隨著用戶生成內(nèi)容暴增,信息過載問題逐漸凸顯,信息搜索的認(rèn)知成本提升,信息獲取質(zhì)量問題成為了亟不可待的問題。而虛擬旅游社區(qū)中潛水者占比較高,真正高質(zhì)量用戶屈指可數(shù)。因此基于高價(jià)值用戶提供高質(zhì)量信息的背景,本文試圖解決的信息質(zhì)量問題轉(zhuǎn)化為了如何引導(dǎo)用戶識(shí)別并關(guān)注高質(zhì)量用戶,以快速獲取高價(jià)值信息的問題。本文站在社區(qū)用戶視角,以受關(guān)注度指標(biāo)作為用戶在社區(qū)中的影響力及價(jià)值衡量標(biāo)準(zhǔn),通過研究虛擬旅游社區(qū)用戶受關(guān)注度的影響因素,以協(xié)助用戶解決信息獲取質(zhì)量問題。本文以虛擬旅游社區(qū)為研究對(duì)象,采用因子分析及計(jì)數(shù)回歸模型追蹤用戶特征及其自身行為數(shù)據(jù)對(duì)用戶受關(guān)注度帶來的影響。文中基于社會(huì)資本理論、社會(huì)交換理論、社會(huì)認(rèn)知理論及社交信息處理理論,提出了本次研究理論模型,并將用戶受關(guān)注度影響因素細(xì)分為了 VIP、舵主、指路人等用戶身份特征,等級(jí)、游覽城市數(shù)、點(diǎn)評(píng)城市數(shù)等用戶專業(yè)度指標(biāo),用戶關(guān)注、用戶訪問、游記瀏覽等用戶互動(dòng)行為,游記量、回答量、金牌回答量、評(píng)論量等用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為,以及用戶所在城市地點(diǎn)熱度五個(gè)維度進(jìn)行實(shí)證研究�；�于虛擬旅游社區(qū)影響力指標(biāo)對(duì)比,本文選取馬蜂窩虛擬旅游社區(qū)作為研究對(duì)象,并采滾雪球抽樣方式及用爬蟲工具提取樣本變量指標(biāo),最終得到13063個(gè)有效樣本開展實(shí)證研究。研究結(jié)果表明,用戶身份優(yōu)勢(shì)感知能夠強(qiáng)有力的提升用戶在社區(qū)中的影響力,用戶間互動(dòng)行為、用戶知識(shí)貢獻(xiàn)行為對(duì)用戶受關(guān)注度有顯著正向影響,并且用戶所在城市地點(diǎn)熱度也有利于提升用戶粉絲數(shù)的轉(zhuǎn)化。文中研究試圖在以下幾方面做出具有價(jià)值的創(chuàng)新探索。第一,文中以用戶受關(guān)注度影響因素為研究目標(biāo),厘清社區(qū)用戶粉絲數(shù)的來源,能夠?yàn)楦邇r(jià)值用戶影響力的提升提供實(shí)際建議。第二,本文通過獲取用戶地點(diǎn)標(biāo)簽及城市頻次數(shù)據(jù),將用戶所在地信息進(jìn)行量化,探索了地點(diǎn)標(biāo)簽對(duì)虛擬旅游社區(qū)用戶行為的影響,為地點(diǎn)信息的量化提供參考。
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：F592;F274
【圖文】：

本文基于品牌熱度、輿情熱度等信息提出了旅游領(lǐng)域地點(diǎn)熱度一詞，并參照逡逑文獻(xiàn)熱度的衡量標(biāo)準(zhǔn)，以城市維度頻次作為地點(diǎn)熱度的衡量標(biāo)準(zhǔn)。馬蜂窩社區(qū)支逡逑持用戶所在地信息的上傳，且每個(gè)用戶都擁有自己的游覽地圖，如下圖３－１所示。逡逑Ｖ逡逑ｈ邐９邐？逡逑Ｖ邐９邐？邐？逡逑？邋＊逡逑我的窩邋我的游記邋我的問答邋我的足跡邋我的裔評(píng)邋我的結(jié)伴邋更多－逡逑：邐逡逑－ｒｊ邐？邋癢瓢邋ｉ逡逑ｓｋｙｋａｔｅ邋Ｏ邐寫勘５邐問＇達(dá)Ａ邐忑加0》邐發(fā)布結(jié)辟逡逑圖３－１馬蜂窩社區(qū)用戶游覽城市地圖逡逑當(dāng)用戶點(diǎn)亮某一城市標(biāo)簽時(shí)，視作該地點(diǎn)出現(xiàn)一次，本文基于獲取的１５１１２逡逑條用戶信息，獲取其點(diǎn)亮的所有城市標(biāo)簽，并進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)。本文通過將城市文逡逑本信息與詞頻數(shù)據(jù)匹配的方式，將地點(diǎn)標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行量化，并以此頻次作為該地逡逑點(diǎn)熱度的衡量指標(biāo)開展研宄。逡逑３．５．６變量梳理及模型構(gòu)建逡逑本文基于研究假設(shè)及指標(biāo)選取，本文將用戶受關(guān)注度影響因素細(xì)分為了邋ＶＩＰ、逡逑舵主、指路人等用戶身份特征，等級(jí)、游覽城市數(shù)、點(diǎn)評(píng)城市數(shù)等用戶專業(yè)度指逡逑標(biāo)，用戶關(guān)注、用戶訪問、游記瀏覽等用戶互動(dòng)行為，游記量、回答量、金牌回逡逑３０７－４０４．逡逑３０逡逑

逡逑圖４－１城市頻次分布圖逡逑由上圖５所示，可見城市頻次分布具有明顯的長尾效應(yīng)。根據(jù)城市頻次數(shù)據(jù)逡逑統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可以得出，前２０％的高熱度景點(diǎn)占所有景點(diǎn)出現(xiàn)總頻次的８７．邋９％；且逡逑針對(duì)用戶個(gè)體層面來講，隨著城市地點(diǎn)熱度的降低，城市游覽次數(shù)有驟降趨勢(shì)，逡逑但需求量仍然存在，并不為零，也就是這些并不被重視的眾多冷門城市，也占據(jù)逡逑了比較可觀的市場份額。逡逑表４－３前３０個(gè)地點(diǎn)熱度城市頻次分布表逡逑編號(hào)邐城市邐頻次邐編號(hào)邐城市邐頻次邐編號(hào)邐城市邐頻次逡逑１邐北京邐５３８０邐１１邐廣州邐３４４４邐２１邐長沙邐２４７４逡逑２邐上海邐５１５３邐１２邐昆叨邐３３６５邐２２邐桂林邐２４６１逡逑３邐杭州邐４３０３邐１３邐三亞邐３３３８邐２３邐哈爾濱邐２３７６逡逑４邐廈門邐４１２８邐１４邐青島邐３１１４邐２４邐黃山邐２３７０逡逑５邐?

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2713408