UGC數(shù)據(jù)在旅游消費(fèi)領(lǐng)域的研究：回顧、應(yīng)用與展望

李佩镅 周詩敏

(海南經(jīng)貿(mào)職業(yè)技術(shù)學(xué)院國際旅游學(xué)院 海南?？?570100)

1 引言

在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的今天，網(wǎng)絡(luò)和社交媒體的繁榮已極大改變了游客出行的選擇方式，越來越多旅游者通過閱讀他人在線評論的信息來計(jì)劃其旅行并做出購買決定。這些通過現(xiàn)實(shí)游客上傳的文本、圖片等原創(chuàng)信息，稱為用戶生成內(nèi)容(簡稱UGC)。在理論研究中，UGC指的是在網(wǎng)絡(luò)媒體平臺由消費(fèi)者原創(chuàng)的，并與其他瀏覽者分享信息或觀點(diǎn)的內(nèi)容，能夠影響受眾對目的地的態(tài)度、出行意向甚至行為決策，因此逐漸成為國內(nèi)外研究者關(guān)注的對象。

近年來，采用UGC數(shù)據(jù)的實(shí)證研究陸續(xù)出現(xiàn)，并刊登在旅游領(lǐng)域的諸多核心期刊，比如《旅游學(xué)刊》《Journal of Travel Research》等。然而，這些研究大多拘泥于某景點(diǎn)、某酒店等UGC數(shù)據(jù)的單一視角，或是從攜程、推特等單一平臺獲取數(shù)據(jù)，抑或是采用網(wǎng)絡(luò)文本挖掘等單一分析技術(shù)，缺乏系統(tǒng)的梳理與總結(jié)。鑒于UGC數(shù)據(jù)在旅游研究領(lǐng)域?qū)嵺`和理論層面的重要性，本文基于實(shí)證研究數(shù)據(jù)，在文獻(xiàn)分析的基礎(chǔ)上，對UGC數(shù)據(jù)運(yùn)用于旅游領(lǐng)域的研究進(jìn)行回顧與梳理，以期為推動(dòng)UGC數(shù)據(jù)在國內(nèi)旅游消費(fèi)領(lǐng)域研究中的應(yīng)用提供參考。

2 UGC數(shù)據(jù)在旅游消費(fèi)領(lǐng)域的研究回顧與梳理

目前，UGC數(shù)據(jù)被視為大數(shù)據(jù)的重要類型，已被廣泛運(yùn)用于旅游行業(yè)的研究中。既有研究表明，旅游領(lǐng)域中對UGC的研究主要分為三類：第一，博客、游記攻略、產(chǎn)品消費(fèi)評論、商家回復(fù)等在線文本數(shù)據(jù)；第二，照片共享網(wǎng)站、社交平臺及產(chǎn)品評論中上傳的圖片等在線圖片數(shù)據(jù)；第三，消費(fèi)評論中體現(xiàn)的評分、點(diǎn)評時(shí)間、購買類型等其他線索數(shù)據(jù)。

2.1 文本數(shù)據(jù)

社交媒體和在線旅游預(yù)訂平臺為游客提供了充分傳播各種旅游相關(guān)信息及分享旅游體驗(yàn)的平臺，現(xiàn)實(shí)游客不僅可以表達(dá)其滿意或不滿情緒，還可以分享其旅行觀點(diǎn)和經(jīng)驗(yàn)，為潛在游客提供有價(jià)值的信息。這些由文本格式構(gòu)成的數(shù)據(jù)類型，傳達(dá)著現(xiàn)實(shí)游客的某種主觀感受，這一類型的數(shù)據(jù)統(tǒng)稱為在線文本數(shù)據(jù)，主要包括：社交平臺上的游記攻略、交易平臺上的評論文本數(shù)據(jù)及商家回復(fù)的文本數(shù)據(jù)。

游記攻略文本數(shù)據(jù)記錄著人們的旅游故事和旅游感受，文字篇幅較長，主要針對旅游推薦和旅游情感分析。比如，在旅游推薦方面，Xu等 (2015)通過抓取海量游記數(shù)據(jù)提取出熱門信息，為人們?nèi)ツ睦锿?、玩什么等提供建議。再比如，針對游客情感分析方面，Kahlil和Zhong(2016)則從來自Twitter的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中總結(jié)出度假村推文中的綜合情緒。

旅游交易平臺上的評論文本數(shù)據(jù)表達(dá)著現(xiàn)實(shí)游客對旅游產(chǎn)品的態(tài)度，主要用于測量游客滿意度，這一類的研究集中在酒店、景點(diǎn)與餐廳的研究。其中，酒店在線評論文本數(shù)據(jù)的關(guān)注程度最多，可能是因?yàn)轭A(yù)訂酒店是旅游出行前最為關(guān)心的問題。首先，從酒店數(shù)據(jù)樣本的來源來看，國外學(xué)者的樣本主要來源于TripAdvisor、Booking等平臺，而國內(nèi)學(xué)者則從攜程網(wǎng)、游多多旅游網(wǎng)等平臺抓取數(shù)據(jù)樣本。從上述的文獻(xiàn)來看，酒店評論探討了在線文本信息對消費(fèi)者決策的影響因素，為酒店管理者了解消費(fèi)者需求提供了相關(guān)建議。其次，關(guān)于景點(diǎn)在線評論探討的則是游客體驗(yàn)與目的地形象之間的關(guān)系，研究結(jié)論對改善景區(qū)管理及目的地形象塑造有一定的幫助。最后，餐廳的在線評論數(shù)據(jù)不僅能在某種程度上體現(xiàn)游客的旅游滿意度，還可以幫助管理者了解游客的用餐偏好。

既有研究表明，消費(fèi)者發(fā)布在線評論主要是因?yàn)樗麄冊诼糜蜗M(fèi)體驗(yàn)中感到非常滿意或是非常不滿意。比如，在酒店消費(fèi)情境中，酒店經(jīng)理可以在響應(yīng)客戶投訴時(shí)提供各種類型的補(bǔ)償，針對消費(fèi)者的評論內(nèi)容進(jìn)行道歉回復(fù)也是補(bǔ)償?shù)囊环N方式。例如，Zhang等(2019)關(guān)注酒店的負(fù)面評論下商家回應(yīng)的內(nèi)容如何影響潛在游客的態(tài)度與決策，從主題匹配的角度考察了個(gè)性化管理回應(yīng)對評分提高的影響。此外，除了對評論正負(fù)面效價(jià)的探討外，研究者建議酒店管理者不僅要留意識別意見領(lǐng)袖，尋找可能合作的機(jī)會(huì)，還要在對評論回應(yīng)時(shí)注意旅游者的類型，比如回復(fù)家庭旅游者和商務(wù)住客應(yīng)各有側(cè)重。

2.2 圖片數(shù)據(jù)

除了在線文本數(shù)據(jù)外，在線圖片數(shù)據(jù)，即游客上傳的圖片包含豐富的用戶、地點(diǎn)和時(shí)間等有用信息，為研究旅游目的地形象的構(gòu)建、游客分享行為和旅游營銷提供了新的視角。因此，非結(jié)構(gòu)化類型的在線圖片數(shù)據(jù)在旅游研究中引起了越來越多學(xué)者的關(guān)注。

從某種意義來說，圖片可以理解為目的地形象的壓縮，因?yàn)橄啾任谋?、聲音等其他形式的信息，視覺圖像對人們的記憶和態(tài)度的影響更加顯著。游客在社交媒體中上傳的照片代表他們個(gè)人對旅游目的地的感知、體驗(yàn)甚至是情感。因此，學(xué)者對在線圖片數(shù)據(jù)的抓取研究，實(shí)際上是為旅游目的地形象的傳達(dá)或構(gòu)建提供了一種新的方法。例如，Deng和Li(2018)認(rèn)為在線圖片數(shù)據(jù)越來越成為潛在游客形成旅游目的地形象的有效載體，他提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的模型，從觀眾的角度選擇照片元素，并協(xié)助目的地營銷組織進(jìn)行照片選擇；Yu等(2019)則通過對Instagram上的帖子進(jìn)行照片數(shù)據(jù)挖掘與分析，揭示了游客對我國大灣區(qū)的視覺色彩印象。

在游客分享行為的研究中，圖片數(shù)據(jù)主要來源于三個(gè)圖片共享平臺，即Flickr，Instagram及Pinterest。具體而言，Zhang等(2019)根據(jù)照片中的地理信息，將不同感知主題的游客認(rèn)知地圖進(jìn)行可視化處理；Yu等(2021)以Instagram平臺為樣本，探討了不同類型的旅游照片與消費(fèi)者參與度(點(diǎn)贊與評論)之間的關(guān)系；Song等(2016)通過爬取分析日本游客在Pinterest平臺中上傳的照片，研究其旅游興趣與行為的差異。隨著我國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的迅猛發(fā)展，國內(nèi)的社交媒體也在不斷崛起，例如小紅書等鼓勵(lì)以照片分享為主的社交平臺，因此在未來的研究中，可以更多地關(guān)注國內(nèi)的后起之秀。此外，在線圖片數(shù)據(jù)被運(yùn)用于旅游營銷的研究，以旅游電商平臺的營銷為例，圖片數(shù)據(jù)主要來源于攜程網(wǎng)及TripAdvisor，學(xué)者均揭示了酒店體驗(yàn)中圖片這一非文本元素的重要部分。

2.3 其他線索數(shù)據(jù)

在旅游電商平臺或社交平臺上，一個(gè)完整的評論內(nèi)容除了評論文本和照片外，可能還包括星級打分、評價(jià)者信息等其他線索數(shù)據(jù)，這些內(nèi)容同樣會(huì)影響消費(fèi)者的搜索行為及購買決策。例如，酒店評論中體現(xiàn)的星級打分越高，越能增強(qiáng)消費(fèi)者的預(yù)訂意愿。這是因?yàn)樾羌壌蚍衷谀撤N程度上體現(xiàn)著評價(jià)者對入住過程的滿意程度，分?jǐn)?shù)越高代表體驗(yàn)過程的滿意度越高。已有研究表明，評論中打分值增加10%將提高酒店銷售額的5%。再比如，評價(jià)者的專業(yè)程度會(huì)影響其他消費(fèi)者對該評論的有用性感知，評價(jià)者的專業(yè)度越高，瀏覽者會(huì)認(rèn)為其經(jīng)驗(yàn)越豐富，該評論的可信度自然就高于其他非專業(yè)評論。

3 UGC數(shù)據(jù)在旅游領(lǐng)域研究的分析方法前沿

3.1 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的分析方法

正如前文所述，消費(fèi)者上傳的在線圖片數(shù)據(jù)不僅傳達(dá)著游客的興趣和喜好，還傳遞著如旅游活動(dòng)和行為等額外的信息。在這些數(shù)據(jù)的處理中，學(xué)者采用了一些先進(jìn)的方法，如機(jī)器學(xué)習(xí)，通過從帖子圖片中解碼有意義的信息，使?fàn)I銷人員更好地了解游客的行為。例如，Xu等(2015)在全球定位系統(tǒng)(GPS)的基礎(chǔ)上，提出了一種利用機(jī)器學(xué)習(xí)的推薦系統(tǒng)，根據(jù)旅游地點(diǎn)的緯度和經(jīng)度來發(fā)現(xiàn)游客的偏好。從以往的研究來看，在旅游研究情境中，學(xué)者采用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的研究主要包括聚類、回歸及分類的分析方法。

第一，聚類分析，指的是將研究對象進(jìn)行分組，使同一組中的對象彼此之間比其他組中的對象更相似。這一分析方法減少了稀疏性問題，是分類社交媒體內(nèi)容的一種常用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。例如，Sun等(2019)基于帶有地理標(biāo)記的照片，通過聚類文本信息構(gòu)建游客偏好，并據(jù)此提供個(gè)性化推薦。此外，狄利克雷分配模型作為聚類分析方法之一，也被運(yùn)用于旅游行業(yè)的研究。例如，Guo等(2017)使用 LDA 的方法，從266,544 條在線評論文本中挖掘出影響酒店客戶滿意度的因素。第二，與以聚類分析為主的無監(jiān)督學(xué)習(xí)模式有所區(qū)別，回歸與分類分析歸屬于有監(jiān)督的學(xué)習(xí)模式，這是一種有人工干預(yù)的建模方法，目的是識別輸出結(jié)果的正誤性。其中，隨機(jī)森林、線性模型等屬于回歸分析中的常用算法。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，隨機(jī)森林是多個(gè)決策樹的集成，基于樣本進(jìn)行訓(xùn)練并預(yù)測的分類器，投票產(chǎn)生分類結(jié)果。例如，Ray等(2021)運(yùn)用隨機(jī)森林的算法，對Tripadvisor平臺的酒店評論數(shù)據(jù)集進(jìn)行情感分析，并為酒店管理者創(chuàng)建了一個(gè)酒店推薦系統(tǒng)。第三，分類分析方法包括支持向量機(jī)、樸素貝葉斯等算法，其中支持向量機(jī)是一種適用于非線性數(shù)據(jù)和高維空間的算法(例如，視覺圖片中的像素研究)。旅游的研究者廣泛運(yùn)用了這些算法，在文字識別、圖像識別方向發(fā)揮著較為重要的作用。例如，Zhang等(2019)運(yùn)用支持向量機(jī)的算法，對大量評論文本分析后，分別對酒店商家回復(fù)策略及國家地質(zhì)公園的管理提供建議；Sun等(2019)同樣運(yùn)用了支持向量機(jī)的算法，但研究對象從文本數(shù)據(jù)換成圖片數(shù)據(jù)，結(jié)合用戶發(fā)布的地理標(biāo)記照片，幫助目的地管理者構(gòu)建用戶偏好圖譜。對于圖片數(shù)據(jù)的研究，學(xué)者還試圖采用樸素貝葉斯分類器根據(jù)照片的相關(guān)性對照片進(jìn)行排序，證實(shí)了社交平臺上的照片對目的地形象建設(shè)的有用性。

3.2 計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)

面對互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代帶來的旅游信息過載問題，深度學(xué)習(xí)模型可用于圖像、文本和自然語言的處理，通過高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，深入發(fā)掘其中蘊(yùn)含的復(fù)雜模式和規(guī)律，實(shí)現(xiàn)旅游領(lǐng)域的智能化管理和游客體驗(yàn)的精細(xì)化提升。

首先，旅游推薦方面，深度學(xué)習(xí)模型可以通過大量的用戶行為數(shù)據(jù)洞察游客興趣和需求，在景點(diǎn)與線路等關(guān)鍵信息上為游客提供高質(zhì)量的個(gè)性化推薦服務(wù)，為旅游企業(yè)制定營銷策略和開發(fā)新產(chǎn)品提供參考。例如，Cheng和Su(2022)開發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的旅游景點(diǎn)推薦模型，可以有效降低預(yù)測誤差，提高旅游景點(diǎn)推薦效率。其次，旅游需求分析方面，深度學(xué)習(xí)模型具備發(fā)掘海量文本中潛在信息和規(guī)律的能力，可以高效提取旅游數(shù)據(jù)中的需求信息。例如，Bi等(2021)基于序列圖像生成、圖像特征提取和模型訓(xùn)練組成的時(shí)間序列成像模型，根據(jù)歷史旅游需求數(shù)據(jù)預(yù)測未來旅游需求。再次，旅游智能問答方面，深度學(xué)習(xí)模型可以通過海量的問答數(shù)據(jù)，提升智能交互體驗(yàn)。例如，Ayelet等(2019)以問答論壇為平臺，通過如TripAdvisor等基于旅游指導(dǎo)的游客所需信息，開發(fā)新的多維模型，為游客提供改善交通等相關(guān)信息。深度學(xué)習(xí)模型在旅游智能交互的應(yīng)用進(jìn)一步滿足游客的咨詢需求，為旅游企業(yè)彌補(bǔ)人工服務(wù)的缺陷，提高服務(wù)效率。最后，旅游監(jiān)管方面，深度學(xué)習(xí)模型可以通過檢測異常數(shù)據(jù)、識別異常行為，提高行業(yè)管理效能。例如，Yue等(2019)提出了基于顯著時(shí)空特征和稀疏組合學(xué)習(xí)的旅游視頻異常事件檢測模型，能夠通過旅游視頻在復(fù)雜運(yùn)動(dòng)場景中進(jìn)行實(shí)時(shí)異常檢測。

深度學(xué)習(xí)技術(shù)與大數(shù)據(jù)的結(jié)合為旅游產(chǎn)業(yè)注入了新的動(dòng)力，逐漸成為旅游大數(shù)據(jù)研究的熱點(diǎn)，在旅游數(shù)據(jù)分析、智能系統(tǒng)開發(fā)和業(yè)界管理等方面展現(xiàn)出巨大潛力。數(shù)據(jù)科學(xué)不僅揭示了游客的時(shí)空運(yùn)動(dòng)，還有助于目的地營銷人員在個(gè)性化旅游服務(wù)和數(shù)字營銷方面的發(fā)展。

4 UGC數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)中的應(yīng)用

4.1 UGC數(shù)據(jù)作用于潛在消費(fèi)者

UGC數(shù)據(jù)正在改變?nèi)藗兊南M(fèi)方式，通過提供真實(shí)可信的消費(fèi)體驗(yàn)信息，幫助潛在消費(fèi)者做出更明智的選擇，在影響潛在消費(fèi)者態(tài)度與購買意愿方面發(fā)揮著重要作用。

第一，UGC數(shù)據(jù)可以減少信息不對稱。在購買旅游產(chǎn)品或服務(wù)前，消費(fèi)者無法真正知悉其質(zhì)量和價(jià)值，UGC數(shù)據(jù)如在線評論可以填補(bǔ)這一信息空白。許多研究表明，消費(fèi)者更信任其他消費(fèi)者的評論，潛在消費(fèi)者可以通過瀏覽其他消費(fèi)者的真實(shí)體驗(yàn)，對產(chǎn)品有更全面和準(zhǔn)確的了解，降低對未知商品的不確定性，進(jìn)而減少購買風(fēng)險(xiǎn)，吸引更多潛在消費(fèi)者對產(chǎn)品或服務(wù)的關(guān)注。第二，UGC數(shù)據(jù)有助于消費(fèi)者做出主動(dòng)、動(dòng)態(tài)和個(gè)性化決策。UGC為消費(fèi)者提供海量信息，促使其不再局限于企業(yè)提供的標(biāo)準(zhǔn)化信息中，可以根據(jù)真實(shí)需求和興趣，選擇性瀏覽相應(yīng)內(nèi)容，快速發(fā)現(xiàn)有用的信息及尋求最匹配的產(chǎn)品，促使消費(fèi)決策更加動(dòng)態(tài)與靈活。同時(shí)，新興的解析技術(shù)可以基于消費(fèi)者的興趣和歷史行為，挖掘出其潛在的關(guān)注點(diǎn)進(jìn)行內(nèi)容推送，進(jìn)一步簡化選擇過程，滿足個(gè)性化需求，提高決策效率。第三，UGC數(shù)據(jù)能夠滿足消費(fèi)者的社交需求。信息性、社交互動(dòng)性和趣味性影響著消費(fèi)者對社交媒體的依戀，人們熱衷于在社交媒體中表達(dá)自我、分享體驗(yàn)和感受，這些數(shù)據(jù)內(nèi)容能夠?yàn)闈撛谙M(fèi)者提供較高的娛樂價(jià)值。UGC數(shù)據(jù)所體現(xiàn)的真實(shí)體驗(yàn)同時(shí)可以讓潛在消費(fèi)者產(chǎn)生共鳴，更能喚起消費(fèi)者的信任，進(jìn)而影響其態(tài)度和購買意愿。一旦消費(fèi)者完成購買決策，往往會(huì)表現(xiàn)出較高的信息共享意圖，在社交媒體中分享自身觀點(diǎn)的可能性大大增加。

綜上所述，UGC數(shù)據(jù)不僅可以為潛在消費(fèi)者提供豐富的信息支持和“社交+分享”的購物體驗(yàn)與消費(fèi)模式，還能從認(rèn)知和情感兩方面影響潛在消費(fèi)者的心理和行為，促進(jìn)旅游銷售的提高與轉(zhuǎn)化。

4.2 UGC數(shù)據(jù)作用于旅游管理者

數(shù)字時(shí)代和社交媒體的興起深刻改變著人們的旅游方式，在線文本、在線圖片等UGC數(shù)據(jù)信息記錄著游客的真實(shí)體驗(yàn)，能夠?yàn)槁糜萎a(chǎn)業(yè)提供寶貴的市場情報(bào)和有價(jià)值的顧客洞察，是制定營銷策略、改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量的重要依據(jù)。

在旅游UGC文本數(shù)據(jù)的研究中，景點(diǎn)、住宿和飲食最受游客關(guān)注。例如，目的地管理者可以根據(jù)景點(diǎn)評論，分析不同游客群體對本地景點(diǎn)、交通等情況的評論，改善景點(diǎn)管理；酒店評論可用于評估和改善酒店的電子口碑；餐廳評論可用來判斷旅游滿意度。因此，旅游企業(yè)會(huì)定期收集和分析顧客在去哪兒網(wǎng)、攜程、新浪微博等平臺的評論，監(jiān)測企業(yè)產(chǎn)品和服務(wù)質(zhì)量，以不斷改善游客體驗(yàn)，提高整體旅游滿意度。此外，旅游日記和游記等UGC數(shù)據(jù)記錄了游客真實(shí)的旅行故事和感受，許多管理者采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析大規(guī)模的游記文本，自動(dòng)挖掘最受歡迎的旅游景點(diǎn)、最佳的旅行路線、最值得體驗(yàn)的項(xiàng)目和有效的旅游時(shí)間表等，以產(chǎn)生個(gè)性化的旅游推薦。

UGC圖片數(shù)據(jù)也是旅游企業(yè)和目的地監(jiān)測游客興趣和體驗(yàn)的重要渠道。游客上傳的照片包含豐富的與用戶、地點(diǎn)和時(shí)間相關(guān)的有用信息，通過對UGC圖片的內(nèi)容進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn)最受游客欣賞和熱捧的景點(diǎn)或活動(dòng)，為研究游客行為、旅游推薦與營銷和景區(qū)管理提供參考。例如，Zhu等(2020)探討了在線圖片質(zhì)量對游客旅游意向的影響，有效地引起用戶對旅游產(chǎn)品的興趣與偏好。因此，旅游企業(yè)可通過評論、博客、圖片等UGC數(shù)據(jù)洞察顧客興趣與需求，改進(jìn)產(chǎn)品和服務(wù)，提高服務(wù)質(zhì)量和游客滿意度。同時(shí)，可廣泛應(yīng)用于旅游數(shù)字營銷、檢測網(wǎng)絡(luò)口碑和熱點(diǎn)話題，擴(kuò)大品牌影響力，推動(dòng)口碑營銷。

5 現(xiàn)有研究評析與未來研究展望

當(dāng)前，UGC數(shù)據(jù)在旅游行業(yè)的應(yīng)用已成為研究熱點(diǎn)，現(xiàn)有研究主要聚焦于UGC數(shù)據(jù)對企業(yè)營銷管理及對消費(fèi)者決策的影響，但UGC在旅游消費(fèi)領(lǐng)域的拓展研究和分析技術(shù)發(fā)展仍有很大的空間。

第一，現(xiàn)有部分研究樣本量有限，容易產(chǎn)生偏差，可能導(dǎo)致分析結(jié)果與實(shí)際情況出現(xiàn)相反結(jié)論。因此，未來研究應(yīng)采用更大規(guī)模的樣本數(shù)量，利用海量真實(shí)UGC數(shù)據(jù)探究其對企業(yè)發(fā)展和消費(fèi)者行為的作用機(jī)理。

第二，現(xiàn)有研究主要采用傳統(tǒng)的文本分析和情感分析技術(shù)，難以深層次理解UGC數(shù)據(jù)的意義與價(jià)值，尤其是在線照片數(shù)據(jù)研究。UGC數(shù)據(jù)量巨大，內(nèi)容非結(jié)構(gòu)化，未來研究可以豐富分析手段，引入更強(qiáng)大的大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，如人工智能、計(jì)算機(jī)深度學(xué)習(xí)、知識圖譜等前沿分析方法，獲取其蘊(yùn)含的豐富信息。

第三，現(xiàn)有研究可以從海量數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的知識，但UGC應(yīng)用轉(zhuǎn)化的研究較少，如UGC目的地形象感知的研究主題多停留在現(xiàn)象描述階段，如何在實(shí)踐中利用研究結(jié)論推動(dòng)目的地具體運(yùn)營的研究有待加強(qiáng)，未來研究可注重UGC數(shù)據(jù)在具體業(yè)務(wù)場景的應(yīng)用研究。

第四，UGC現(xiàn)有的旅游研究多集中在旅游推薦、旅游需求分析、消費(fèi)者心理與行為分析等方面，但UGC數(shù)據(jù)具有應(yīng)用于如旅游監(jiān)管與應(yīng)急、旅游突發(fā)事件與預(yù)警系統(tǒng)等研究領(lǐng)域的潛力。此外，可密切關(guān)注UGC數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的挑戰(zhàn)。例如，數(shù)據(jù)真實(shí)性與可信度、消費(fèi)者隱私與商業(yè)利用、網(wǎng)絡(luò)輿論的引導(dǎo)與應(yīng)對等, 這些存在的隱患與風(fēng)險(xiǎn)值得深入研究。