價值共創(chuàng)視角下虛擬旅游直播的觀眾行為意愿影響機制研究

羅卉 張文姣 梁增賢

[摘 要]隨著虛擬旅游直播的快速發(fā)展，如何促使觀看旅游直播的觀眾轉(zhuǎn)化為實地游客，成為旅游企業(yè)和學術研究關注的重要問題。文章從價值共創(chuàng)的視角出發(fā)，以北京故宮博物院為例，探討了虛擬旅游直播的觀眾行為意愿影響機制和虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿向?qū)嵉芈糜我庠皋D(zhuǎn)換的邊界條件。結果表明：觀眾間互動的參與度和共鳴感染會對沉浸感和信任產(chǎn)生顯著的正向影響，但認知交流則不會;直播內(nèi)容形式和感知真實性均會對沉浸感和信任產(chǎn)生顯著的正向影響;信任會對兩種意愿產(chǎn)生顯著的影響，但沉浸感只會影響虛擬旅游直播的持續(xù)參與意愿;高頻率和豐富觀看經(jīng)驗會削弱虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿向?qū)嵉芈糜我庠傅霓D(zhuǎn)化。文章也為旅游直播的發(fā)展提出了針對性的建議。

[關鍵詞]虛擬旅游直播;價值共創(chuàng);社會交換理論;沉浸感;信任

[中圖分類號] F590 [文獻標識碼] A [文章編號] 1674-3784（2024）04-0030-12

1 文獻回顧

隨著數(shù)字技術的發(fā)展，旅游對互聯(lián)網(wǎng)的依賴程度不斷提升，虛擬旅游時代已經(jīng)到來，形式多樣的虛擬旅游產(chǎn)品應運而生。2020年被稱為“旅游直播元年”，虛擬旅游直播催生了超過15億用戶購買直播間的旅游產(chǎn)品，為目的地和企業(yè)創(chuàng)造了超過240億元的收入[1]。2020年2月23日，包括北京故宮博物院在內(nèi)的8大博物館在淘寶上進行直播，引來上千萬人次的線上圍觀，全國有270所學校參與到這場“云春游”中。2020年3月1日，布達拉宮首次舉辦的線上直播，僅60min內(nèi)觀看量就高達92萬人次，相當于布達拉宮年客流量的一半以上。布達拉宮在直播中不僅展示了其著名的景點，還展示了不對外開放的金頂群和館藏經(jīng)書。景區(qū)通過線上直播的方式，打破了時空的限制，全面展示了旅游信息和產(chǎn)品，樹立了品牌形象，增加了當?shù)氐慕?jīng)濟收入。

然而，無論是學術界還是實踐領域，關于虛擬旅游是替代還是促進實際旅游仍存在諸多爭議。一些學者認為，虛擬旅游是“雙刃劍”，在滿足更多游客線上參觀需求的同時，也會降低觀眾的新奇感，從而減少了實地旅游的動機[2]。另一些研究則表明，虛擬旅游可以讓游客在出行前全方位沉浸式地體驗目的地[3]，激發(fā)人們的出游意愿，促進人們實地參觀、現(xiàn)實消費[4]。本文認為，上述兩派觀點爭論的關鍵點在于虛擬旅游直播本身的體驗性以及觀眾對此的情感和行為反應。現(xiàn)有關于虛擬旅游直播能否轉(zhuǎn)化成現(xiàn)實游客的研究主要聚焦在直播本身的真實性、臨場感、心理距離和互動等方面。一些研究表明，當用戶積極參與直播互動時，心理距離會減少[5]，信任感會隨之增加[6]，沉浸感對虛擬旅游體驗和行為意愿有積極的影響[7]。還有一些研究認為，由于虛擬旅游的直播平臺不同，其背后的觀眾市場也不同，這直接影響了虛擬旅游的“變現(xiàn)”效果[8]。虛擬旅游直播的呈現(xiàn)方式以及在線評論功能對人們最終行為的影響也很顯著[9]。顯然，虛擬旅游直播的質(zhì)量和觀眾體驗會影響人們的出游決策，但具體的影響因素和作用機制尚不清楚。尤其是博物館這類需要專業(yè)解說、交流互動和真實性表達的景區(qū)[10]，上述作用機制可能更復雜。因此，本研究從價值共創(chuàng)的視角出發(fā)，運用偏最小二乘法和Bootstrap方法，分析虛擬旅游直播觀眾行為意愿的影響機制，并通過引入觀看頻率和觀看時間這兩個調(diào)節(jié)變量，深入探討虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿向?qū)嵉芈糜我庠皋D(zhuǎn)化的邊界條件。

2 研究假設

2.1 共創(chuàng)體驗、沉浸感與信任

Battarbee提出共創(chuàng)體驗并將其定義為用戶在社交互動中共同創(chuàng)造的體驗，即參與者分享他們關于行為實踐的感受和情感[11]。共創(chuàng)體驗是產(chǎn)品、用戶體驗和社交互動的結合。Lim 等提出了共創(chuàng)體驗的三維結構，即參與度、認知交流和共鳴感染，以此來描述觀眾在直播平臺上的共同體驗[5]1368。用戶通過參與社交媒體來創(chuàng)造共創(chuàng)體驗和價值，并進一步提高自身參與社交的積極性[12]。

參與度是形成整體用戶體驗的體驗集合，強調(diào)個體是直播體驗的一部分。這種整體性的參與度也代表著一種相似性，而相似性有助于觀眾驗證自我概念和身份，從而建立起親密關系[13]，形成一個親密的集體或整體。一旦建立了親密關系，觀眾就會認為自己得到了認可，便會更加愿意花費時間和精力投入其中[14]。旅游直播情境下，觀眾可以通過互動感受到高度的認知交流。從個人需求出發(fā)，結交更多的朋友、與他人交流等是觀眾選擇虛擬旅游直播的重要原因之一[15]。這種個性化的互動能顯示觀眾的個人存在感，比起互動頻率和次數(shù)，是更能影響觀眾情緒和行為等的影響因素[16]。共鳴感染被定義為人們通過影響他人和被他人所影響，從而在社交媒體上達成共識。傳播者會根據(jù)受眾的信息偏好調(diào)整發(fā)出的信息來影響他人，受眾隨后對信息的評價也會影響傳播者對其自身的評價[17]。深度虛擬旅游的觀眾會產(chǎn)生一種維持甚至提升虛擬旅游體驗質(zhì)量的責任感[18]，并帶動一般虛擬旅游觀眾更深入地體驗虛擬旅游，雙方共同打造高沉浸感的虛擬旅游體驗。因此，提出以下假設：

假設H1a：參與度能正向影響虛擬觀眾的沉浸感;

假設H1b：認知交流能正向影響虛擬觀眾的沉浸感;

假設H1c：共鳴感染能正向影響虛擬觀眾的沉浸感。

信任是個體的行為信念，代表個體的態(tài)度并影響其行為意愿。在以互聯(lián)網(wǎng)為媒介的在線購物中，信任被認為是影響在線購物的一個重要因素[19]。在直播購物的情境下，消費者感知到更多產(chǎn)品的真實性后，會認為交易對象是值得信任的，并愿意接受被信任者的產(chǎn)品推薦行為[20]。信任是通過與他人的社交互動建立起來的。例如，當個體使用社交網(wǎng)絡搜索關于商家或產(chǎn)品的信息時，他更傾向于信任來自朋友或備受信任的商家的可用信息。較高水平的互動對消費者信任具有顯著的積極影響，從而產(chǎn)生更積極的行為意向，如有更高的購買意愿[21]。在線互動大大縮短了消費者與商品之間的心理距離，進而塑造了消費者的信任[6]268。因此，提出以下假設：

假設H2a：參與度能正向影響信任;

假設H2b：認知交流能正向影響信任;

假設H2c：共鳴感染能正向影響信任。

2.2 直播內(nèi)容形式、感知真實性與沉浸感、信任

視覺是人們認知、情感和行為方面最初且最重要的感覺。直觀化的視覺信息讓人們更加容易接受，對消費者認知、情感和行為的影響程度也更深[22]。優(yōu)質(zhì)的視覺元素能創(chuàng)造吸引人的視覺環(huán)境，信息元素的呈現(xiàn)方式和內(nèi)容選擇對增強觀眾的沉浸感具有正向影響[23]。直播間的照片、顏色和圖形等視覺設計因素會對消費者信任產(chǎn)生顯著影響[24]，在電子商務背景下，采用3D 虛擬模型或360°展示商品可以獲得消費者更多的信任[25]。因此，提出以下假設：

假設H3a：直播內(nèi)容形式能正向影響沉浸感;

假設H3b：直播內(nèi)容形式能正向影響信任。

個體對社交媒體上內(nèi)容真實程度的評價，即感知真實性，是衡量社交媒體內(nèi)容對個體影響的重要影響因素之一[26]。貼近現(xiàn)實的虛擬旅游直播能夠使觀眾更容易沉浸在場景中，就像觀眾自身在直播間一樣，想象他們自己像主播一樣去體驗現(xiàn)實的旅游[27]。在虛擬現(xiàn)實、電子游戲及影視作品等相關研究中，證實了感知真實性對個體沉浸感知和信任的正向影響[28]，用戶對社交媒體內(nèi)容的感知真實性能顯著預測其該內(nèi)容的認可和沉浸程度[29]。因此，提出以下假設：

假設H4a：感知真實性能正向影響觀眾的沉浸感;

假設H4b：感知真實性能正向影響觀眾的信任。

2.3 沉浸感、信任與觀眾行為意愿

沉浸感是指人們進入一種極端的狀態(tài)，在該狀態(tài)下，人們會失去自我意識，體會到時間的錯位感[30]。休閑和旅游方面的研究普遍證實了沉浸感對忠誠度的積極影響。在虛擬旅游的研究中，Jung等通過定性研究證明了沉浸感會影響持續(xù)參與虛擬旅游體驗的行為意愿[31]。目的地營銷組織可以通過提供較高水平的沉浸體驗來提升觀眾的體驗感，進而提升觀眾的虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿和實地旅游意愿[7]597。因此，提出以下假設：

假設H5a：沉浸感能正向影響觀眾虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿;

假設H5b：沉浸感能正向影響觀眾實地旅游意愿。

社會交換是個體在資源和報酬的基礎上所進行的交換，其核心是自我利益和互相依賴。這種利益互惠行為發(fā)生的前提是交換雙方中的一方向其他各方不斷展示其可信性，以至于能被其他各方察覺或者感知[32]。隨著信息技術的發(fā)展，社會交換理論逐漸在社交媒體的研究中被使用。當消費者對企業(yè)或品牌形成信任時，他們會減少抱怨，同時也會積極地評價和推薦[33]。消費者越信任一家公司的產(chǎn)品或服務，就越有可能將其推薦給其他人[34]。信任可以增加客戶對主播專業(yè)性和能力的信心[35]，一旦用戶相信主播是某些領域的專家或信任他們的個人品味，他們就會更愿意繼續(xù)觀看直播并從這類主播那里獲得幫助[36]。在社交媒體虛擬社區(qū)的情境中，信任能夠正向影響人們的行為意愿[37]。因此，提出以下假設：

假設H6a：信任能夠正向影響觀眾虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿;

假設H6b：信任能夠正向影響觀眾實地旅游意愿。

2.4 虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿與實地旅游意愿

虛擬旅游可以被定義為由視頻圖像序列組成的現(xiàn)實景點的模擬[38]，是數(shù)字化時代背景下所形成的一種整合旅游全過程信息資源、利用數(shù)字化技術和設備隨時為游客提供旅游資源和服務信息的旅游發(fā)展形式[39]。真實性高的旅游直播能夠使觀眾獲得娛樂性、即時性和實時性的社交體驗[40]，也可以宣傳營銷旅游目的地的良好形象[41]。已有研究表明，虛擬旅游可以作為一種目的地營銷工具來提升實地旅游意愿[42]。虛擬旅游的形式多樣，其中以能跨越空間限制的實時性直播最受歡迎。因此，提出以下假設：

假設H7：觀眾虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿能夠正向影響觀眾實地旅游意愿。

虛擬旅游是將虛擬現(xiàn)實與旅游融合為一體的概念，就其純粹精神而言，虛擬旅游促進了無須旅行的旅游體驗[43]。已有研究表明，用戶的使用習慣（使用頻率、使用時長和使用時間等）會影響短視頻APP用戶的持續(xù)使用意愿[44]，使用頻率會削弱網(wǎng)絡直播用戶的持續(xù)使用意愿[45]。張嵩等在對移動短視頻用戶的持續(xù)使用意愿進行實證檢驗的過程中，也將日均使用時長、使用經(jīng)驗作為重要的控制變量[46]。據(jù)此推斷，觀眾豐富的虛擬旅游直播體驗，會增強虛擬旅游對實地旅游體驗的替代作用，觀眾的虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿轉(zhuǎn)化為實地旅游意愿的轉(zhuǎn)化率會隨之下降。因此，提出以下假設：

假設H8：虛擬旅游直播觀看頻率能夠負向調(diào)節(jié)虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿對實地旅游意愿的影響作用;

假設H9：虛擬旅游直播觀看時間能夠負向調(diào)節(jié)虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿對實地旅游意愿的影響作用。

最后，研究假設得到本文研究模型（圖1）。

3 研究方法

3.1 案例概況

北京故宮博物院是世界上現(xiàn)存規(guī)模最大、保存最為完整的木質(zhì)結構古建筑群之一，是國家AAAAA 級旅游景區(qū)。1961年被列為第一批全國重點文物保護單位，1987年被列為世界文化遺產(chǎn)，全國博物館百強榜單中位列第一① ?！?022抖音博物館數(shù)據(jù)報告》顯示，截至2022年5月，抖音平臺上的全國三級以上博物館覆蓋率達98.64%② 。2021年5月-2022年5月，抖音上與博物館相關的視頻數(shù)量同比增加了70%，點贊量超過12億次，播放量超過394億次，相當于全國博物館一年接待觀眾人次的72倍。其中，北京故宮博物院相關視頻共獲贊1.3億次，位列第一，是抖音用戶們最喜愛的博物館。因此，本文選擇北京故宮博物院作為虛擬旅游直播的研究案例，嘗試揭示虛擬旅游直播觀眾的心理機制和行為機制。

3.2 問卷設計

調(diào)研問卷采用經(jīng)典量表設計，包括5個部分：一是人口統(tǒng)計特征（如年齡、性別、職業(yè)、受教育程度、年均收入等）和直播經(jīng)歷（直播觀看頻率[47]、觀看時間[48]）;二是觀眾間互動包括參與度、認知交流、共鳴感染共9題項[5]1371;三是直播的內(nèi)容形式3 題項[49]和感知真實性3題項[50];四是觀眾沉浸感知4題項[51]和信任3題項[52];五是觀眾虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿3題項[53]和實地旅游意愿4題項[54]。問卷采用5點量表測量，1代表“非常不同意”或“非常不滿意”，5代表“非常同意”或“非常滿意”。本問卷采用回譯的方法對初始量表進行翻譯，根據(jù)中國語境進行調(diào)整。

3.3 數(shù)據(jù)收集

2022年9月進行預調(diào)研，采取便利抽樣和滾雪球的方式發(fā)放問卷。每天9∶00～15∶00，選取抖音流量最高的3～5個北京故宮博物院旅游直播間進行觀看，點擊直播中有互動且?guī)в小胺劢z牌”的觀眾私信發(fā)放問卷星鏈接，并發(fā)放紅包作為報酬。同時，詢問受訪者，“您覺得問卷哪道題難以理解”。預調(diào)研共收回25份有效問卷，各變量題項偏度值和峰度值介于-1.96～1.96，各構念的克朗巴哈系數(shù)值均大于0.8，信度較高。根據(jù)預調(diào)研受訪者的意見，對問卷表述進行了調(diào)整，并形成正式的調(diào)研問卷。

2022年12月-2023年1月進行正式調(diào)研。為了避免單一平臺和直播間的影響，調(diào)研員選取了3個虛擬社區(qū)發(fā)放電子問卷（豆瓣故宮小組、微博故宮超話和小紅書#故宮話題），發(fā)布問卷邀請?zhí)嗣鲗κ茉L對象的要求，通過“您最近半年內(nèi)是否有觀看過北京故宮博物院的旅游直播”題項來辨別合格受訪者，最終共收回1 732份問卷。問卷回收后，采取以下3個步驟進行篩選：（1）剔除問卷填寫時間過短（60s）的樣本;（2）根據(jù)篩選題項，排除半年內(nèi)未觀看過直播的問卷;（3）篩除量表答案填寫一致的問卷。經(jīng)過三輪篩選后，最終得到有效問卷樣本909份，占比為52.48%。此外，為確保樣本的隨機性和代表性，進一步從909份問卷中隨機抽取了500份有效問卷，用于后續(xù)的分析。

在500份隨機抽取出來的樣本中，性別比例均衡。從年齡來看，25～34歲的受訪者占比為59.8%。從學歷來看，65.6% 的受訪者是本科/大專學歷，15.2%的受訪者是高中/中專學歷。從職業(yè)來看，商務人士及自由職業(yè)者占比為62.6%。從月收入來看，月收入5 001～8 000元的占比為36.0%，月收入3 001～5 000元的占比為21.2%，月收入在10 001元以上的占比為16.8%。從觀看頻率來看，每周觀看4～6次的受訪者占比為40.4%，每天觀看1次的受訪者占比為35.2%。從觀看直播的時間來看，近半年至一年內(nèi)才開始觀看旅游直播的受訪者占比為38.0%，已經(jīng)觀看旅游直播1～3年的受訪者占比為35.0%（表1）。

4 數(shù)據(jù)結果

4.1 共同方法偏差與正態(tài)性檢驗

本文采用程序控制和統(tǒng)計控制來對共同方法偏差問題進行控制與檢驗。在程序控制方面，采用多種方式進行控制。例如，調(diào)研時間持續(xù)兩個月，使受訪樣本在時間上分離;全部采用線上匿名調(diào)研的方式，以保證受訪者的匿名性和空間分離;采用經(jīng)典量表進行測量，并根據(jù)預調(diào)研受訪者的反饋對量表題項進行修改，確保受訪者對題項的理解。在統(tǒng)計控制方面，采用Harman單因子檢驗法進行檢驗。利用SPSS 26.0軟件分析主成分，得到第一個因子的方差解釋為35.051%，低于40%的標準。因此，本研究無顯著的共同方法偏差問題。量表各題項的均值數(shù)值介于3.59～4.23，偏度數(shù)值介于-0.942～0.039，峰度數(shù)值介于-0.985～1.373，峰度值和偏度值均都介于-1.96～1.96，樣本在95%的置信水平下近似服從正態(tài)分布（表2）。

4.2 驗證性因子分析

本文采用SmartPLS 3軟件進行驗證性因子分析。結果顯示：各構念的克朗巴哈系數(shù)（α）介于0.705～0.834，均高于標準0.7，所有題項因子載荷介于0.708～0.921，均高于0.5的可接受閾值，說明各構念的內(nèi)部一致性良好。各構念的組合信度（composite reliability，CR）介于0.833～0.890，均高于標準0.7，平均方差提取（average variance extracted，AVE）介于0.588～0.693，均高于標準0.5，說明各構念具有良好的收斂效度（表2）。Fornell-Larcker法則結果顯示，各構念具有良好的區(qū)分效度（表3）。

4.3 結構方程模型

結果顯示，估計模型的標準化均方根殘差值為0.087，低于0.1的極限標準值。外部模型的方差膨脹因子值均小于3，說明不存在共線性問題，且內(nèi)生變量的Q2 均大于0，模型整體擬合良好。路徑分析及假設檢驗結果如圖2所示。共創(chuàng)體驗的參與度對沉浸感（β=0.159，p ≤0.001）和信任（β=0.196，p≤0.001）有顯著的正向影響，假設H1a和H2a得到支持;認知交流對沉浸感（β=-0.069，p=0.155）和信任（β=0.046，p=0.373）無顯著影響，假設H1b和H2b被拒絕;共鳴感染對沉浸感（β=0.173，p≤0.01）和信任（β=0.201，p≤0.001）有顯著的正向影響，假設H1c和H2c得到支持。直播的內(nèi)容形式對沉浸感（β=0.227，p≤0.001）和信任（β=0.371，p≤0.001）有顯著的正向影響，假設H3a和H3b得到支持;感知真實性對沉浸感（β=0.379，p≤0.001）和信任（β=0.177，p≤0.001）有顯著的正向影響，假設H4a和H4b得到支持。沉浸感會對虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿產(chǎn)生顯著的正向影響（β=0.326，p≤0.001），但并不影響實地旅游意愿（β=0.030，p=0.584），假設H5a成立，H5b被拒絕。信任會對虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿（β=0.427，p≤0.001）和實地旅游意愿（β=0.486，p≤0.001）產(chǎn)生顯著的正向影響，假設H6a和H6b成立。虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿對實地旅游意愿的直接影響也被證實（β =0.198，p ≤0.001），假設H7成立。

4.4 調(diào)節(jié)效應檢驗

使用SPSS 25.0 的PROCESS 插件，并采用Bootstrap方法進行調(diào)節(jié)效應檢驗。模型設置為模型1，樣本量設置為5 000，置信區(qū)間設置為95%。觀看頻率在虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿對實地旅游意愿的影響中起負向調(diào)節(jié)作用，假設H8得到支持（圖3）。具體來說，當觀看頻率較高時，虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿對實地旅游意愿的正向影響相對較弱（效應值為0.259 4，p<0.001）;而當觀看頻率較低時，虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿對實地旅游意愿的正向影響相對較強（效應值為0.649 6，p<0.001）。這說明，觀看頻率較高的群體，虛擬旅游對實地旅游的替代作用較為明顯。

觀看時間在虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿對實地旅游意愿的影響中起負向調(diào)節(jié)作用，假設H9得到支持（圖4）。具體來說，當觀看時間較長時，虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿對實地旅游意愿的正向影響相對較弱（效應值為0.347 8p<0.001）;而當觀看時間較短時，虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿對實地旅游意愿的正向影響相對較強（效應值為0.5633，p <0.001）。這說明，觀看時間較長的群體，虛擬旅游對實地旅游的替代作用相對較明顯。

5 結論與討論

5.1 研究結論

本文以北京故宮博物院虛擬旅游直播為例，采用偏最小二乘法和Bootstrap方法，討論了價值共創(chuàng)視角下虛擬旅游直播的觀眾行為意愿影響機制、觀眾虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿向?qū)嵉芈糜我庠皋D(zhuǎn)化的邊界條件?？傮w來看，虛擬旅游直播對觀眾出游意愿的影響是一把“雙刃劍”。虛擬旅游直播在特定的情況下能夠促進觀眾的實地旅游。具體而言，如果虛擬旅游直播能夠提供高度的互動參與，引發(fā)情感共鳴和真實性感知，就能提升觀眾對直播的沉浸感和信任度，從而激發(fā)觀眾的實地旅游意向。然而，上述影響機制對于那些頻繁觀看虛擬旅游直播，形成了觀看習慣的觀眾而言并不顯著。這部分群體更傾向于觀看虛擬旅游直播而非實地出游。觀眾間互動的參與度和共鳴感染、直播的感知真實性和直播內(nèi)容形式都可以提升觀眾的沉浸感和信任，繼而對觀眾行為意向產(chǎn)生正向影響。但觀眾高頻率和豐富的觀看經(jīng)驗會增強虛擬旅游對實地旅游的替代作用，因此虛擬旅游的“雙刃劍”作用得到的證實。

（1）觀眾間互動的參與度和共鳴感染會對觀眾的沉浸感和信任產(chǎn)生顯著正向影響，但認知交流并沒有影響。研究結果說明，個體通過積極參與的方式與其他觀眾建立了親密關系，并受到直播間其他觀眾的情緒感染，產(chǎn)生良好的虛擬旅游體驗，但直播間中的交流相對短暫和淺層，無法形成高度的認知交流。

（2）直播的感知真實性和直播內(nèi)容形式會對觀眾沉浸感和信任都產(chǎn)生顯著正向影響。觀眾通過接收直播間直觀化的視覺信息，提升對直播內(nèi)容的認知和情感。在真實場景中進行旅游直播可以增加觀眾的真實性感知，并提升其沉浸感和信任。

（3）觀眾觀看虛擬旅游直播的沉浸感會對虛擬旅游直播的持續(xù)參與意愿產(chǎn)生影響，但并不直接影響實地旅游意愿，而信任則會對虛擬旅游直播的持續(xù)參與意愿和實地旅游意愿均產(chǎn)生顯著的正向影響，說明觀眾觀看虛擬旅游直播的沉浸感無法直接對實地旅游意愿產(chǎn)生影響，信任是影響觀眾行為意向的重要因素。結合沉浸理論和社會交換理論來看，在社交媒體虛擬的環(huán)境中，信任會直接影響人們的行為意愿，沉浸感更多的是針對觀看虛擬旅游直播過程中當下的感知，所以對虛擬旅游的行為意向會產(chǎn)生影響，而不直接影響實地旅游意愿。

（4）旅游直播觀看頻率和觀看時間會在虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿對實地旅游意愿的正向關系中起負向調(diào)節(jié)作用，這意味著高頻率和豐富的觀看經(jīng)驗會削弱虛擬旅游向?qū)嵉芈糜无D(zhuǎn)化的意愿。這表明，隨著觀眾對虛擬旅游的熟悉和依賴，虛擬旅游對實地旅游的替代作用也愈發(fā)明顯。

5.2 理論貢獻

本文從價值共創(chuàng)的視角出發(fā)，討論了虛擬旅游直播的觀眾間互動、直播內(nèi)容形式和感知真實性是如何觸發(fā)游客虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿和實地旅游意愿的，系統(tǒng)性地討論了旅游直播中觀眾互動、直播間特征的影響，豐富和拓展了虛擬旅游的研究視角和內(nèi)容。在前人研究的基礎上，本文肯定了沉浸感和信任在游客行為意向預測中的作用，強調(diào)了虛擬旅游直播中信任的重要性，并進一步厘清了沉浸感如何影響觀眾的實地旅游意愿。研究證實了虛擬旅游直播觀看頻率和觀看時間的負向調(diào)節(jié)作用，意味著虛擬旅游熟悉度和依賴度的提升會阻礙實地旅游意愿的產(chǎn)生，并發(fā)現(xiàn)了虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿向?qū)嵉芈糜我庠皋D(zhuǎn)化的邊界條件。

5.3 實踐啟示

（1）重視并促進集體傾向的多維度互動。高強度的互動能夠增強觀眾的虛擬旅游體驗質(zhì)量和信任。具體而言，直播團隊應盡快回應觀眾的問題，并充分利用視覺方法為觀眾全方位地展示虛擬旅游產(chǎn)品，加強主播的可靠性感知。此外，主播還應對觀眾間互動進行一定控制，避免過高的個人導向的互動頻繁出現(xiàn)，這會負向影響觀眾對整個虛擬旅游直播的看法，最終帶來主播期望外的消極結果。主播可以適時插入觀眾間的互動，并和他們進行互動，同時變換虛擬旅游直播產(chǎn)品。

（2）信任是影響虛擬旅游觀眾持續(xù)參與意向的關鍵，直播團隊尤其需要重視和觀眾間的關系管理。管理者對虛擬旅游主播進行系統(tǒng)培訓，不僅要提高直播展示虛擬旅游產(chǎn)品和與觀眾互動的技能，還要注重虛擬旅游產(chǎn)品的知識輸出和文化內(nèi)涵展示等，以提高觀眾對直播間、對主播的信任度。

（3）針對虛擬旅游直播本身，結合產(chǎn)品生命周期，對應地調(diào)節(jié)直播策略和轉(zhuǎn)化策略，把控虛擬旅游直播體驗質(zhì)量，以期同時實現(xiàn)較高的留存率和轉(zhuǎn)化率。前期以引流為主，核心要提升虛擬旅游產(chǎn)品的質(zhì)量。一方面，要提高虛擬旅游直播技術，及時更新設備，例如使用更穩(wěn)定的云平臺、更高清的手機或者切換多個直播位等;另一方面，要提高虛擬旅游直播產(chǎn)品的質(zhì)量，主播團隊可以提前做好踩點工作以及提供更多樣化的虛擬旅游產(chǎn)品。后期則是以留存和轉(zhuǎn)化為主，核心是在保證虛擬旅游直播產(chǎn)品質(zhì)量的同時提高互動性，并加快引導直播觀眾轉(zhuǎn)化為實際游覽行為。

5.4 研究不足與展望

本文的不足主要體現(xiàn)在3個方面。（1）本文采用了橫截面數(shù)據(jù)，雖然在問卷設計和調(diào)研過程中已經(jīng)考慮到截面數(shù)據(jù)對因果關系估計的誤差，但是還無法完全避免這一問題。未來可以采用橫截面數(shù)據(jù)與實驗法相結合的分析思路，對研究問題進行深入探討。（2）對其他調(diào)節(jié)變量進行探討，觀看頻率、觀看時間的負向調(diào)節(jié)作用被證實，但可能存在其他變量會對虛擬旅游直播持續(xù)參與意愿與實地旅游意愿的關系起到正向調(diào)節(jié)作用，如在線評論、感知風險和消費者特質(zhì)等。未來可以進一步用實驗法對此進行深入的研究。（3）研究選取案例是北京故宮博物院，受景區(qū)類型和特征局限，未來可以探討不同類型景區(qū)虛擬旅游直播的觀眾行為意向影響機制。

注釋

①中國博物館熱搜榜. 百強排行榜.https：//exp.taoart.com/exponent/museum/hundred-sort-list.htm

②《2022抖音博物館數(shù)據(jù)報告》.https：//wenku.so.com/s？q=2022%E6%8A%96%E9%9F%B3%E5%8D%9A%E7%89%A9%E9%A6%86%E6%95%B0%E6%8D%AE% E6% 8A% A5% E5% 91% 8A&src= ob _ zz_juhe360wenku

參考文獻

[1] DENG Z M，BENCKENDORFF P，WANG J. From

interaction to relationship：rethinking parasocial phenomena

in travel live streaming[J]. Tourism management，

2022（6）：93-100.

[2] NUENEN T，SCARLES C.Advancements in technology

and digital media in tourism[J]. Tourist studies，

2021（1）：119-132.

[3] GUTTENTAG D A.Virtual reality：applications and

implications for tourism[J]. Tourism management，

2010（5）：637-651.

[4] LIN L P，HUANG S C，HO Y C. Could virtual reality

effectively market slow travel in a heritage destination？

[J]. Tourism management，2020， 78：104027.

[5] LIM S，CHA S Y，PARK C， et al. Getting closer and

experiencing together： antecedents and consequences

of psychological distance in social media-enhanced realtime

streaming video[J]. Computers in human behav-

ior， 2012（4）： 1365-1378.

[6] JIANG C Q， RASHID R M， WANG J F. Investigating

the role of social presence dimensions and information

support on consumers' trust and shopping intentions[

J]. Journal of retailing and consumer services，

2019，51： 263-270.

[7] CHUNG N H， HAN H J， JOUN Y H. Tourists' intention

to visit a destination： the role of augmented reality

（AR） application for a heritage site[J]. Computers

in human behavior， 2015，50： 588-599.

[8] 蘇思晴， 呂婷.云旅游：基于眼動實驗的在線評論對旅

游直播體驗的影響研究[J].旅游學刊， 2022（8）： 86-

104.

[9] XU X Y，HUANG D，SHANG X Y.Social presence or

physical presence？ Determinants of purchasing behaviour

in tourism live-streamed shopping[J]. Tourism

management perspectives，2021，40：100917.

[10] LIANG Z X， LI X. What is a theme park？ A synthesis

and research framework[J]. Journal of hospitality

& tourism research， 2023（8）： 1343-1370.

[11] BATTARBEE K. Defining co-experience[A]// Proceedings

of the 2003 international conference on designing

pleasurable products and interfaces[C]. Pittsburgh

PA USA， 2003： 109-113.

[12] DHOLAKIA U M，BAGOZZI R P，PEARO L K. A

social influence model of consumer participation in

network and small-group-based virtual communities

[J]. International journal of research in marketing，

2003（3）： 241-263.

[13] REIS H T，SHAVER P. Intimacy as an interpersonal

process[J]. Journal of personality & social psychology，

1988（4）： 367-389.

[14] LIU G H W， SUN M， LEE N C A. How can live

streamers enhance viewer engagement in ecommerce

streaming？ [A]// Proceedings of the 54th Hawaii

international conference on system sciences[C].2021：

3079-3089.

[15] LUO N， ZHANG M L， HU M， et al. How community

interactions contribute to harmonious community

relationships and customers' identification in online

brand community[J]. International journal of information

management， 2016（5）： 673-685.

[16] KANG K， LU J， GUO L， et al. The dynamic effect

of interactivity on customer engagement behavior

through tie strength： evidence from live streaming

commerce platforms.[J]. International journal of information

management， 2021，56： 102251.

[17] HIGGINS E T. “Saying is believing” effects： when

sharing reality about something biases knowledge and

evaluations[J]. Shared cognition in organizations，

1999： 33-48.

[18] BHATTACHARYA C B， SEN S. Consumer company

identification： a framework for understanding consumers'

relationships with companies[J]. Journal of

marketing， 2003（2）： 76-88.

[19] GEFEN D， KARAHANNA E， STRAUB D W.

Trust and tam in online shopping： an integrated model[

J]. MIS quarterly， 2003（1）： 51-90.

[20] 溫飛，沙振權. 網(wǎng)絡商店的在線口碑傳播：信任的中

介及性別的調(diào)節(jié)作用[J]. 管理評論， 2011（11）： 41-

48.

[21] LU B Z， FAN W G， ZHOU M. Social presence，

trust， and social commerce purchase intention： an

empirical research.[J]. Computers in human behavior，

2016，56： 225-237.

[22] LURIE N H， MASON C H. Visual representation：

implications for decision making.[J]. Journal of marketing，

2007（1）： 160-177.

[23] 張潔梅， 張姊威. 視覺營銷如何喚起旅游電商直播觀

眾的購買意愿？ [J]. 經(jīng)濟與管理評論， 2023 （5）：

138-149.

[24] GANGULY B， DASH S B， CYR D， et al. The

effects of website design on purchase intention in online

shopping： the mediating role of trust and the

moderating role of culture.[J]. International journal

of electronic business， 2010（4/5）： 302-330.

[25] LEE H， KIM J Y， FIORE A M. Affective and cognitive

online shopping experience： effects of image interactivity

technology and experimenting with appearance[

J]. Clothing and textiles research journal， 2010

（2）： 140-154.

[26] CHOCK M T. Is it seeing or believing？ Exposure，

perceived realism， and emerging adults' perceptions of

their own and others' attitudes about relationships[J].

Media psychology， 2011（4）： 355-386.

[27] HOLLEBEEK L. Exploring customer brand engagement：

definition and themes[J]. Journal of strategic

marketing， 2011（7）： 555-573.

[28] VELASCO P N J， FARAH H，AREM V B， et al.

Studying pedestrians'crossing behavior when interacting

with automated vehicles using virtual reality[J].

Transportation research part f： traffic psychology and

behaviour， 2019， 66： 1-14.

[29] RIVADENEYRA R， WARD L M. From ally mcbeal

to sábado gigante： contributions of television viewing

to the gender role attitudes of latino adolescents.[J].

Journal of adolescent research， 2005（4）： 453-475.

[30] MIRVIS P H， CSIKSZENTMIHALYI M. Flow：

the psychology of optimal experience[J]. The academy

of management review， 1991（3）： 636.

[31] JUNG H T，DIECK C T M. Augmented reality， virtual

reality and 3d printing for the co-creation of value

for the visitor experience at cultural heritage places

[J]. Journal of place management and development，

2017（2）： 140-151.

[32] CROPANZANO R， ANTHONY E L，DANIELS S

R，et al. Social exchange theory： a critical review

with theoretical remedies[J]. Academy of management

annals， 2017（1）： 479-516.

[33] DEWITT T， NGUYEN D T， MARSHALL R. Exploring

customer loyalty following service recovery：

the mediating effects of trust and emotions[J]. Journal

of service research， 2008（3）： 269-281.

[34] SICHTMANN C. An analysis of antecedents and

consequences of trust in a corporate brand[J]. European

journal of marketing， 2007（9）： 999-1015.

[35] CHEN S J， DONIA W， XIA Z H， et al. To disclose

or to falsify： the effects of cognitive trust and affective

trust on customer cooperation in contact tracing

[J]. International journal of hospitality management，

2021，94： 102867.

[36] ZHANG M L， LIU Y F， WANG Y， et al. How to

retain customers： understanding the role of trust in

live streaming commerce with a socio-technical perspective.[

J]. Computers in human behavior， 2022，

127： 107052.

[37] 董穎， 許正良， 劉方， 等. 移動社交網(wǎng)絡用戶對產(chǎn)品

推薦信息反應意愿研究[J]. 圖書情報工作， 2016

（23）： 111-118.

[38] OSMAN A， WAHAB N A， ISMAIL M H. Development

and evaluation of an interactive 360° virtual

tour for tourist destinations[J]. Journal of information

technology impact， 2009（3）：173-182.

[39] 魏宇. 慢旅游與云旅游的對接：新型自由行與半自由

行旅游模式的構建[J]. 中國外資， 2011（16）： 117.

[40] DENG Z M， PIERRE B，WANG J. Blended tourism

experiencescape： a conceptualisation of live-streaming

tourism[A]// Information and communication technologies

in tourism 2019[C].Switzerland：Springer，

2019：212-222.

[41] HUERTAS A. How live videos and stories in social

media influence tourist opinions and behaviour[J]. Information

technology and tourism， 2018（1-4）： 1-28.

[42] MOMANI A M，ALSAKHNINI M， HANAYSHA J

R. Emerging technologies and their impact on the future

of the tourism and hospitality industry[J].International

journal of information systems in the service

sector，2022（1）：1-18.

[43] WEI W. Research progress on virtual reality and

augmented reality in tourism and hospitality： a critical

review of publications from 2000 to 2018[J].

Journal of hospitality and tourism technology， 2019

（4）： 539-570.

[44] 張敏， 龍貝妮， 劉盈， 等. 短視頻APP用戶持續(xù)使用

之影響因素探究及其對該領域公共治理之啟示[J].

現(xiàn)代情報， 2020（3）： 65-73.

[45] 張婕瓊， 韓晟昊， 高維和. 身臨其境：網(wǎng)絡直播用戶行為

意愿機制探析[J]. 外國經(jīng)濟與管理， 2022（11）： 49-62.

[46] 張嵩， 王安娜， 陳昊. 冷漠依賴與沉浸體驗：移動短

視頻用戶持續(xù)使用意愿研究[J]. 圖書情報工作，

2022（14）： 89-100.

[47] LIU P， LI M Q， DAI D， et al. The effects of social

commerce environmental characteristics on customers

' purchase intentions： the chain mediating effect of

customer-to-customer interaction and customer-perceived

value[J]. Electronic commerce research and

applications， 2021， 48：101073.

[48] HSU C L， LIN J C C， MIAO Y F. Why are people

loyal to live stream channels？ The perspectives of uses

and gratifications and media richness theories[J].

Cyberpsychology behavior and social networking，

2020（5）： 351-356.

[49] LU Z C， XIA H J， HEO S K， et al. You watch，

you give， and you engage： a study of live streaming

practices in china[A]// Proceedings of the 2018 CHI

conference on human factors in computing systems

[C]. New York：Association for Computing Machinery，

2018： 1-13.

[50] RUBIN A M. An examination of television viewing

motivations[J]. Communication research， 1981（2）：

141-165.

[51] VISHWAKARMA P， MUKHERJEE S， DATTA

B. Travelers' intention to adopt virtual reality： a consumer

value perspective[J]. Journal of destination

marketing and management， 2020，17： 100456.

[52] KIM M， KIM J. The influence of authenticity of online

reviews on trust formation among travelers.[J].

Journal of travel research， 2020（5）：763-776.

[53] HUNG S W， CHANG C W， MA Y C. A new reality：

exploring continuance intention to use mobile

augmented reality for entertainment purposes[J].

Technology in society， 2021，67： 101757.

[54] HUANG Y C， BACKMAN S J， BACKMAN K F，

et al. Exploring user acceptance of 3d virtual worlds

in travel and tourism marketing[J]. Tourism management，

2013，36： 490-501.