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从在线评分和评论中挖掘含义：使用潜在狄利克雷分配的游客满意度分析
一、讨论和结论
这项研究对管理有很多宝贵的启示实践。首先，它使酒店经理和投资者能够确定用户生成数据对消费者满意度潜在维度的重要性和异质性。二，感性通过客户的声音对酒店进行的映射揭示了哪些尺寸对于影响消费者满意度和消费者对不同酒店分类的看法如何不同。这样，尺寸可以用来帮助识别唯一子市场。例如，经济或经济型酒店行业有过去十年在中国发展迅速（Mohsin＆Lengler，2015;任秋秋王林（2016）。经济型酒店通常提供有限的酒店服务，其价格比25％便宜30％平均市场利率（Gilbert＆Lockwood，1990）。多数酒店在该细分市场被视为零星到三星级（Ruetz＆Marvel，2011年），但除价格外，尚缺乏了解关于影响该地区消费者行为的因素市场（Renetal，2016）。根据我们的在线评论分析，两星级或三星级酒店的顾客确定了几个重要的非价格因素，包括“浴室”和“签入和签出”。此外，我们的研究结果表明五星级酒店的管理者和业主应专注于客户的家常感觉；这是最重要的之一影响五星级酒店客户满意度的维度，特别是与其他低层酒店相比更普遍，提供了有关定义每个元素的重要元素的指南根据星级评定划分的酒店市场细分。显然，酒店需要满足基本的下层维度，并专注于更多复杂且财务昂贵的维度才能移动进一步提高星级评分等级。尺寸将根据人口统计学，这在我们的研究中已清楚显示。例如，我们的LDA分析显示，男性对价格的敏感性比女性。因此，酒店经理可能会考虑提供一些单身男性顾客的特别折扣，尤其是在低价时期高峰期。同样，年长的酒店客户也重视居家生活比年轻客户更多。因此，例如广告和针对较老的目标客户群的促销应强调朴实。我们人口统计学调查中的其他发现为客户细分定位和酒店营销定位。
这项研究有一些重要的局限性。一，型号用于提取质量的潜在维度是通过计算密集的 但是，随着计算技术的发展和大规模在计算技术方面，这种限制会随着时间的流逝而消失。其次，本研究仅关注酒店评论，但可能扩展到其他旅游和旅行相关的在线评论服务行业（例如，餐馆和景点）来揭示或确认客户满意度的维度。第三，我们不分析分布长尾中的稀有或不常用词；这些话可能反映出新兴的消费者偏好，在开发新的酒店营销空间方面可能非常有帮助。上述限制中的每一个都可能是进一步发展的丰富途径研究。
- 采样
我们提供了一个统一的框架来提取潜在维度从丰富的用户生成数据中提取数据，它概括了我们研究中使用的过程。这提供了一个实用的研究人员提取的潜在维度指南其他社会科学研究中的多维结构。
在这项研究中，我们的目标人群是酒店业，尤其是酒店业。款待行业非常注重获得客户满意度，包括酒店和度假村，邮轮，航空公司和其他各种形式的旅行，旅游，特殊事件策划，和餐馆。我们的经验背景是消费者评论网站，TripAdvisor，这是最大的在线评论之一旅游消费者社区和UGC的早期采用者。TripAdvisor从2000年开始，包含公正的旅行者点评适用于酒店，餐厅和景点。为了更全面有关TripAdvisor的说明，请参见OConnor（2008）。我们利用自动匹配技术进行数据收集和分析内的评论TripAdvisor是按分类级别收集的（即个人评论），因此可以解析对网站并汇总它们以供我们分析。我们开发了一个网站爬虫定期从TripAdvisor收集数据。数据收集过程一直进行到我们收到超过250,000条评论为止，持续3个月。除了基于文字的评论内容，我们还提取并存储数值形式的数值数据，例如额定值格式。我们的网络爬虫首先自动访问TripAdvisor创建要访问的酒店URL列表，称为种子。作为爬行者访问这些URL，它会识别并收集每个酒店介绍页面中的所有必需信息。总共下载了由39,287位独立评论者创建的266,544条酒店评论，2015年6月并以CSV文件格式保存。
TripAdvisor的评论者可以选择是否公开披露其人口统计信息（请参见表1）。 约30％评论者披露了他们的年龄，分为以下几个等级：13e17，18e24、25e34、35e49、50e64和65thorn;。披露年龄中位数在35e49乐队中。一些评论者还选择显示他们的性别，约占样本总数的32％，16％每个男人和女人。 此外，TripAdvisor鼓励用户评估评论的“帮助性”并使用帮助投票是默认设置。作为审核过程的一部分，评论者能够为酒店分配星级（一到五星级）五个方面，包括酒店位置，整洁度酒店房间体验，服务质量，金钱价值以及总体满意度总体而言，评论为这项研究收集的信息涉及16个地区的25,670家酒店国家。
我们还通过不确定性重要因素（UIF）和R2的比率输给R2，这结果总结在服务质量具有最大的R2损失和PCC，尽管房间体验的系数更大——在回归模型中胜于服务质量。这表明总体评估的大部分不确定性都会受到影响通过服务质量。 总体评分的差异为如果要保持服务质量，将减少约5.13％固定为其标称值。物有所值的不确定性有对消费者的总体评价影响最小的是：消费者似乎更倾向于看重自己的生活经历（例如服务质量和房间体验）。
Mining meaning from online ratings and reviews: Tourist satisfactionanalysis using latent dirichlet allocation
1、Discussion and conclusions
This study proposes a novel approach to extract latent dimensions of consumer satisfaction from rich online customer reviews. For dimension extraction, the LDA analysis of customer reviews reveals meaningful dimensions that are not found via traditional means. The relative importance of the extracted dimensions is identifified according to the intensity of the conversations for each. We also estimate the heterogeneity of perceptions across different demographic profifiles of consumers using the dimensions. The study enjoys a relatively broad sample of 25,670 hotels located in 16 countries, enabling us to make more reliable generalizations than prior studies using traditional research methods. This research further provides a stepwise regression and sensitivity analysis for TripAdvisors fifive consumer ratings for hotels and overall consumer satisfaction. Room experience and service quality are identifified as the most important dimensions in our analysis. This supports the fifindings of prior studies that have proposed room experience and service quality as two key factors inflfluencing customer satisfaction, typically via small data samples based on questionnaire surveys (e.g., Choi amp; Chu, 2001; Skogland amp; Siguaw, 2004). In principle, the more data that is available, the more accurate will be the generalizations made. Our statistical analysis was calculated based on 266,544 reviews created by 39,287 unique reviewers; our regression results should therefore be more reliable and accurate than prior statistical results based on limited sample data. Moreover, many online rating indicators represent multidimensional variables, such as room experience and service quality, and these may involve different sub-dimensions. For example, poor effificiency during check-in and during event management can both lead to poor service quality perceived by customers. Our method can identity the most prevalent factors perceived by customers when they express their opinions and share hotel experiences online. This study has many valuable implications for managerial practice. First, it enables hotel managers and investors to ascertain the importance and heterogeneity of latent dimensions of consumer satisfaction from user-generated data. Second, perceptual mapping of hotels through the voice-of-the customer reveals which dimensions are salient for inflfluencing consumer satisfaction and how consumer perceptions vary among different hotel classififications. In this way, dimensions may be used to help identify unique submarkets. For example, the economy or budget hotel sector has rapidly developed in the past decade in China (Mohsin amp; Lengler, 2015; Ren, Qiu, Wang, amp; Lin, 2016). Budget hotels usually offer a limited hotel service and their rates are 25e30% cheaper than average market rates (Gilbert amp; Lockwood, 1990). Most hotels in this segment are considered zero to three-star
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