李春红助理教授：图像识别技术在酒店和旅游业视觉信息挖掘中的应用

导读

随着深度学习直至卷积神经网络的发展，图像识别技术得到了飞快地发展。当图像识别技术与酒店和旅游业研究相结合，又会擦出怎样的火花呢？本期推送来自中山大学旅游学院李春红助理教授近期刊发的两篇研究成果，探索图像识别技术在酒店和旅游业视觉信息挖掘中的应用，以及通过图像识别技术研究种族亲和力对酒店和旅游业在线评论的潜在影响。

作者介绍

李春红

中山大学旅游学院 助理教授

研究方向：旅游大数据分析，文本、视觉信息数据挖掘

Applying image recognition techniques to visual information mining in hospitality and tourism

在线平台中的图片视觉信息可以减少消费者和商家之间的信息不对称，并降低消费者的不确定性。现有的图像识别相关的研究大多采用人工识别的方式，存在样本数量有限和识别偏差等问题，而传统的人工神经网络则存在速度慢和过拟合等问题，随着深度学习的发展直至卷积神经网络出现，图像识别技术取得了重大突破。本研究旨在为图像识别技术在酒店和旅游业视觉信息挖掘中的应用提供建议。首先，根据酒店及旅游业中发布者和图片内容的不同对视觉信息进行分类，分别为：买方生成的服务相关的视觉信息、卖方生成的服务相关的视觉信息、买方生成的个人相关的视觉信息和卖方生成的个人相关的视觉信息。其次，基于图像识别研究的回顾，以MS COCO、LFWA和FER2013三个标准数据集为样本数据进行了实例分析：

1.对图片进行目标检测：运用训练好的YOLO v3模型，可以获取图片中存在的具体物体信息，如床、电视等，可用于分析与产品或服务相关的评论图片和展示图片中；

2.对头像图片进行人脸识别：采用训练好的Xception模型，成功获取了性别、年龄、种族、吸引力和面部表情等信息，可用于研究酒店及旅游业中顾客和房东的头像。

两个示例揭示了卷积神经网络模型提取视觉信息的机制，证明了相关模型能够高效准确地从大规模图片中提取有价值的视觉信息，并对图像识别技术在酒店与旅游领域未来的研究方向进行展望。最后，分别从理论角度指出分析在线评论包含的视觉元素可获得的潜在理论，从实践意义层面看，挖掘有效的视觉信息有助于推断消费者和商家的在线行为、预测购买决策和旅游企业的经营绩效，有助于酒店管理者更好地对视觉信息进行利用。

Does ethnic affinity affect consumers posting behavior Evidence from face recognition and difference in differences design

随着在线文旅平台的快速发展，其受欢迎程度不断提高，消费者越来越依赖于在线评论做出购买决策。与此同时，文化背景对在线评论的产生和消费者在线参与具有重要影响。在酒店业与旅游业情境中，虽然已有研究关注文化背景对消费者评论发布行为的影响，但造成这种影响的原因仍然没有被证明。消费者对服务提供者的种族亲和力为不同文化背景下的在线评论行为差异提供理论解释的可能。为阐明种族亲和力的潜在影响，研究将聚焦两个研究问题：

1）当消费者在与他们有相似族裔背景的餐厅体验时，他们的评论将会更倾向于赞许态度还是批判态度？

2）他们在发布评论方面会花费更多还是更少的努力？

本文以美国的亚裔消费者为例，探究亚裔美国人对亚洲餐厅的评论是更倾向于赞许还是批判，研究基于纽约市Yelp平台餐厅中的顾客评论进行数据收集。本文采用基于Python的爬虫收集餐厅类型信息、消费者评论信息和每个消费者的个人头像图片，获取了每条评论的文本长度、评论图片上传数量和评论发布的时间。最终共获得359885条消费者评论。为区分每位消费者的族裔背景，本研究采用了构建图像识别模型从头像中识别面部特征。此外，本研究进一步对评论文本进行了情感分析。随后，研究采用双重差分模型（DID）比较亚洲餐厅的亚裔与非亚裔消费者评论发布行为差异，并以不受种族亲和力影响的非亚洲餐厅消费者的发帖行为差异为基准，从而估计种族亲和力的影响效果。

本文的研究结果显示，当因变量为评论得分、情感、评论长度、照片上传数量时，亚洲餐厅和亚裔消费者的交互项系数均为正向显著，这表明当亚裔消费者对亚洲餐厅进行点评时，其会给出更高的评分、发布更多积极内容、写更长的文字、上传更多的照片，上述结果全部经稳健性分析验证。

本研究揭示了消费者与服务提供商之间的种族亲和力可以影响消费者的评论发布行为与在线参与程度。研究建议：首先，餐厅管理者应当更加关注族裔层面远离餐厅类型的消费者；其次，平台应当优化其算法，通过考虑消费者和服务提供商之间的种族亲和性来识别评论；此外，平台在激励消费者撰写高质量评论时应考虑消费者与服务提供商之间潜在的种族亲和性。

敬请阅读：

[1]Xianwei Liu, Juan Luis Nicolau, Rob Law, Chunhong Li. (2023). Applying image recognition techniques to visual information mining in hospitality and tourism, International Journal of Contemporary Hospitality Management, Vol. 35 No. 6, pp. 2005-2016, DOI: 10.1108/IJCHM-03-2022-0362.

[2]Chunhong Li, Yiqing Yu, Rob Law & Xianwei Liu (2023). Does ethnic affinity affect consumers’ posting behavior? Evidence from face recognition and difference-in-differences design, Journal of Hospitality Marketing & Management, 32:2, 224-241, DOI: 10.1080/19368623.2023.2164393.

文章素材来源 | 李春红助理教授