Abstract
分析Airbnb网络评论:论美国16城市的用户体验研究目的本论文旨在深入了解Airbnb用户体验的复杂属性, 通过分析网络评论以及网络评分之间的关系来找寻规律和判断用户情感偏差。研究设计/方法/途径本论文采用大数据方式, 样本为美国16个城市的Airbnb用户网络评论; 本论文还对网络评分做出相关性分析。研究结果研究结果表明, Airbnb用户网络评论的关键主题为“清洁性”、“地理位置”、“居住体验”、“家”、“地点”、“招待主人”、“邻里”、以及“推荐”和用户总体来说对Airbnb有着积极体验。“清洁度”分数对“整体评论”有显著影响。研究理论限制/启示本论文属于开拓性研究作品; 未来项目可以采用混合方法来衡量用户体验与主题的关系。本论文的研究背景是美国, 未来研究可以做不同国家和区域的评论模式对比分析。此外, 未来研究还应该考虑Airbnb用户的统计数据指标、个性、以及住宿设施偏好。研究实际启示对于Airbnb住宿提供者来说, 保持设施的清洁和可使用性是非常重要的。对于Airbnb住宿主人和酒店经营者来说, 加强服务属性来提高网络好评是非常重要的。每个城市都应该基于“清洁度”和“整体评论”来开发不同的战略。研究原创性/价值本论文补充了现有Airbnb用户体验的文献, 通过Leximancer 4.0 软件来分析美国16个城市的网络评论
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