Discovering implicit role of tourists’ perceived distance and emotions in decision-making: combing grounded theory and sentiment analysis

梳理 情绪分析 扎根理论 旅游 心理学 认知心理学 社会心理学 计算机科学 广告 自然语言处理 定性研究 社会学 历史 业务 地理 社会科学 地图学 考古
作者
Yewei Shang,Montserrat Pallarès-Barberà,Francesc Romagosa
出处
期刊:Current Issues in Tourism [Taylor & Francis]
卷期号:: 1-20 被引量:1
标识
DOI:10.1080/13683500.2024.2416024
摘要

Analysing the attitudes and emotions behind tourists' perceptions of distance provides powerful assistance for destination marketers and scholars. However, there is yet to be a universally adopted scale of tourists' perceived distance. It is hard to effectively extract tourists' attitudes from the distance scale toward a destination. This paper identifies the critical dimensions of perceived distance voiced by 19 Chinese tourists with grounded analysis, an inductive, comparative, and interactive method that effectively captures nuanced information. Advanced techniques for linguistic analysis provide the opportunity to extract emotional meaning from tourists' textual data through the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm. The results identify a set of appraisal dimensions as antecedents to perceived distance. With cognitive appraisal theory (CAT), different evaluations on these dimensions provide multiple paths to eliciting emotion change. The findings contrast with previous research in the distance decay model, which noted a single distance involving tourism demand. We also find differences based on demographic segments. Social network analysis helps further identify the relationship between dimensions. We conclude by discussing the study's implications for future studies and practice.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
爱听歌半双完成签到,获得积分10
刚刚
斯文败类应助土豆丝采纳,获得10
刚刚
搬砖的冰美式完成签到,获得积分10
1秒前
sdl发布了新的文献求助10
1秒前
啊哈发布了新的文献求助10
2秒前
Lau发布了新的文献求助10
2秒前
2秒前
3秒前
wp2002发布了新的文献求助10
3秒前
秋刀鱼完成签到,获得积分10
3秒前
万能图书馆应助吉吉国王采纳,获得10
3秒前
斯文败类应助guijunmola采纳,获得10
4秒前
monkey完成签到,获得积分10
4秒前
所所应助罗拉采纳,获得10
5秒前
hhh完成签到,获得积分20
5秒前
6秒前
RJL完成签到,获得积分20
6秒前
阳光发布了新的文献求助10
7秒前
莫芫完成签到,获得积分10
7秒前
Ava应助典雅的俊驰采纳,获得10
8秒前
小栗子最爱吃糖完成签到,获得积分10
8秒前
华仔应助csy采纳,获得10
9秒前
kecheng发布了新的文献求助10
9秒前
旦旦旦旦旦旦完成签到,获得积分10
9秒前
善学以致用应助求助文献采纳,获得10
10秒前
10秒前
义气发卡完成签到 ,获得积分10
11秒前
cindy完成签到,获得积分10
11秒前
科研通AI5应助Lau采纳,获得10
11秒前
feihua完成签到,获得积分20
12秒前
Akim应助小美采纳,获得10
14秒前
14秒前
我是老大应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
乐乐应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
wanci应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
桐桐应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
CodeCraft应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
星辰大海应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
乐乐应助科研通管家采纳,获得10
15秒前
Puffmomozxy应助科研通管家采纳,获得20
15秒前
高分求助中
All the Birds of the World 4000
Production Logging: Theoretical and Interpretive Elements 3000
Les Mantodea de Guyane Insecta, Polyneoptera 2000
Machine Learning Methods in Geoscience 1000
Resilience of a Nation: A History of the Military in Rwanda 888
Essentials of Performance Analysis in Sport 500
Measure Mean Linear Intercept 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 物理 生物化学 纳米技术 计算机科学 化学工程 内科学 复合材料 物理化学 电极 遗传学 量子力学 基因 冶金 催化作用
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3730188
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3274981
关于积分的说明 9990146
捐赠科研通 2990477
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1641150
邀请新用户注册赠送积分活动 779582
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 748266