杨旸+刘法建

科学研究的发展往往始于技术的进步。近年来，在信息科学、网络技术的进步和融合的推动下，获取便捷、类型多样的大数据开始为众多研究领域所关注。大数据也成为国内外旅游学界和业界的热门话题，尤其在旅游流、旅游体验等对数据精度、规模、结构要求日益严苛的领域，大数据使得一些原本数据搜集复杂或者可操作性低的研究课题可以得到实施。然而，随着研究领域、数据来源的不断拓展，一些大数据应用的问题也随之而来。

一、 虚假评论数据

作为最具代表性的旅游大数据来源，在线顾 客评论在已有的旅游大数据研究中占有重要的 地位。此类研究，往往基于在线评论能客观反映 旅游服务设施接待水平和游客体验的前提下展开分析。但事实上，一些点评网站并不能识别评论 者是否购买过该项服务（如TripAdvisor），这导致了大量虚假评论的滋生，势必会影响到分析结果的 有效性和科学性。目前，在国际顶级的商学期刊上，已有使用机器学习和人工智能方法来筛选和 过滤虚假在线评论的研究成果发表。因此，相关旅游研究在使用在线评论数据时，也要特别注意可能存在的虚假评论，并且基于研究情境考虑使用合适的方法筛选出可能的虚假评论，提高数据本身的可信度。

二、 不同大数据源之间的交互验证

对于同一个研究目的/研究问题，不同的数据源可能提供来自不同侧面的重要信息。这些数据本身或多或少会存在系统性及非系统性误差，使用时就需要对数据源进行交互验证（triangulation），以确定这些误差可能的来源，并为后续数据汇总过程中的误差控制提供思路。……