李瑞雪，张言庆

(青岛大学 旅游与地理科学学院，山东 青岛 266071)

0 引言

消费者偏好是反映消费者对不同产品和服务的喜好程度的个性化偏好，是影响市场需求的一个重要因素，主要由当时当地的社会环境、风俗习惯、时尚变化等对整个消费者群体或某个特定群体产生的影响所决定[1].国外学者较早将偏好概念引入旅游研究领域，用以分析旅游者偏好对其旅游行为的影响.国内学者对旅游偏好的关注始于20世纪90年代中期，保继刚提出旅游者对旅游地类型的偏好因旅游者个人个性特征、心理上的差异而不同，这一差异通过对客观现实的主观映像反映出来[2].综合对比来看，国外对旅游偏好的研究集中于其对旅游者行为选择的影响，轻概念，重实证，研究方法多样；而国内旅游偏好的研究比较注重对内涵的解读，测度方法与手段相对单一，缺乏对前沿理论和多学科技术的运用[3].基于此，本文通过系统查阅国内外旅游偏好研究相关文献，在对旅游偏好内涵进行简要概括的基础上，重点对国外主要的旅游偏好测度方法进行系统梳理和分析对比，为更全面地理解旅游者对旅游产品的偏好提供方法论依据，也为理解旅游者行为、更有针对性地设计和营销旅游产品以及进行目的地规划奠定基础.

1 旅游偏好的内涵

国外大多数的研究侧重于解释旅游偏好对旅游行为选择的影响，这些行为涉及旅游者食住行游购娱等各个方面，基本上不涉及对旅游偏好的内涵界定[4-6].国内学者主要从心理学的角度来解释旅游偏好.刘纯认为，旅游偏好是一种趋向于某旅游目标的心理倾向，这一心理倾向受人们对这一目标所持态度和对该目标所拥有的信息数量及种类影响[7].白凯等将旅游偏好定义为潜在或现实旅游者对某一旅游产品或旅游目的地所表现出的以认知因素为主导的具有情感和意向因素成分的心理倾向[8].而郁从喜、陆林对旅游偏好的定义则更具可操作性，认为旅游偏好是指旅游者在旅游六要素(食住行游购娱)等方面的心理倾向[9].

谢彦君认为，旅游偏好是比旅游动机更直接的规定或影响旅游行为的心理因素，它既反映了人内化的旅游需求，也是自社会习得的一种心理品质，反映着以前旅游的经验和信息[10].现实生活中，每个个体都会依照消费偏好来选择消费对象[11].因此，旅游者选择旅游产品的依据就是消费偏好.可见，认识旅游偏好对旅游从业人员更好地设计旅游产品，更具针对性地进行营销有重要作用，同时也能使旅游者从旅游产品的消费过程中得到更好的体验.

2 旅游偏好测度方法

在偏好测度方法上，国内对于旅游偏好的测度多采用问卷调查与统计分析、网络文本挖掘与内容分析等传统方法.如郭平通过网上问卷调查选取丹霞山和梅州雁鸣湖旅游度假村两处进行实地调研，来探讨自驾车游客在选择旅游目的地时的偏好行为[12].朱艳秋等采用问卷调查的方法，以马嵬驿作为研究对象定量分析了游客对乡村旅游各项活动的偏好程度[13].黄丽娟利用问卷调查法和访谈法，研究了武夷山银发旅游市场的偏好情况[14].蒋建洪与马瑞云对网络游记和评论信息进行分词、提取主题的关键词，分类处理得出个人旅游偏好的特征属性[15].而国外相关研究则较多地采用选择实验、神经科学等相对更为前沿的实证方法.本文重点对国外旅游学术界应用较多的5种旅游偏好测度方法进行评述.

2.1 联合分析法(Conjoint Analysis)

联合分析法与选择实验都建立在特征理论(Characteristic Theory)的基础上.该理论用来理解产品偏好和决策，认为产品可以被描述为一系列属性的组合，消费者选择产品的偏好是基于考虑产品的多个属性带来的总效用最大化[16].这一理论与旅游背景很契合，因为旅游产品包括一系列无形和有形属性，包括社会、文化和经济属性.由于特征理论具有解释性价值，在旅游研究中被广泛应用于识别目的地选择的决定性属性[17].最近，Tse将Lancaster的理论扩展到解释游客如何从多个目的地中选择偏好的目的地，结果表明：大多数时候，游客并不是通过拥有或使用整个目的地来获得效用，他们通过消费特定的目的地属性，如交通、住宿和景点来实现效用[18].

根据特征理论，游客对旅游目的地的评价是他们对目的地每个相关属性赋予的相对重要性以及他们如何评估这些属性的组合，研究者则可以基于这一特征对旅游者的偏好进行显示性偏好估计(Revealed-Preference Estimation)或陈述性偏好估计(Stated-Preference Estimation)[19].显示性偏好估计是基于实际观测的目的地选择，主要用于估计现有替代品之间的旅游偏好，并不能用于估计尚未做出选择的潜在游客的偏好和在实际目的地中不存在但可能对于潜在的市场营销人员和规划人员非常有用的产品属性[20].相比之下，陈述性偏好估计可以研究旅游者对目的地当前不存在的某些属性的偏好.陈述偏好方法可以分为条件价值评估与选择模型两大类，选择模型又分为联合分析法和选择实验法.

联合分析通过估计产品价值或者每个属性的价值来确定哪种属性组合对被调查者的选择影响最大.联合分析需要被研究者对不同的属性组合进行排序或打分，以此评估消费者偏好的产品.Apostolakis和Jaffry利用联合分析评估了不同细分市场的游客对两个希腊遗产景点的偏好[21].Zyl运用联合分析来确定游客最偏好的南非艺术节产品，选取了节日品牌、票价、娱乐活动、食品饮料和到场馆的交通5个属性来描述艺术节，通过游客评级以确定不同的属性组合以确保达到艺术节最佳质量[22].

2.2 选择实验法(Choice Experiment)

选择实验是陈述性偏好估计方法中发展最为成熟、应用最为广泛的一种方法.该方法要求受访者在一组产品(现实和虚拟)之间做出选择，每个产品包含多个属性，每个属性又包含不同的层次水平，同时还有每个产品的价格信息.在对产品的不同属性水平进行组合时，一般使用部分因子设计，即根据研究需要在全部有可能的属性层次水平中选取若干种产品.依据受访者的选择信息，通过回归分析可以计算出受访者对各个产品属性的偏好系数，并可以进一步计算对产品各个属性的支付意愿(WTP)[23].

选择实验已经广泛应用于旅游领域的研究，最早的利用选择实验来研究产品偏好的文献中，研究者们普遍从经济学理论出发，认为消费者的选择原则是随机效用最大化原则，消费者价值是通过他们的WTP来衡量的，目的是最大化效用.如Lyu在对移动障碍者的旅游产品偏好研究中，选取了旅游巴士、轮椅租赁、住宿等6个属性，将其组合成不同属性水平的两种虚拟产品以及一种现实产品，基于246个有移动缺陷旅游者的选择信息，分别采用条件逻辑模型(Conditional Logit Model，CL)和随机参数逻辑模型(Random Parameter Logit Model，RPL)对每个属性的偏好系数进行估计，并计算出有移动缺陷的游客对各个属性的WTP[24].结果表明，有移动缺陷的游客很注重住宿设施的可达性，同时在配备更多无障碍设备的特定游览车上显示出更高的支付意愿值.Mahadevan等分析了邮轮旅游者对游轮产品各个属性的偏好，选取了活动空间拥挤度、船上活动种类/次数、岸上观光自主性、舱房类型、总体价格5个属性，组合成三种产品，将获取的162个邮轮旅游者的选择数据，分别采用条件逻辑模型和随机参数逻辑模型进行回归分析，结果表明男性和第一次邮轮旅行者愿意花最多的钱来买阳台房或海景房[25].Masiero等运用选择实验分析了游客对于酒店地理位置的偏好研究[26].Tsai分析了游客对于金门石狮主题旅游产品的偏好[27].

在对受访者的选择信息进行回归分析时，可采用条件逻辑模型(CL)、随机参数逻辑模型(RPL)、多元逻辑模型(Multinomial Logit Model，MNL)和混合逻辑模型(Mixed Logit Model，ML)、潜在分类模型(Latent Class Model，LCM)[28].使用频率最高的是CL和RPL，CL假定所有受访者的偏好都是一致的[29].由于所有受访者对特定属性都有相同的偏好，因此为每个属性生成一个参数估计值即偏好系数.但随机参数逻辑模型考虑到了偏好的异质性，该模型将参数估计作为随机变量处理，同时考虑了效用函数系统部分未观察到的偏好异质性.RPL修正了CL模型的局限性，得到了更广泛的应用.

选择实验具有完整的经济理论基础和实证方法体系，并且具有与真实市场情景相吻合的高信息负荷，但是高信息负荷在提供充足的游客偏好信息的同时，也大大增加了实验设计的难度，会在实验过程中造成偏差.此外，消费者在选择旅游产品时一定是基于随机效用最大化原则吗？甚至，旅游者都是理性人吗？

现有的研究也开始尝试使用建立在后悔理论基础上的随机后悔最小化(RRM)选择原则来分析偏好.RRM范式建立在后悔理论的基础上，该研究假设决策者在做决定时，会因为一个决定而感到后悔，并在做决策时考虑到这种后悔的预期.预期后悔与决策者所感知到的消极情绪有关，特别是当所选择的选项在某些属性上表现不如未选择的选项时.因此，与RUM相比，未选择的替代品可能会影响所选择替代品的评价.在RRM范式下，假设个体在选择选项时将预期的后悔最小化.无论是RUM还是RRM，都是在假设消费者是理性人的基础上.然而，现实生活中，并不存在完全理性人，个人的决策会受到众多外界环境的影响，这也是选择实验的缺陷之一.

2.3 重要性-绩效分析法(Important-Performance Analysis)

根据属性知识理论，经验丰富的游客和经验缺乏的游客在产品相关知识和动机上存在差异，这可能导致他们对产品属性的了解和感知不同，对不同属性的偏好程度不同[30-31].那么，如何利用不同旅游者的偏好信息来指导产品设计和营销进而满足不同消费者的需求呢？重要性-绩效分析法(IPA)提供了思路.Martilla和James首次引入IPA作为开发和分析组织管理策略的工具.它是理解消费者对产品或服务属性看法的方法，是理解产品属性对消费者决策具体影响状况的方法[32].IPA将属性的重要性和绩效表现进行组合度量，并置于一个二维四象限网格中.网格中x轴代表顾客对产品或服务属性的感知重要性，y轴表示顾客对产品或服务属性的感知绩效.四个象限分别是：(a)继续保持区、(b)供给过度区、(c)优先顺序较低区和(d)加强改善重点区.在d象限加强改善重点区中，属性被认为对受访者很重要，但是绩效表现不佳，属于这一象限的属性亟须改进.在a象限继续保持区中，属性被认为对受访者很重要，并且绩效表现水平很高.属于这一象限的属性应该继续保持其竞争优势.在c象限优先顺序较低区中，属性对受访者来说并不重要，并且绩效表现水平较低.因此，管理人员不应该过分关注这个象限的属性，而应该为这些属性使用有限的资源.在b象限供给过度区中，属性对受访者来说并不重要，但是绩效表现水平很高.管理人员应认为对这一方面的属性所作的努力是过度使用的，因此，削减成本的战略可能是适当的，以减少过度使用的资源.网格分析客户对某些重要产品或服务属性的期望和属性性能的评估，从重要性方面可以窥见游客对旅游产品属性的偏好，而对比绩效可以帮助经理确定产品或服务的哪些方面需要更多的关注，哪些是可能消耗太多资源的领域[33].IPA网格的结果为组织未来的资源分配决策提供了指南.

IPA技术已广泛应用于各种场合，如退休社区、银行、医院等.许多学者将IPA应用于旅游领域研究中以确定游客偏好的属性或因素.例如，Zhang和Chow利用426名中国内地出境游游客的问卷调查数据，测量了旅游者对香港导游的重要性和感知绩效[34].Breiter和Milman通过收集参加5个不同展览的566名参观者的感知信息，确定了大型会议中心与会者的需求和服务重点[35].Lee评估了238名韩国人和231名日本休闲旅行者对关岛的印象[36].Murdy和Pike通过对65个营销人员的访谈，测量了他们对客户关系营销(CRM)倡议的感知[37].Chua等通过IPA工具确定了邮轮乘客对北美邮轮公司船载属性的感知重要性和表现，结果表明：室温、其他乘客的行为、食物和饮料以及住宿需要邮轮运营商尽快改进[38].

虽然重要性-绩效分析连接了旅游者和旅游企业，可以改善旅游产品的设计，但是IPA方法偏向定性，并不能定量地解释旅游者的偏好程度.

2.4 基于UGC的内容分析

除基于问卷调查、访谈等传统数据采集的旅游偏好研究外，基于用户生成内容(User Generated Content，UGC)的旅游偏好研究近年来增长迅速.该类方法主要采用的数据类型包括在线文本数据和在线照片数据.与基于问卷调查的多变量分析法相比，基于UGC方法的内容分析最大优势在于能获取游客完整的心理感知[39].主题建模是内容分析中经常使用的一种统计模型，用于发现文档中“Topic”的隐藏语义结构[40].如果文档是关于特定主题的，则与该主题相关的单词出现的频率更高.例如，对酒店的评论可能包含房间、清洁和服务等词语，而对航空公司的评论可能包含机票、行李和娱乐等词语[41].主题建模的概念是在“潜在语义索引”的名称下首次引入的，主题建模技术通过使用数学框架如奇异值分解、非负矩阵分解，更先进的如概率潜在语义分析和潜在狄利克雷分配(LDA)自动捕获主题，并将主题表示为相关单词的集群[42-43].Huy和Rob基于LDA的概率主题建模方法，从Foursquare旅行网站获取游客签到数据，将其按时间顺序转化为一条旅游线路，使用LDA概率主题模型进行旅游偏好主题分析，并用词汇云(The Word Cloud Method)和热力图(Heat Map)呈现了主题分析结果[40].

与文字数据相比，游客上传的照片包含了丰富有趣的信息，具有更强的时空属性，为研究游客偏好提供了一个新的视角[44].在线照片嵌入的元数据(如位置、时间等)、附加的文本(如标题、描述)和视觉内容本身是研究旅游者行为的主要对象[45].研究内容包括旅游者空间偏好、游客行为轨迹分析、视觉内容分析[46].部分研究会利用计算机视觉技术等人工智能方法识别大量旅游照片的内容，突破人工方法识别照片视觉信息的局限性.

除单一对在线照片数据的分析外，还可将照片分析和游客采访结合起来进行研究，即进行照片采访.这种策略可以触发调查对象的记忆、产生不可预知的答案、弥合被调查者和研究者的文化差异、减少研究员和线人的权力失衡，并提供一个促进交流的平台，更客观地反映游客的认知和偏好[47].Kam Hung利用照片采访方法，对来自中国4座城市的20个邮轮旅游者进行深度采访，根据采访数据构建了分层体验模型，研究显示：中国游客既喜欢追求与惯常环境不同的体验，如国外服务者的服务、国外的文化体验；又对中国文化元素有较强诉求[48].

2.5 脑电图(Electroencephalogram)

传统的自我报告式的旅游偏好测度(如访谈、问卷调查)虽然简单易行，但容易导致被研究者的故意犯错行为[49-51].因为社会期望效应会扭曲情绪反应，人们不能(或不想)在明确要求时充分解释自己的偏好，所以这些研究方法并不能有效捕捉到对产品刺激的最初无意识的情绪反应[52-53].为应对这一问题，以眼动追踪、皮肤电反应和脑电图(EEG)等为代表的神经生理学方法成为近年来旅游偏好研究的新趋势[54].此类方法通过检测生物识别反应来获取研究对象的旅游偏好信息，从生物测定反应中获得的信息可能比倾向于故意错误的问卷更可靠[55].已有学者研究表明眼动仪对偏好的预测准确率很低，远低于脑电图的准确率[56].在已有应用于旅游偏好研究的神经生理学方法中，脑电图方法以其较高的时间分辨率、可接受的空间分辨率和超高的性价比受到研究者的青睐[57].

人脑信号的变化，记为脑电图(EEG)，其主要频谱带为Delta(0—3 Hz)，Theta(4—8 Hz)，Alpha(9—12 Hz)，Beta(13—30 Hz)和Gamma(31—40 Hz)，用来测定消费者对特定产品或营销刺激的认知或情感过程[55].这类研究的主要目的一是根据EEG变化了解消费者对产品的偏好以及决策过程中相对应的脑电波变化.脑电图方法通过脑电采集帽采集EEG信息，用MATLAB编写程序及其插件来进行EEG信号的处理与分析，从而获得消费者观察不同广告和产品时产生的大脑活动来评估不同营销策略的有效性以及消费者对产品的偏好情况.人类的行为是由运行在意识水平以下的过程来驱动的，EEG提供了获取无意识大脑活动数据的途径，是非入侵性的一种方式，是传统的行为研究方法做不到的.而且心理生理学测量更加客观，不受参与者理解的限制，可以跟踪受试者的实时反应，而不依赖于记忆和认知过程[56].

Khushaba等利用脑电波频率调查客户偏好(喜欢/不喜欢)，研究表明：额叶、顶叶和枕叶区域的光谱活动随参与者的喜好而改变[58].Telpaz等通过使用脑电图预测潜在客户的喜好，因为受试者对于偏好的产品额电极位置的N200频率增加[59].Baldo等使用EEG数据预测鞋类产品的消费者偏好，研究表明：与基于自我报告的预测相比，基于EEG的预测可能会更可靠，从而增加公司利润[60].Murugappan等使用EEG信号来识别最喜欢的汽车品牌，应用品牌的视频广告，并利用EEG功率谱密度和概率神经网络分类器的提取特征，以相对较高的准确度识别出了消费者最喜欢的品牌[61].Aprilianty使用EEG评估了消费者对内衣颜色的偏好[62].为了调查最有区别的EEG通道和频率以了解消费者的喜好，Yilmaz等根据多通道EEG记录进行了一项实验.他们发现，低频频段中的F7正面和T6颞通道是区分消费者偏好的最有效的通道[63].但是在旅游研究领域，EEG的应用还处于起步阶段，国外有少量研究涉及目的地偏好，国内几乎还未有学者利用EEG研究旅游偏好问题[54].

3 评述及研究展望

总的来说，旅游偏好的测度方法逐步从单一学科方法(如经济学、心理学)到学科间方法融合；从数据收集方法来看，从传统的问卷调查、访谈法等数据获取手段，到网络文本挖掘、神经心理实验方法等.综合比较上述几种国外主流的旅游偏好测度方法，可以看出，基于特征理论的联合分析方法可以有效评估旅游者对旅游产品各个属性的偏好，但不能区分每个属性在决策过程不同阶段所起的不同作用；选择实验可以定量的用WTP来反映旅游者对不同属性的偏好程度，但是实验设计和数据获取有一定难度；IPA可以连接旅游偏好和旅游企业的绩效表现，但对旅游偏好解释的程度不够定量；利用UGC的内容分析法在获取数据的便捷性方面有一定优势，利用脑电图可以弥补传统方法的缺陷，测量更加客观(具体对比分析如表1所示).基于此，对未来的旅游偏好测度提出以下3条建议.

表1 各种旅游偏好测度方法的对比分析

3.1 综合多种方法，全面精确反映偏好

综上所述，每种偏好测度方法都有其优势和缺陷，未来的旅游偏好研究可以综合几种方法，更加全面、更加客观地认识旅游偏好，更好地为旅游产品的开发设计提出建议.例如，传统的自我报告方法与EEG实验法结合，EEG实验法弥补了前者的主观性所带来的误差，两者结合可以彼此验证，使偏好测度结果更为准确.

3.2 从时间、空间和社会距离维度理解偏好的动态变化

随着时间的推移，游客的偏好很可能会发生变化.尽管如此，旅游业中的应用研究仍然有限.以往关于游客偏好的研究大多是基于一种横截面方法，在某个时间点对偏好进行统计估计.然而，越来越多的人要求研究旅游产品选择的过程方法[64].社会心理学中的解释水平理论告诉我们，时间、空间、社会距离等维度的心理感知变化都会导致个体的态度、偏好和行为发生变化[65].因此，在进行旅游者对产品偏好的研究时，可以考虑到这一点，追踪偏好的动态变化规律，更精准地把握旅游者的偏好.

3.3 在具体研究情境中注意每种方法的适用性

虽然文中归纳评述的方法都可以用于旅游产品的偏好测度，但是在具体的情境中必须注意方法的适用性.比如，如果要进行的研究在邮轮上或者室外环境，就很难用EEG实验法，因为很难控制受访者不受外界环境干扰，所产生的EEG也会有偏差；如果利用CE测度旅游偏好，在调查时则需要调查员讲解一下选项卡的内容和选择方法，有助于被调查者理解和做出选择，一般最好面对面进行而不是线上进行，才能保证调查结果的有效性.在具体情境中注意到这种适用性，才会使测度结果更加准确.