CC BY
3
2023
ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА ЭКОНОМИКА
Т. 39. Вып. 4
ЭКОНОМИКА ФИРМЫ И БИЗНЕС-СЕТЕЙ
УДК 336.6
JEL Z32+G32
Основные аспекты модели экономики впечатлений в туристической отрасли*
Е. А. Федорова1, А. Р. Неврединов2
1 Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации, Российская Федерация, 125167, Москва, пр. Ленинградский, 49/2
2 Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана, Российская Федерация, 105005, Москва, ул. 2-я Бауманская, 5
Для цитирования: Федорова, Е. А. и Неврединов А. Р. (2023) 'Основные аспекты модели экономики впечатлений в туристической отрасли', Вестник Санкт-Петербургского университета.
Экономика, 39 (4), с. 599-626. https://doi.org/10.21638/spbu05.2023.407
Цель исследования — выявить влияние факторов экономики впечатлений (развлечение, образование, эстетика, эскапизм) и экономической составляющей на предпочтения в выборе отелей в отечественной туристической отрасли. Эмпирическая база исследования включает 30 926 разделенных по оценкам потребителей отзывов по 1243 отелям России за 2021-2022 гг. с сайта tripadvisor.ru. Методология исследования включает текстовый анализ отзывов туристов: подсчет частотности слов и словосочетаний в отзывах, расчет корреляции слов, нахождение связей слов при помощи матрицы эмбеддингов word2vec, выделение наиболее популярных тем обсуждений на основе метода латентного размещения Дирихле (Latent Dirichlet allocation, LDA) и оценку тональности при помощи сети-трансформера BERT. Результатами данного исследования оцениваются аспекты базовой модели экономики впечатлений и адаптируется модель для отечественной сферы туризма и гостеприимства при добавлении релевантных аспектов (рекомендации и экономики). По результатам количественной оценки аспектов расширенной модели экономики впечатлений было выявлено, что эстетический аспект является определяющим для людей при оценке отелей, а аспекты развлечения и образования, выраженные косвенно, хоть и имеют высокую значимость, но не такую, как эстетические параметры. Экономическая составляющая, прежде всего соотношение «цена — качество» и общая оценка стоимости, также выделяется в основных тематиках, однако обзоры отелей фокусируются на ней в меньшей степени. Подобное
* Статья выполнена по государственному заданию 2022 г. Правительства РФ. © Санкт-Петербургский государственный университет, 2023
исследование оценки аспектов модели экономики впечатлений для туристической отрасли в России проведено впервые и позволит развить рынок путешествий в России.
Ключевые слова: экономика впечатлений, текстовый анализ, управление отелями, сфера услуг.
Введение
Модель взаимодействия экономических субъектов выявляет ключевые особенности и характеристики, свойственные всем процессам и явлениям, происходящим в обществе. Одним из ключевых факторов, определяющих процесс трансформации экономической модели, выступают поведенческие аспекты экономических субъектов, вовлеченных в экономические отношения, в том числе поведение отдельных людей, выступающих потребителями.
Д. Гилмор и Д. Пайн (Pine and Gilmore, 1998) впервые отметили очередное изменение экономической модели, введя понятие экономики впечатлений, которую можно определить, как концепцию создания ценности, уникального персонализированного впечатления для конкретного потребителя. Ученые установили, что впечатление может быть идентифицировано как принципиально новый экономический продукт, приходящий на смену товарам и услугам. Несмотря на то что термин «экономика впечатлений» активно используется и в отечественной литературе, эмпирических исследований не так много. В данной статье восполняется указанный пробел. Цель исследования — оценить роль составляющих классической модели экономики впечатлений (развлечение, образование, эстетика, эскапизм) и экономической составляющей для рынка туристических услуг в части гостиниц и отелей.
Основные вопросы, которые поставлены в исследовании, касаются того, на основе каких критериев туристы выбирают отели и как влияют факторы экономики впечатлений на их выбор наряду с экономическими факторами. Эмпирическая база включает 30 926 отзывов по 1243 отелям за 2021-2022 гг. с сайта tripadvisor.ru.
Методология исследования включает текстовый анализ обработки отзывов: подсчет частотности слов и словосочетаний, расчет корреляции слов, выделение наиболее популярных тем обсуждений на основе метода LDA и оценку тональности. Также строится матрица эмбеддингов word2vec, которая позволяет анализировать связи слов. Для ее визуализации обычно на графике применяется t-SNE, результатом которого является рисунок схожести нескольких основных наборов терминов.
Статья включает обзор литературы и постановку исследовательских задач, описание методологии исследования, анализ эмпирической базы и основные результаты исследования, заключение и список литературы.
1. Обзор литературы
На сегодня экономика впечатлений изучена достаточно хорошо, особенно в зарубежной научной литературе. Одним из наиболее популярных контекстов изучения модели экономики впечатлений, безусловно, является туристическая сфера, так как эта сфера наиболее явно коммерциализирует получение впечатлений и нового опыта. В данном разделе будут рассмотрены ключевые исследования модели экономики впечатлений в целом, а также работы, посвященные туристическому контексту.
1.1. Экономика впечатлений и благосостояние
Теории экономики впечатлений и благосостояния от впечатлений важны для изучения в современном обществе. Главенствующая долгое время теория принятия решений, где рациональный экономический агент сравнивает альтернативные стоимости своего выбора, сменилась на новую теорию поведенческой экономики, где гедонизм и удовольствия получают свой вес в задаче максимизации благосостояния. Исследователи Д. Канеман и Р. Талер (Kahneman and Thaler, 2006) называют это поведение экономического агента максимизацией благосостояния от впечатлений, а основы теории экономики впечатлений (также известной как 4E) были сформулированы Пайном и Гилмором (Pine and Gilmore, 1998), которые выделили четыре сферы потребительского опыта, основывающегося на формировании впечатлений как обособленного продукта: развлечение, образование, эстетика и эскапизм. При этом каждая из сфер опыта рассматривается в литературе с позиции двух измерений: уровня вовлеченности, варьирующегося в зависимости от степени участия от пассивного до активного; типа связи (отношений), который объединяет потребителей с конкретными событиями или представлениями и варьируется в зависимости от тесноты взаимодействия с объектом потребления от поглощения до погружения.
Ставшая уже классической модель экономики впечатлений Пайна и Гилмора трансформировалась в более конкретные системы в зарубежных и отечественных исследованиях либо для отдельных отраслей, либо для товаров. Так, доказано, что экономика впечатлений в контексте применения приложений дополненной реальности на фестивалях науки не состоит из четырех классических независимых измерений, а существует в едином воплощении (Claudia, Hyungsoo and Rauschnabel, 2018). Было выявлено, что эстетический дизайн продукта определяет остальные сферы потребительского опыта, а оставшиеся три сферы влияют на удовлетворенность посетителей и формирование положительных воспоминаний о фестивале науки и вовлеченности посетителей.
В отечественном научном пространстве хотелось бы отметить работу Н. А. По-ротниковой (Поротникова, 2011), в которой оценивается значимость экономики впечатлений для российского рынка и ее применение для разработки стратегии позиционирования и имиджа бренда тайского ресторана. Также имеет место работа (Шерешева и Костанян, 2015), в которой исследуется подход к оценке эффективности работы организации сферы здравоохранения с позиции экономики впечатлений с целью внесения правок в менеджмент отрасли для повышения клиенто-ориентированности. Таким образом, в зависимости от сферы изучения влияние факторов экономики впечатлений может отличаться от классической модели.
1.2. Экономика впечатлений в сфере туризма
Туристическую сферу можно считать одной из наиболее продвинутых в теме экономики впечатлений: четыре основных фактора, выдвигаемых в классической модели Пайна и Гилмора, исследуются в этом контексте чаще, чем в остальных. Дж. Хван и С. Ок Лю (Hwang and Ok Lyu, 2015) изучают влияние предшествующего опыта человека на формирование восприятия качества текущих впечатлений
от жизни. Они рассматривают индустрию туризма, в частности в рамках участия в выездных турнирах по гольфу. В работе выдвигается гипотеза о том, что четыре аспекта экономики впечатлений влияют на формирование восприятия благополучия. Кроме того, предполагается, что восприятие благополучия может привести к увеличению силы бренда и пересмотру намерений относительно дальнейшего потребления или повторного использования. Результаты анализа данных подтвердили гипотезу исследователей. Кроме того, вовлечение клиентов смягчает взаимосвязь восприятия благополучия и идентификации бренда.
К. Лоурейро (Loureiro, 2014) исследовала влияние экономики впечатлений на привязанность к месту и формирование поведенческих намерений через эмоции и воспоминания. Для анализа была выбрана сфера сельского туризма, поскольку она не только предоставляет информацию об отдельных единицах размещения в сельской местности, но и связана с набором возможных мероприятий, предполагающих как пассивное, так и активное участие гостей, затрагивая четыре аспекта экономики впечатлений.
Достаточно популярной является тема гастрономического туризма в развивающихся странах. В одном из исследований Э. Парк и А. Видьянта (Park and Widyanta, 2022) проводят эксперимент по установлению влияния гастротуризма на всю туристическую сферу и экономику в целом на развивающемся рынке Индонезии. Авторы получили результаты и разработали теоретическую модель, согласно которым хорошо организованный гастротуризм позволяет развивать на рынке предложения национальной кухни и для туристов, и для местных жителей, создавая новые впечатления и повышая общее благосостояние. В другом исследовании изучено получение новых созидательных впечатлений у туристов на примере небольшой пивоварни в Таиланде (Chirakranont and Sakdiyakorn, 2022). Показано, как все четыре аспекта экономики впечатлений отражаются в получении туристами опыта от посещения пивоварни и работы на ней (при этом расположение не в странах Запада играет важную роль), а также то, как опыт влияет на впечатления активных, вовлеченных туристов, предпочитающих глубокое погружение и активное участие в получении опыта.
Можно выделить работу российских авторов —Л. Б. Нюренбергер, Н. А. Лучиной, Н. Е. Петренко и А. В. Курнявкина (Нюренбергер и др., 2020), исследующую изменения туристического геопространства под влиянием современных тенденций и желания людей получать новые впечатления. Анализируются возникающие и затухающе виды туризма, трансформация старых туристических пространств в новые туристические кластеры. Ю. А. Пшеничных, А. П. Адамюк (Пшеничных и Адамюк, 2022) изучают экономику опыта в гостиничном бизнесе, выделяя основные тренды получения туристических впечатлений для разных целей (уход от действительности, стремление к независимости, новизна, сближение с природой, получение острых впечатлений и саморазвитие), раздвигая рамки четырех аспектов классической модели экономики впечатлений. В. И. Суржиков, А. С. Суркова (Суржиков и Суркова, 2020) делают упор на оценке комфортабельности, анализируя листы для определения основных потребностей опрашиваемых. Такой подход более прикладной и помогает выявить необходимые направления развития для туристических объектов.
Е. В. Конышев в своей работе (Конышев, 2022), исследуя туристско-рекреаци-онное пространство Кировской области, прибегает к текстовому анализу отзывов
с сайта ТлрАётог и получает данные о негативном восприятии транспортной инфраструктуры, природных объектов и рекреационных зон. Анализируется динамика индекса тонального восприятия, который снижался с 2013 по 2021 г., выделяются ключевые проблемы области в сфере туризма. А. Ковальчик (Kowalczyk, 2014) считает, что в обществе впечатлений критерием качества отдыха становится опыт взаимодействия туриста с объектом туризма и восприятие различных компонентов туристской сферы. Е. А. Джанджугазова (Джанджугазова, 2019) анализирует отношение туристов к различным объектам в музее-заповеднике «Кижи», также используя отзывы с сайта ТлрАётог, позволяющие составить комплексную картину восприятия специфичного туристического объекта. Помимо выявления сильных сторон объекта и основных впечатлений людей отзывы помогают определить и слабые стороны. А. С. Корелина и О. К. Ойнер (Корелина и Ойнер, 2015) рассматривают взаимосвязь вовлеченности потребителей в системе создания ценности и потребительской удовлетворенности и лояльности на примере гостиничной индустрии Москвы, также используя отзывы для выделения основных аспектов, на которые обращаются внимание клиенты гостиниц, и выделяя важность для клиентов возможности кастомизации услуг.
Анализ научной базы отечественных и зарубежных исследований показал, что единых критериев изучения аспектов модели экономики впечатлений не существует, а подходы качественного и количественного анализа отличаются в зависимости от исследования и сферы применения.
2. Исследовательский вопрос
В представленном исследовании аспекты базовой модели экономики впечатлений впервые будут оцениваться и адаптироваться для туристической отрасли отечественной экономики с помощью количественного исследования. Далее будут рассмотрены все четыре аспекта базовой модели экономики впечатлений в контексте туризма в России.
Эскапизм. Рассмотрим более подробно эскапизм как одну из составляющих базовой модели экономики впечатлений. Эскапизмом называют стремление людей уйти от городской суеты и привычной жизни, расслабиться физически и эмоционально. Инструментом для достижения данной цели выступают путешествия, посещение спортивных и развлекательных мероприятий, которые в том числе создают иллюзию избегания реальности. Россия — страна, которая имеет обширные территории и множество уникальных природных и культурных достопримечательностей, поэтому внутренний туризм можно считать привлекательным для отечественных туристов. В данном исследовании факт проживания в отеле в туристических целях (но не в случаях проживания в отеле по причине смены жительства и во время командировки) можно считать эскапизмом. Это стремление получить новые впечатления при уходе от реальности привычной жизни. В дальнейшем анализе будет показано, что эскапизм сам по себе является движущим аспектом туризма, поэтому количественная оценка этого фактора экономики впечатлений не проводится.
Образование. Второй составляющей является образование, в базовой модели образование трактуется широко и означает изучение чего-то нового. В данном ис-
следовании образовательная составляющая также имеет широкий смысл и является ценной для потребителей в туристической отрасли, помогая повысить удовлетворенность путешественников, трансформируя их поведенческие намерения. Люди зачастую надеются улучшить свои знания, навыки и способности через образовательный опыт в местах, которые они посещают. В качестве образовательного опыта может выступать изучение характеристик отеля и тех стандартных и нестандартных услуг, которые эти отели поставляют.
Развлечение. Развлечение — характеристика стандартной модели экономики впечатлений. Привлекательность развлечений играет важную роль при выборе пункта назначения, потому что развлекательные предложения высокого качества дарят посетителям незабываемые воспоминания. Более того, такие воспоминания являются ключевыми факторами в формировании восприятия удовольствия, что сказывается на повышении качества жизни. Например, для путешественника в отеле является важным не только сам факт отдыха в комнате, но и те развлечения, которые может предоставить отель — необычный или расширенный шведский стол, услуги штатного экскурсовода, косметические или спа-услуги и подобные дополнительные возможности.
Эстетика. Четвертой и последней составляющей модели экономики впечатлений является эстетика. В индустрии отелей можно найти примеры, когда эстетические факторы (привлекательный дизайн интерьера и оформление) играют большую роль в формировании общего имиджа отеля. Как и развлечения, эстетика сопутствует повышению уровня удовлетворенности, который, в свою очередь, сказывается на качестве полученных впечатлений и благосостоянии туристов.
Все четыре аспекта модели экономики впечатлений выражены через рекомендации, которые дают туристы после посещения отеля, их комментарии варьируются от негативных (когда туристам ничего не понравилось) до позитивных (все замечательно). Рекомендации могут содержать различный тематический фокус: они могут касаться места расположения отеля, качества комнаты или номера, а также различных дополнительных услуг (качество питания, наличие парковки и т. д.), которые предоставляет отель. При этом рекомендации различаются и контекстным фокусом «цена и качество». Таким образом, важным фактором при посещении отеля является классический экономический фактор рационального соотношения цены и качества. Поэтому в условиях российской действительности классическая, или базовая, модель экономики впечатлений имеет следующий вид (рис. 1).
Таким образом, когда потенциальный турист для смены обстановки выбирает путешествие в один из городов России, для него важны: классический экономический аспект (value for money — соотношение цены и качества), выраженный в выгодном предложении и допустимых ценах, а также аспекты экономики впечатлений. К классическому экономическому аспекту в данном исследовании относятся любые высказывания туристов на предмет соотношения цены и качества, то есть оценка оправданности цен. К экономике впечатлений относятся факторы образования и развлечения — это, например, высказывания относительно места отеля и его дополнительных возможностей; фактор эстетики — это эстетические и визуальные впечатления от проживания в отеле (например, красота номера, отеля). На основе основных экономических аспектов турист дает рекомендации по отелю и принимает решение о вторичном посещении отеля.
Рис. 1. Базовая модель влияния аспектов экономики впечатлений на опыт туристов для отечественной туристической отрасли, дополненная внешними факторами и экономическим аспектом
В статье будет представлена оценка основных аспектов базовой модели экономики впечатлений на основе текстового анализа отзывов о российских отелях. Помимо оценки контекста и семантики базовых аспектов также будет оценен экономический аспект value for money. Наиболее дискуссионным вопросом исследования модели экономики впечатлений на примере туристической сферы является приоритетность экономических аспектов. Однако в представленной публикации не определяется, что для отечественного туриста наиболее важно: получение качественных впечатлений или низкая цена на размещение.
3. Методология исследования
Исследование проходило в четыре основных этапа (рис. 2).
Сбор и подготовка данных
Анализ частотности слов и словосочетаний
Тематическое моделирование LDA + анализ терминов с помощью word2vec
Анализ тональности отзывов с помощью BERT
Рис. 2. Этапы исследования
На первом этапе работы собиралась выборка текстовых корпусов с отзывами о различных отелях России на сайте TripAdvisor. TripAdvisor позволяет получить доступ к большому массиву UGC-контента (User Generated Content), наиболее подходящего для количественного исследования аспектов экономики впечатлений в сфере туризма на реальных данных от пользователей сайта. Собранная выборка
была специально очищена для дальнейшего анализа: из текста были удалены служебные слова, специальные символы, не пригодные для анализа, стоп-слова (предлоги, местоимения, другие наиболее употребляемые и не несущие особого смысла слова). Также перед анализом текст был лемматизирован, то есть все слова были приведены к их словарной форме. Таким образом в анализе избегается дробление словосочетаний или искажение тем из-за множества различных форм слова.
На втором этапе текст был проанализирован с точки зрения частотности терминов и биграмм — словосочетаний из двух слов. Анализ проводился в зависимости от статуса отзыва: отдельно для отзывов с плохими и хорошими оценками отелей, которые были даны в комментариях пользователей. Этот простейший метод позволяет проанализировать текстовый массив данных без особых затрат вычислительной мощности и определить то, о чем чаще всего говорилось в тексте. В изучаемом контексте это помогает выявить основные характеристики гостиниц и отелей, волнующие людей.
На третьем этапе было проведено тематическое моделирование с помощью модели LDA для текста, что позволило выделить основные тематики отзывов из ключевых слов. Также на данном этапе была построена матрица эмбеддингов word2vec методом снижения размерности t-SNE. Полученный рисунок схожести основных наборов терминов помог подтвердить результаты оценки частотности слов, проведенной на втором этапе исследования.
На четвертом этапе используется заранее обученная на корпусе коротких русскоязычных текстов сеть-трансформер RuBERT, с помощью которой была проанализирована тональность всех отзывов в корпусе текстов. На данном этапе оценена средняя тональность отзывов в целом, а также средняя тональность в зависимости от аспекта экономики впечатлений (отзыв классифицируется моделью перед определением тональности).
Несмотря на то что описанные подходы к анализу текстовой информации на третьем и четвертом этапах являются достаточно популярными в современных исследованиях, они не часто примеряются в сфере изучения модели экономики впечатлений или в сфере изучения туризма и гостеприимства. Поэтому данный инструментарий будет более подробно описан в следующих разделах.
3.1. Тематическое моделирование методом LDA
Для исследования основных тематик отзывов и выделения определяющих их слов применяется один из методов машинного обучения без учителя — LDA (Latent Dirichlet allocation). Данный инструмент позволяет визуализировать тематики, выделенные из корпусов текста. Подход часто используется в разных научных исследованиях, основанных на анализе текстовой информации (Moro, Cortez and Rita, 2015; Cheng et al., 2014; Lefebvre, Bloom and Loughead, 2020). Применительно к текстовому анализу говорят, что корпус текстов представляет собой смесь некоего небольшого количества тем, выделяемых путем анализа основных терминов, чаще всего применяемых в темах и определяющих их. Метод позволяет осуществить тематическое моделирование и изучить определяющие слова, выделяющие темы, тем самым определяя основные тематики в корпусе текстов.
Ключевое отличие тематического моделирования методом LDA от простого анализа частотности заключается в разделении корпуса на заданное число неяв-
ных тем и выход за рамки простого статистического анализа, так как LDA помогает определить основные термины, на базе которых происходило выявление неявных тематик.
Оптимальное число тем определяется на основе перебора моделей с различным заданным числом тем и анализа их устойчивости и когерентности (поиск на сетке). Количество тем для перебора выбирается не слишком большое, несмотря на внутреннюю согласованность, это позволяет минимизировать число наложений схожих тематик. Возможное наложение тем друг на друга можно увидеть при визуализации модели LDA. В результате текст предстает в виде некоего конкретного набора тем, определяющихся небольшим набором ключевых слов.
3.2. Текстовый анализ word2vec методом t-SNE
Для анализа текста часто применяется метод визуализации отношений терминов, их связей с ключевыми словами на основе эмбеддингов слов (word embedding) с подходом к снижению размерности данных t-SNE (van der Maaten and Hinton, 2008). Данный подход разработан как модификация SNE (Hinton and Roweis, 2002). Эмбеддинги получены на основе метода word2vec (Mikolov et al., 2013), который довольно эффективен в определении семантических взаимосвязей в тексте и позволяет анализировать тексты и строить модели для NLP (Le and Jeong, 2017). Эта связка позволяет отобразить соотнесенные с ключевым словом термины в виде кластеров слов на рисунке и анализировать сходство объектов с множеством параметров путем их относительного расположения в пространстве. Метод популярен тем, что визуализация большого количества параметров текста снижается до двумерного графика. В данном исследовании этот анализ реализован с помощью библиотеки языка Python — scikit-learn. Чтобы не перегружать графики, в рамках одного рисунка отображено не более трех слов.
Характерной чертой алгоритма является оптимизация градиентного спуска со случайным инициированием, в связи с чем разные запуски алгоритма дают несколько различающиеся результаты, что прежде всего проявляется в расположении кластеров слов на графике. Однако при анализе важно их положение не на самом рисунке, а относительно друг друга (близость отдельных кластеров и слов), а также выделенные термины в целом.
3.3. Оценка тональности моделью-трансформером BERT
Для оценки тональности обсуждений и рекомендаций различных отелей в исследуемом корпусе текстов была использована нейросетевая модель-трансформер RuBERT от разработчиков DeepPavlov1. Эта модель была обучена под семантические задачи на основе корпуса коротких русскоязычных текстов. Процесс работы модели BERT описывался в работе Дж. Девлин, М. Чанг, К. Ли и К. Тутановой (Devlin et al., 2018).
1 Документация модели RuBERT. URL: http://docs.deeppavlov.ai/en/master/features/pretrained_ vectors.html (дата обращения: 20.12.2022).
Модель БиБББТ позволяет определить тональность и общее настроение русскоязычных текстов на основе лексики и структуры предложения. Для каждого текста модель оценивает вероятность того, что текст имеет позитивное, нейтральное или же негативное настроение. С помощью полученных вероятностей для каждого текста были определены средние показатели индекса тональности:
Позитивность отзыва - Негативность отзыва Индекс тональности =-
100
Индекс тональности представляет из себя разницу вероятностей того, что текст имеет позитивное или негативное настроение, нормированную на 100. Таким образом, отзывы об отелях с позитивным настроением, описывающие хорошие впечатления и удовлетворение, будут оценены с высоким показателем индекса тональности. Негативные отзывы, напротив, будут иметь высокие по модулю отрицательные значения индекса тональности, нейтральные отзывы с описанием отелей без каких-либо оценок и эмоций покажут индекс тональности, близкий к нулю.
4. Эмпирическая база исследования и результаты анализа
В данном разделе рассмотрены эмпирическая база и ключевые результаты каждого этапа исследования.
4.1. Эмпирическая база исследования
Эмпирическая база исследования включала 30 926 русскоязычных отзывов с сайта ТпрАёшог по 1243 отелям за 2021-2022 гг. Распределение отзывов по оценкам отражено на рис. 3.
Оценка 5 Оценка 4 Оценка 3 ■ Оценка 2 ■ Оценка 1
Рис. 3. Доля отзывов российских туристов об отелях (от 5 — «отлично» до 1 — «очень плохо»)
В собранном корпусе текстов с отзывами о российских отелях оказалось достаточно много положительных оценок: около 80 % всех отзывов с оценками 4 или 5. Почти в двух третях отзывов дан высший балл. Лишь небольшая доля людей пользовалась сайтом, чтобы оставить негативные оценки: 11 % отзывов с оценками 1 или 2. Несмотря на то что выборка существенно смещена в сторону положительных оценок, в нее попало большое количество отелей (1243), множество из которых имеют за все время низкую среднюю оценку.
4.2. Анализ частотности слов и словосочетаний
Анализ частотности проводился по трем направлениям: 1) частотность терминов по всему массиву отзывов; 2) частотность словосочетаний по отзывам с высшими оценками (оценка 5); 3) частотность словосочетаний по отзывам с низшими оценками (оценки 1 и 2). На рис. 4 приведены результаты анализа частотности слов по первому направлению. Наиболее частотными можно считать слова «номер» и «отель», которые естественным образом возникают в отзывах о российских гостиницах. Далее частотность отдельных слов резко падает, и именно начиная с них
Рис. 4. Анализ частотности терминов по всему массиву отзывов
можно проводить сравнительный анализ. На диаграмме представлены 75 самых частотных слов.
Из анализа отдельных слов можно заметить, что людей больше всего интересуют вопросы питания (завтрак, вода, ресторан), обслуживающего персонала (персонал, администратор, ресепшн, сотрудник, сервис), возможностей размещения и удобства (ребенок, кровать, стол, этаж, заселение, кондиционер). Из возможностей отеля чаще всего посетители отмечают наличие бассейна.
Отдельно необходимо выделить блок слов, посвященных чистоте в помещениях (уборка, грязный). Вопрос чистоты — это основной фокус внимания людей во всех проанализированных отзывах. Чистота в целом относится к аспекту экономики впечатлений с точки зрения эстетики.
Наиболее часто фигурируют термины, относящиеся к классическому экономическому аспекту (цена, оплатить), но в рейтинг 75 наиболее частотных слов они не попадают. Данные термины отражают допустимую стоимость размещения и классический экономический аспект (соотношение цены и качества). Также стоит отметить, что наличие платных или бесплатных сервисов, а также скидок является одной из наиболее важных тем.
Еще один самостоятельный блок терминов, который удалось выделить на основе анализа частотности отдельных слов среди всех отзывов об отелях России, — расположение отеля. Пользователи упоминают такие термины, как «дорога», «расположение», «парковка», однако не так часто, как общие впечатления, ценовую характеристику или наличие дополнительных удобств, но все же о наличии устойчивой тематики в корпусе говорить можно. Блок, который касается рекомендаций, на данном уровне выделить не удалось, так как он больше зависит от контекста, чем предыдущие тематики.
Подобный анализ был проведен по двум другим направлениям: анализу частотности словосочетаний по отзывам с высшими оценками (оценка 5) и анализу частотности словосочетаний по отзывам с низшими оценками (оценки 1 и 2). Результаты анализа представлены на рис. 5. При сравнении частоты словосочетаний на подвыборках, разделенных по оценке, прослеживаются явные отличия. Так, в отзывах с положительной оценкой, естественно, часто употребляются выражения: «очень понравился», «очень вкусно», «высокий уровень» и т. д., когда в отзывах с отрицательной оценкой такие выражения не употребляются, люди ограничиваются описаниями того, что стало причиной плохих оценок (может быть связано с уборкой, постельным бельем, территорией, размерами номера и т. д.).
Часто низкая оценка проживания в отеле связана с неоправданными ожиданиями гостя, в таких случая говорят о числе звезд отеля, номерах люкс или отношении к гостям. По результатам анализа обеих выборок видно, что отдельным блоком выделяются темы, связанные с едой. Так, в отзывах с отрицательной оценкой очень часто «завтрак скудный», тогда как при противоположной оценке — «разнообразный/ вкусный завтрак». Также в обеих подвыборках можно найти термины, относящиеся к экономическому аспекту цены, например «цена качество» выделяется и в отзывах с высокими оценками, и в комментариях с низкими оценками. Наличие данного аспекта показывает важность его для людей при оценке «стоит ли отель своих денег».
В целом в отзывах часто выражается негативное впечатление, можно отметить формы жалоб: «хамское отношение», «очень шумно», «грязь», «холодно». При этом
I
г г;
1
си §
г
со
очень понравиться 2263 уютный номер ЯШ 74 2 шведский стол 776 стоимость номер
выбрать отель
шведскнн стол 1607 вежливый персонал 711 следующий день 174
отель очень 1510 чисто уютный 706 ванная комната 155 стандартный номер
центр город 1350 отдельный спасибо 694 номер очень 144 свои деньга
вкусный завтрак 1149 обязательно вернуться тип 693 постельный белье 141 цена качество
очень хороший шиз постельный оелье ШШШ. 687 уборка номер 134 весь отель
приветливый персонал 1047 завтрак шведскнн ПНН 667 каждый день 125 свооодныи номер
номер очень ^■ 11Ш очень приятный 665 забронировать номер 121 рекомендовать отель
очень вкусный 1010 очень чисто 664 сотрудник отель 115 руководство отель
номер чнстын мштыи11! 007 очень довольный ШШШ 639 горячий вода 114 номер стандарт
очень уютный окк номер чисто 631 номер люкс 104 номер маленький
очень удобный <пп халат тапочки 670 день рождение ^^^Я 104 маленький ребенок
ванная комната 031 расположение отель 615 отель звезда 102 хорошнн отель
высокий уровень отель расположить 604 первый этаж 99 девушка ресепшен
персонал очень Х76 завтрак очень 591 соседний номер 93 центр город
очень удобно 871 хороший завтрак 584 отель очень »3 ресторан отель
удобный расположение 868 персонал отель 583 желать хороший 86 отель хорошнн
останавливаться отель КЯ7 очень приветливый 569 номер этаж 83 единственный плюс
удобный кровать тиши 819 отзывчивый персонал 569 душевая кабина 83 решить вопрос
цена качество ЕВЮШ) я(" очень приятно Н 53Я бронировать номер я* самый дешевый
шаговый доступность ш> чнстып уютный Н 536 очень маленький 82 заселить номер
отличнык отель 788 отель находиться Ж 536 оставлять желать 81 обратить внимание
хороший отель В1 767 соотношение цена Н 532 зубной щетка 76 номер завтрак
чистый номер 755 очень вежливый 518 отношение гость ^Н 75 администрация отель
очень вкусно 744 первый этаж 501 территория отель ■ 74 расположение отель
Рис. 5. Анализ частотности словосочетаний по отзывам с высокими (5) и низкими оценками (1 или 2)
выделилось: «никакой (никаких) извинений». В отзывах с низкой оценкой отеля иногда отмечают и хорошие детали, используя словосочетания «очень понравилось» и «хороший отель». В отзывах с высокой оценкой также находится место для критики: часто жалуются на размер номера («номер небольшой»), но в основном в таких отзывах выражается позитивное впечатление, связанное с чистотой, территорией отеля и описанием различных общих деталей: «окно выходить», «шампунь гель», «халат тапочки», «шведский стол» (хотя описание отеля в равной степени распространено в обеих подвыборках).
Рекомендательный проактивный аспект экономики впечатлений представлен в малой степени и размывается характером исследования, однако фразы «рекомендовать отель», «весь рекомендовать» или, в определенном контексте, «позвонить ресепшн», «остановиться отель» могут относиться к данному аспекту. В целом рекомендацией «стоит ли останавливаться в таком отеле» является сам отзыв как результат впечатления.
4.3. Тематическое моделирование LDA
Представлены результаты тематического моделированием методом ЬБЛ на полном корпусе текстов отзывов о российских отелях. В ходе анализа было выделено 15 ключевых тем (рис. 6). Темы почти не накладываются друг на друга, за исключением некоторых из них. Уменьшение числа тем не позволило исключить кластер с наложением тем, но уменьшило их устойчивость. Число тематик выбрано алгоритмически при оптимизации минимального наложения групп и когерентности.
На основе тематического моделирования было выявлено, что наиболее важными для выделения тематик терминами стали слова, связанные с размером отеля и номера, уютом, чистотой. Значимым оказалось наличие ресторана в отеле, что говорит о ярко проявляющемся аспекте впечатлений и развлечений в модели экономики опыта. Также ключевыми терминами стали слова, связанные с сервисом и услугами при отдыхе с детьми, расположением отеля (особенно важно расположение в центре или рядом с чем-либо), выделяются экономическая составляющая («цена»), а также рекомендации, которые люди делают на основе своего отзыва («рекомендовать»). По результатам анализа можно выделить 15 тем, описанных ключевыми словами (табл. 1).
Из полученных с помощью моделирования ТБЛ тематик вытекают следующие закономерности: очень часто выделяются темы, связанные с детьми (в частности, в тематиках № 1, 2, 8, 13). В них явно определяется связанная с отдыхом тематика и отмечаются впечатления (например, «понравился»), даже выражается благодарность («спасибо»), однако во всех темах важным остается расположение отеля.
Людям важны удобный, чистый номер и ресторан рядом (тематики № 3, 5, 9, 10, 11, 14, 15), часто затрагиваются темы самих номеров «кровать», «этаж», «вода». Иногда встречаются отзывы с общим впечатлением, рекомендующие посещенный отель (тематики № 4, 12), при этом значимо расположение в центре, наличие парковки и «минутного» доступа к чему-то.
В ключевых словах часто встречаются термины, относящиеся к аспектам обучения, развлечений и впечатлений, даже экономический аспект уходит на второй план в сравнении с этими аспектами. В то же время часто прослеживаются слова
г г л
i
И
5
I
г
н
Карта межтематических расстояний (посредством многомерного масштабирования)
10
14
Распределение тем по их числу в корпусе
ресторан понравиться ребенок гостиница спасибо ■ центр время ежой место ночь вода весь рядом хостел рекомендовать удобный уютный город человек расположение останавливаться цена сказать чисто прекрасный большой мочь этаж
Топ-30 Наиболее значимые термины
2 ООО 4,000 6,000 8Г000
Общая частота терминов
2% 5%
Значимостъ(термин w) = частота!«!) * [suint p(t | w) * log(p(t | w)/p(t))] для тем t; см. Chuang et. al (2012)
Рис. 6. Визуализация тематического моделирования методом LDA с выделением 15 тематик
сг\
LO
Таблица 1. Ключевые слова, выделенные на основе тематического моделирования LDA
№ п/п Основные слова выделенной тематики
1 ресторан, весь, место, день, ребенок, отличный, понравиться, уютный, отдых, гостиница
2 большой, спасибо, ресторан, место, свой, уютный, ребенок, день, маленький
3 день, место, понравиться, кровать, весь, окно, человек, отличный, ресторан, рядом
4 день, цена, вода, центр, чисто, рекомендовать, время, ночь, уютный
5 ресторан, день, весь, вода, уютный, спасибо, свой, место, рекомендовать, гостиница
6 удобный, место, кровать, отличный, уютный, чистый, расположение, весь, время, день
7 весь, день, комната, центр, отличный, большой, место, вкусный, расположение, понравиться
8 ресторан, большой, ребенок, весь, минута, просто, бассейн, кофе, мочь, центр
9 вода, рядом, гостиница, весь, этаж, отличный, ресторан, большой, расположение, свой
10 понравиться, день, останавливаться, ресторан, время, весь, город, центр, уютный, чистый
11 весь, уютный, ресторан, отличный, день, большой, человек, понравиться, спасибо, приятный
12 город, место, весь, просто, центр, минута, свой, парковка, расположение, рекомендовать
13 окно, ребенок, место, день, весь, гостиница, работать, расположение, мочь, центр
14 удобный, отличный, чистый, ресторан, весь, понравиться, расположение, центр, большой, день
15 весь, кровать, этаж, ресторан, день, минута, большой, город, чистый, вкусный
вроде «рекомендовать». Наконец, выделяется тема с общими впечатлениями об уютном, чистом номере (тематики № 6, 7) с акцентом на терминах «кровать», «весь» и «день». Вероятно, в данном случае можно говорить о людях, ненадолго задержавшихся в отелях в связи с командировкой или использующих отель как место для ночевки, им не важно наличие питания рядом, и они не рекомендуют отель для целенаправленного посещения, оценивая его качество. Рекомендательный аспект прослеживается косвенно, являясь результатом общих впечатлений и возможностей отелей.
В целом из тематического моделирования LDA можно сделать вывод о том, что людей больше всего волнуют вопросы размещения с детьми, наличие рядом ресторанов, общее расположение отеля и чистота в комнатах. Последний вопрос является наиболее универсальным, интересующим большинство отдыхающих, данный фактор принадлежит аспекту эстетики.
Для тематического моделирования используется нейронная сеть BERT как более прогрессивный метод. В отличие от LDA она лучше анализирует семантику текстов, и число тем определяется автоматически. В частности, был применен алгоритм BERTopic как наиболее современный метод определением тематик текста, который представляет гибкую модель распределения слов на уровне кластеров,
обеспечивающую отличные результаты данного вида текстового анализа (Огоо1:-еиёогзЪ 2022).
Таблица 2. Ключевые слова, выделенные на основе тематического моделирования BERTopic
№ п/п Основные слова выделенной тематики с BERTopic
1 отель, номер, очень, завтрак, хороший, персонал, весь, отличный, ресторан, центр, день, уютный, место, чистый, удобный, расположение, большой, гостиница, понравиться, вкусный
2 номер, завтрак, очень, персонал, хороший, вкусный, ванная, чисто, вода, отель, весь, чистый, приветливый, ресторан, расположение, отличный, уютный, комната, рекомендовать, большой
3 санаторий, процедура, лечение, питание, очень, врач, весь, отдыхать, отдых, корпус, хороший, территория, лечебный, персонал, номер, бассейн, спасибо, день, время, массаж
4 персонал, спасибо, очень, весь, отличный, вежливый, отзывчивый, сотрудник, уютный, хороший, номер, хотеться, понравиться, место, обслуживание, вернуться, чисто, обязательно, расположение, приятный
5 свадьба, номер, отель, очень, свадебный, весь, место, проведение, спасибо, гость, банкет, персонал, ресторан, торжество, банкетный, невеста, отмечать, подарок, красивый, вкусный
6 собака, отель, очень, номер, собачка, питомец, хороший, спасибо, место, ребенок, завтрак, весь, ресторан, персонал, город, животное, разрешить, уютный, отличный, первый
7 лыжа, очень, отель, катание, номер, зимой, персонал, снегоход, хороший, завтрак, подъемник, горнолыжный, лыжный, снежана, спасибо, отдых, удобный, снег, вернуться
8 ребенок, семья, очень, номер, отдыхать, понравиться, весь, кухня, место, ресторан, отличный, завтрак, персонал, отдых, уютный, хороший, взрослый, детский, чистый
Как видно, результаты несколько отличаются, в частности больше дополнительных слов: слов, связанных со спортом («лыжа», «катание», «горнолыжный») для темы № 7, вопросами проживания с питомцами («собака», «питомец») для темы № 6 и специфики пребывания в санаториях («санаторий», «процедура», «лечение») для темы № 3. Все эти слова выделились в отдельные темы, при этом самих тем меньше. BERT позволил определить больше важных тематик, которые, вероятно, присутствовали в отзывах в меньшей степени, но логически очень значимы для определенных видов туристов. Например, снова возникает тема пребывания в отеле с детьми № 8, а слова, связанные с чистотой, присутствуют в множестве тем (№ 1, 2, 4 и 8).
Если же отталкиваться от тематического моделирования LDA, были выделены 15 основных тематик с ключевыми словами. Проанализировав ключевые слова полученных тематик, авторы статьи установили, что базовая модель экономики впечатлений трансформируется для сферы гостеприимства в более комплексную конструкцию, представленную на рис. 7. Модель дополнена аспектами, не относящимися к экономике впечатлений напрямую, но привлекательными для туристического бизнеса.
В полученной модели экономики впечатлений для российского рынка гостеприимства в явном виде присутствует аспект эстетики. Аспекты «образование»
Рис. 7. Расширенная модель экономики впечатлений на основе анализа отзывов о российских отелях
и «развлечение» присутствуют косвенно через термины, относящиеся к возможностям (это могут быть технические возможности отеля или дополнительные предоставляемые услуги) и характеристикам отеля и его расположения (это место отеля, его близость к точкам притяжения внимания и подобные термины). Такой аспект модели экономики впечатлений, как эскапизм, безусловно, является важным в понимании получения опыта, однако не может быть оценен в рамках данного исследования, так как сфера туризма наиболее связана с этим аспектом и поездки в другие города и регионы страны у россиян чаще всего ассоциируются именно с эскапизмом. Из-за того, что вариации других смыслов в данном аспекте выделить не удалось, этот аспект остается в модели экономики впечатлений, но не оценивается количественно.
К базовым аспектам экономики впечатлений был добавлен аспект, важный для сферы туризма и гостеприимства, — аспект рекомендаций. Такой проактивный
аспект важен с коммерческой точки зрения для данных сфер экономики и может быть оценен на собранном массиве отзывов. Также в анализ включен экономический аспект или аспект соотношения цены и качества поездок. Несмотря на то, что этот аспект не связан с моделью экономики впечатлений напрямую, он был оценен в исследовании из-за его привлекательности для бизнеса.
4.4. Методика t-SNE по word2vec
В исследовании также применялась методика ^ЫЕ по word2vec, в ней используется генерация эмбеддингом word2vec, которая позволяет выявлять взаимосвязи слов, после чего при помощи метода сокращения размерности ^ЫЕ с выбором нескольких ключевых слов вектора наиболее схожих проецируются на двумерную область (сами эмбеддинги изначально представляют собой многомерные вектора). Таким образом можно рассмотреть наиболее схожие с ключевым словом термины. На рис. 8 представлены результаты по отзывам с высокими и низкими оценками. Можно отметить, что здесь просматриваются значительные отличия в зависимости от оценки в отзыве.
Для терминов «ресторан» и «персонал» в отзывах с низкими оценками выделяются общие определения — «обед», «поесть», «ужинать» — и даже такое слово, как «юморист», а о персонале много характеризующих впечатление слов — «улыбчивый» (и производных), «порядок», «плевать», «хамить». В случае положительных отзывов для ресторанов чаще встречаются характеристики кухни («грузинская», «пиццерия», «ирландский», «авторский») и впечатления («вкусный», «изысканный»). Для персонала отсутствуют негативные определения, зато есть положительные («безукоризненно», «профессиональный»).
Для слов «завтрак» и «отель» (обычно в отеле предлагается только завтрак) термины схожие, различается только наличие позитивных и негативных терминов, и в целом подтверждаются выводы, полученные из анализа частотности. Кроме того, для позитивных отзывов с термином «отель» чаще выделяется определение его места («город» или «центр»).
Для термина «номер» превалируют эстетические впечатления, как и в простом анализе частотности: для положительных отзывов — множество впечатлений, тогда как для негативных — больше общих определений («раздельный», «полулюкс», «заселить», «категория» и т. п.). Выделились определения «крохотный» и «площадь». Блок «впечатления» почти не выделился в основных взаимосвязях слов. Также для всех терминов не выделятся и экономическая составляющая — только технические описания, возможности и впечатления.
4.5. Анализ тональности
На основе полученных частотностей терминов для полного корпуса отзывов были выделены основные словосочетания, относящиеся к полученным аспектам модели экономики впечатлений (рис. 8). Группы словосочетаний далее были проанализированы с точки зрения их тональности с помощью нейросетевой модели-трансформера КиБЕИТ. В среднем все изученные тематики отзывов об отелях характеризуются нейтральным настроением. Из наиболее позитивно обсуждаемых
Отзывы с низкими оценками (1 или 2 балла)
с<*£ СГОЛ&М^ р^тор;
""8 ™г «МЛ«^ " V *
„ом.™,! <.д..оо«ра,...й шнапрц ЖЧ имена м&па-чвэтйеиф
ми"*7 '"^рмстммтел««.«
- """""в »Л,.ш» ( "Р0**1* * «г„
УПЛТ.С,
нмпшяа
■8 ^ Лр*ДНй
""■"в рлэнйо<е4>нм£ "^лрофЗсиоивльнн^ ПОЦИЛМНЖ1| .,ру«ни.
пооО -""-"■в тсни4
Отзывы с высокими оценками (5 баллов)
яи
командировка порци^ комплексный ужин • рестора^ • разнообразны^ обильны^сь1тны^ вкусны^ °6п^гатеяьн^енТальны^ ремонт
эта$ »„ст.точн. «"»»Ц лобб^ изыс^ оплепи^ ф&Щ* ват4 местеч^ ирис ир • тамбов КУТС^ ярослав^ »ние
кроНТ* сан акку еее«вре*н?нный • простору ратный уютный ЛЫ£ чисты£ р • функц необходимый хороший добный иональный • * #2 бути|| •остани^ кре^ хосте^ ВОЛГ| база куро Ш!1 £ горо^ битьс^
шартный стандарт естный улучшить естный полулюкс люкс делюкс студия апарта санатори^ па
алартаме I номер 1 завтрак
-1 50 -1 00 0 5 1 0 15 0
■ ■
...................'-'Ч
1 «---(
Ьа £
Рис. 8. Результаты анализа близости методами луог<12уес и ^вЫЕ для отзывов с низкими и высокими оценками. Анализ представлен для слов «ресторан», «персонал», «отель», «номер» и «завтрак»
тематик можно выделить ту, что описывает место и характеристику места отеля, цены за размещение (экономический аспект модели), а также отзывы, содержащие рекомендации к посещению отеля. Полученные средние тональности на основе Net Sentiment Rate для каждой тематики по отелям представлены в табл. 3.
Таблица 3. Оценки средней тональности по показателю Net Sentiment Rate для выделенных аспектов расширенной модели экономики впечатлений
Аспект расширенной модели экономики впечатлений Средняя тональность
Рекомендации 0,0063
Эстетика (впечатления) 0,0051
Развлечение и образование (технические возможности) 0,0057
Развлечение и образование (место и характеристика места) 0,0071
Экономический аспект (цена) 0,0065
Если анализировать более подробное описание средних тональностей по самым частотным словосочетаниям2, то можно отметить, что наиболее высокая средняя тональность присутствует в аспекте «развлечение и образование», косвенно выраженном через «место и характеристику места»: это биграммы «недалеко вокзал», «центр кремль», «город недалеко» и «отель центр», а также «расположение центр». Далее по тональности идут словосочетания, связанные с положением на набережной. Самая высокая тональность связана с удобством при путешествии («рядом вокзал»), близостью к основным городским достопримечательностям и развлечением (положение в центре или на набережной).
Этот же блок в отношении технических возможностей и описаний отеля наиболее тонально выделяет: «персонал отель», «обед ужин», «каждый день», «шведский стол», а также наличие различных предметов гигиены в номере («гель для душа», «зубная щетка»). Также существенную тональность имеет тема питания и персонала (как ранее говорилось, отношение персонала очень важно).
Из аспекта «рекомендации» отмечены следующие биграммы: «обязательно вернуться», «очень хороший», «цена качество», «взять велосипед», «взять завтрак». То есть на положительное впечатление и рекомендацию посетить отель снова влияет итоговая оценка соотношения «цена — качество» отеля. «Взять велосипед» может быть как технической возможностью, так и рекомендацией (в зависимости от контекста), а «взять завтрак», вероятнее всего, является рекомендацией выбрать вариант обслуживания с завтраком.
Экономический аспект выделил следующие биграммы с наивысшими тональностями: «разумная цена», «недорогой отель», «отличная цена» и «вкусный недорогой». Наиболее тонально также соотношение «цена — качество», посетители отелей хотят получить за свои деньги достойное обслуживание. Также их в целом интересуют низкие цены как самого отеля, так и ресторанов рядом.
Аспект эстетики больше других аспектов выделил общее впечатление «очень понравился», и в нем тонален вопрос чистоты номера. Как видно из предыдущих
2 Полная таблица может быть выслана авторами статьи по запросу.
Рис. 9. Матрица «объем — тональность» для аспектов отелей. Пунктиром обозначены медианные значения
анализов, данный вопрос является одним из важнейших критериев. Возможно, это связано с большим количеством на территории России отелей в старом фонде, которые сильно проигрывают по чистоте многим зарубежным. Второй важный критерий — «очень красиво» и «красиво оформить». Посетителям и туристам важнее дизайн номера, залов отеля (или пансионата, санатория) и его территории, если она имеется. Однако самыми тональными остаются вопросы номера, особенно его чистоты.
Несмотря на то что показатель тональности с помощью Net Sentiment Rate позволяет количественно сравнить общее настроение в тематиках отзывов россиян об отелях, необходимо анализировать их также в разрезе частоты обсуждения. На рис. 9 представлена матрица «объем — тональность». По горизонтальной оси указывается объем обсуждения тематики отелей, а по вертикальной оси — средняя тональность тематики отелей на основе Net Sentiment Rate. Данная матрица позволяет одновременно оценить и общее настроение тематики отзыва, и объем упоминания в отзывах.
На рис. 9 видно, что наименее позитивная тональность встречается в тематике эстетической части экономики впечатлений, наиболее позитивным же является аспект обслуживания в отелях — это развлечения в контексте указания места и характеристики отеля. В то же время экономический аспект размещения в отелях обсуждается в достаточно позитивном ключе, объем затрагивания этой темы в отзывах относительно невелик по сравнению с остальными аспектами. Это может говорить том, что россияне не часто ставят цену за размещение в отелях на пер-
вый план, если речь идет об их отдыхе. Намного чаще в контексте российских отелей обсуждаются впечатления, полученные в отелях, и эстетика, что может быть связано с низкой способностью российских отелей по сравнению с зарубежными, а также технические возможности отелей. Однако общее настроение этих аспектов уже менее позитивное. Наиболее часто и позитивно россияне отзываются о месте расположения отелей, что может свидетельствовать о наиболее важном аспекте впечатлений для российских туристов.
Рассмотренный семантический анализ тональностей по выделенным аспектам расширенной модели экономики впечатлений в сфере туризма раскрывает новые подробности отношения российских туристов к разным проявлениям получения впечатлений при поездках и отдыхе. В ходе исследования было выявлено, что эстетический аспект наименее позитивно среди всех аспектов модели экономики впечатлений оценивается российскими туристами. Для бизнеса это говорит о больших возможностях по увеличению собственной уникальности по сравнению с конкурентами, так как при низкой базовой оценке по данному аспекту большее внимание к чистоте, деталям и красоте номеров и отелей может привести к существенному увеличению потока туристов и успеху отеля. Продвижение отелей и гостиниц по аспекту наличия дополнительных технический возможностей также может позитивно повлиять на общую оценку среди посетителей. На основе полученных результатов два этих аспекта являются наиболее привлекательными направлениями для принятия управленческих решений в бизнесе.
Заключение
В настоящее время сфера туризма имеет важное значение для многих регионов и активно развивается согласно современным стандартам. Компании привержены целям устойчивого развития, создавая себе, с одной стороны, репутацию и имидж среди потребителей, — с другой, удовлетворяя требования инвесторов. Использование исследований экономики впечатлений соответствует данной цели.
В настоящем исследовании базовая модель экономики впечатлений была адаптирована для российской сферы туризма и гостеприимства и расширена дополнительными аспектами. Количественная оценка выделенных аспектов происходила на основе корпуса отзывов о российских отелях. В нее входил тестовый анализ, анализ частотности слов, тематическое моделирование LDA, анализ близости терминов методом word2vec, а также семантический анализ тональностей с помощью модели BERT.
В ходе анализа базовой модели экономики впечатлений были выделены дополнительные аспекты, которые расширили эту модель. Так, аспекты образования и развлечения были выделены косвенно через характеристики расположения отеля и дополнительные возможности и услуги в отелях. Был добавлен аспект желания рекомендовать отель знакомым и друзьям. Помимо этих аспектов экономики впечатлений включен экономический аспект (соотношение цены и качества), который не является ее частью, но необходим для полной оценки впечатлений об отеле, поскольку туристическая сфера — один из пионеров экономики впечатлений и фактор стоимости впечатлений и опыта, получаемого туристами, имеет высокую значимость для многих людей.
Из наиболее позитивных упоминаний в отзывах о российских отелях стоит выделить словосочетания, связанные с расположением отеля (близость к вокзалу или достопримечательностям), а также наличие некоторых технических характеристик отеля, связанных с удобством пребывания (шведский стол и наличие обеда и ужина в гостинице). Наиболее высокие тональности получали отзывы, которые содержали упоминание о сервисах, входящих в стоимость размещения в отеле или гостинице, а также о «честной» и незавышенной цене. Согласно опросу ВЦИОМ3 об отпусках россиян в 2022 г., доля респондентов, которые оплачивали отпуск из собственных средств без предварительного накопления, увеличилась на шесть процентных пунктов по сравнению с предыдущим 2021 г., что подтверждает внимание людей к цене за размещение в их отзывах об отелях.
Низкие оценки тональности, но высокие оценки важности по частоте упоминания получили отзывы, в которых присутствует эстетический аспект экономики впечатлений. Российский фонд отелей часто уступает зарубежному в плане ремонта, чистоты и дизайнерских решений, о чем часто говорят туристы. Развитие бизнеса в этом направлении может существенно повлиять на оценку отеля туристами и привести к росту потока посетителей. Также повышение эстетического аспекта впечатлений повысит конкурентоспособность бизнеса.
Полученные результаты в целом говорят о том, что у индустрии внутреннего туризма в России есть большой потенциал. Уже сегодня россияне намного чаще ценят расположение отелей в культурных городах, не обращая внимание на отсутствие некоторых технических возможностей. Улучшение предложения туристических отелей в аспекте эстетики поможет развить рынок путешествий и повысить их конкурентоспособность по сравнению с западными аналогами.
Основным ограничением исследования можно считать использование только одного источника отзывов без учета региональной специфики отелей, гостиниц и прочих организаций подобного типа. При этом превалирующее влияние имеют популярные крупные отели и гостиницы, принимающие множество постояльцев и имеющие больше отзывов. Таким образом, результаты исследования представляют усредненные оценки аспектов экономики впечатлений. Несмотря на это, настоящая работа позволяет получить новые эмпирические результаты на основе инструментария текстового анализа и нового для данной темы способа проведения количественного исследования.
В практическом аспекте результаты данной работы могут быть полезны как для научных исследований, посвященных экономике впечатлений в сфере туризма и гостеприимства, так и для представителей бизнеса гостиничного сектора, выбирающих стратегию развития.
Дальнейшие изыскания могут включать большие выборки или выборки, сделанные для определенных регионов или сфер туризма; кроме того, к анализу могут быть добавлены зарубежные отели. Возможно проведение исследования динамики тональных индексов и присутствия в отзывах различных компонент экономики впечатлений за последние годы. Также в компьютерный анализ методами регрессий или машинным обучением может быть включено большее число показателей отелей, либо возможно использовать иные методы текстового анализа.
3 ВЦИОМ. Новости. Лето2022: путешествуем по России. URL: https://wciom.ru/analytical-re-views/analiticheskii-obzor/leto-2022-puteshestvuem-po-rossii (дата обращения: 20.12.2022).
Литература
Джанджугазова, Е. А. (2019) 'Туристская привлекательность объектов культурного наследия на особо охраняемых туристских территориях', Культурологический журнал, 1 (35), с. 5. Конышев, Е. В. (2022) 'Методика изучения ментального туристско-рекреационного пространства по отзывам туристов (на примере Кировской области)', Вестник Московского университета. Серия 5: География, 5, с. 16-28. Корелина, А. С. и Ойнер, О. К. (2015) 'О вовлечении потребителей в совместное создание ценности с компанией в гостиничной индустрии: контент-анализ отзывов на туристическом сайте tripadvisor.com', Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета, 6 (96), с. 84-91.
Нюренбергер, Л. Б., Лучина, Н. А., Петренко, Н. Е. и Курнявкин, А. В. (2020) 'Усадебный туризм в системе социально-экономического развития региона', Человек. Спорт. Медицина, 20 (S2), с. 157163. https://doi.org/10.14529/hsm20s225 Поротникова, Н. А. (2011) 'Экономика впечатлений и управление опытом потребителей на ресторанном рынке, Экономика и управление, 12/2 (74/2), с. 81-87. Пшеничных, Ю. А. и Адамюк, А. П. (2022) 'Применение инструментария экономики впечатлений
в гостиничной индустрии, Вестник университета, 3, с. 75-83. Суржиков, В. И. и Суркова, А. С. (2020) 'Оценка уровня комфортности туристско-рекреационных пространств города, Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса, 48 (1), с. 50-61. Шерешева, М. Ю. и Костанян, А. А. (2015) 'Клиентоориентированность персонала в государственных организациях здравоохранения России, Вестник Санкт-Петербургского университета. Менеджмент, 4. с. 74-114. Cheng, B., Wang, M., Morch, A., Chen, N., Kinshuk, K. and Spector, M. (2014) 'Research on e-learning in the workplace 2000-2012: a bibliometric analysis of the literature', Educational Research Review, 11, pp. 56-72. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2014.01.001 Chirakranont, R. and Sakdiyakorn, M. (2022) 'Conceptualizing meaningful tourism experiences: Case study
of a small craft beer brewery in Thailand, Journal of Destination Marketing & Management, 23. Claudia, M., Hyungsoo, T. and Rauschnabel, P. A. (2018) 'Computers in Human Behavior Determining visitor engagement through augmented reality at science festivals: An experience economy perspective', Computers in Human Behavior, 82, pp. 44-53. https://doi.org/10.1016/j.chb.2017.12.043 Devlin, J., Chang, M., Lee, K. and Toutanova, K. (2018) 'Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding, in Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Vol. 1 (Long and Short Papers), pp. 4171-4186. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423 Grootendorst, M. (2022) 'BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure, arXiv
preprint, arXiv:2203.05794. https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.05794 Hinton, G. E. and Roweis, S. T. (2002) 'Stochastic Neighbor Embedding', Advances in Neural Information
Processing Systems, 15, pp. 857-864. Hwang, J. and Ok Lyu, S. (2015) 'Journal of Destination Marketing & Management The antecedents and consequences of well-being perception: An application of the experience economy to golf tournament tourists, Journal of Destination Marketing & Management, 4 (4), pp. 248-257. https://doi.org/10.1016/j. jdmm.2015.09.002
Kahneman, D. and Thaler, R. (2006) 'Anomalies: Utility Maximization and Experienced Utility, Journal of
Economic Perspectives, 20, pp. 221-234. http://dx.doi.org/10.1257/089533006776526076 Kowalczyk, A. (2014) 'The phenomenology of tourism space, Tourism, 24 (1), pp. 9-15. Le, T. and Jeong, D. (2017) 'NLP-based approach to semantic classification of heterogeneous transportation asset data terminology, Journal of Computing in Civil Engineering, 31 (6), pp. 1-13. https://doi. org/10.1061/(ASCE)CP. 1943-5487.000070104017057 Lefebvre, J. S., Bloom, G. A. and Loughead, T. M. (2020) 'A citation network analysis of career mentoring across disciplines: a roadmap for mentoring research in sport, Psychology of Sport and Exercise, 49. https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2020.101676 Loureiro, S. (2014) 'The role of the rural tourism experience economy in place attachment and behavioral intentions, International Journal of Hospitality Management, 40, pp. 1-9. https://doi.org/10.1016/j. ijhm.2014.02.010
Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S. and Dean, J. (2013) 'Distributed representations of words and phrases and their compositionality', in Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2013), pp. 3111-3119.
Moro, S., Cortez, P. and Rita, P. (2015) 'Business intelligence in banking: A literature analysis from 2002 to 2013 using text mining and latent Dirichlet allocation", Expert Systems with Applications, 42 (3), pp. 1314-1324. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.09.024
Park, E. and Widyanta, A. (2022) 'Food tourism experience and changing destination foodscape: An exploratory study of an emerging food destination, Tourism Management Perspectives, 42 (3).
Pine, B. J. and Gilmore, J. H. (1998) 'The experience economy', Harvard Business Review, 76 (6), pp. 97-105.
Van der Maaten, L. and Hinton, G. (2008) 'Viualizing data using t-SNE', Journal of Machine Learning Research, 9, pp. 2579-2605.
Статья поступила в редакцию: 10.08.2023 Статья рекомендована к печати: 14.09.2023
Контактная информация:
Федорова Елена Анатольевна — д-р экон. наук, проф.; ecolena@mail.ru Неврединов Александр Рустамович — аспирант; a.r.nevredinov@gmail.com
The main aspects of the experience economy in tourism industry*
E. A. Fedorova1, A. R. Nevredinov2
1 Financial University under the Government of the Russian Federation, 49/2, Leningradsky pr., Moscow, 125167, Russian Federation
2 Bauman Moscow State Technical University,
5, ul. 2-ya Baumanskaya, Moscow, 105005, Russian Federation
For citation: Fedorova, E. A. and Nevredinov, A. R. (2023) 'The main aspects of the experience economy in tourism industry', St. Petersburg University Journal of Economic Studies, 39 (4), pp. 599-626.
https://doi.org/10.21638/spbu05.2023.407 (In Russian)
The purpose of the study is to identify the influence of experience economy factors (entertainment, education, aesthetics, escapism) and the economic component on preferences in choosing hotels in the domestic tourism industry. The empirical base of the study includes 30,926 reviews from the tripadvisor.ru website for 1,243 hotels in Russia for 2021-2022, divided by consumer ratings. The research methodology includes textual analysis of tourist reviews: counting particular words and phrases in reviews, calculating the correlation of words, finding word relationships using the word2vec embedding matrix, highlighting the most popular topics of discussion based on the Latent Dirichlet allocation (LDA) method and assessing sentiment using a BERT transformer network. The results of this study assess aspects of the basic model of the experience economy (aesthetics, escapism, entertainment and education) and adapt the model for the domestic tourism and hospitality industry, adding relevant aspects (recommendations and economics). Based on the results of a quantitative assessment of aspects of the extended model of the experience economy, it was revealed that the aesthetic aspect is decisive for people when evaluating hotels, and the aspects of entertainment and education, expressed indirectly, although they are of high importance, but not as much as aesthetic parameters. The economic component, primarily the price-quality ratio and the overall assessment of the cost, also stands out in the main topics, however, hotel reviews focus on it to a lesser extent. This is the first time in Russia that such a study is evaluating aspects of
* The article was carried out according to the state assignment for 2022 of the Government of the Russian Federation.
the experience economy model for the tourism industry and will allow developing the travel market in Russia.
Keywords: experience economy, text analysis, hotel management, service industry. References
Cheng, B., Wang, M., Morch, A., Chen, N., Kinshuk, K. and Spector, M. (2014) 'Research on e-learning in the workplace 2000-2012: a bibliometric analysis of the literature', Educational Research Review, 11, pp. 56-72. https://doi.org/10.1016/j.edurev.2014.01.001 Chirakranont, R. and Sakdiyakorn, M. (2022) 'Conceptualizing meaningful tourism experiences: Case study
of a small craft beer brewery in Thailand, Journal of Destination Marketing & Management, 23. Claudia, M., Hyungsoo, T. and Rauschnabel, P. A. (2018) 'Computers in Human Behavior Determining visitor engagement through augmented reality at science festivals: An experience economy perspective, Computers in Human Behavior, 82, pp. 44-53. https://doi.org/10.1016/jxhb.2017.12.043 Devlin, J., Chang, M., Lee, K. and Toutanova, K. (2018) 'Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding, in Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, Vol. 1 (Long and Short Papers), pp. 4171-4186. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423 Dzhandzhugazova, E. A. (2019) 'Tourist attractiveness of cultural heritage sites in specially protected tourist
areas, Kul'turologicheskii zhurnal, 1 (35), p. 5. (In Russian) Grootendorst, M. (2022) 'BERTopic: Neural topic modeling with a class-based TF-IDF procedure, arXiv
preprint, arXiv:2203.05794. https://doi.org/10.48550/arXiv.2203.05794 Hinton, G. E. and Roweis, S. T. (2002) 'Stochastic Neighbor Embedding, Advances in Neural Information
Processing Systems, 15, pp. 857-864. Hwang, J. and Ok Lyu, S. (2015) 'Journal of Destination Marketing & Management The antecedents and consequences of well-being perception: An application of the experience economy to golf tournament tourists, Journal of Destination Marketing & Management, 4 (4), pp. 248-257. https://doi.org/10.1016/j. jdmm.2015.09.002
Kahneman, D. and Thaler, R. (2006) 'Anomalies: Utility Maximization and Experienced Utility, Journal of
Economic Perspectives, 20, pp. 221-234. http://dx.doi.org/10.1257/089533006776526076 Konyshev, E. V. (2022) 'Methodology for studying the mental tourist and recreational space based on tourist reviews (using the example of the Kirov region), Vestnik Moskovskogo universiteta. Seriia 5: Geografiia, 5, pp. 16-28. (In Russian)
Korelina, A. S. and Oiner, O. K. (2015) 'On the involvement of consumers in the co-creation of value with a company in the hotel industry: content analysis of reviews on a travel website tripadvisor.com' Izvestiia Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta, 6 (96), pp. 84-91. (In Russian) Kowalczyk, A. (2014) 'The phenomenology of tourism space, Tourism, 24 (1), pp. 9-15. Le, T. and Jeong, D. (2017) 'NLP-based approach to semantic classification of heterogeneous transportation asset data terminology, Journal of Computing in Civil Engineering, 31 (6), pp. 1-13. https://doi. org/10.1061/(ASCE)CP. 1943-5487.000070104017057 Lefebvre, J. S., Bloom, G. A. and Loughead, T. M. (2020) 'A citation network analysis of career mentoring across disciplines: a roadmap for mentoring research in sport, Psychology of Sport and Exercise, 49. https://doi.org/10.1016/j.psychsport.2020.101676 Loureiro, S. (2014) 'The role of the rural tourism experience economy in place attachment and behavioral intentions, International Journal of Hospitality Management, 40, pp. 1-9. https://doi.org/10.1016/j. ijhm.2014.02.010
Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G. S. and Dean, J. (2013) 'Distributed representations of words and phrases and their compositionality, in Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2013), pp. 3111-3119. Moro, S., Cortez, P. and Rita, P. (2015) 'Business intelligence in banking: A literature analysis from 2002 to 2013 using text mining and latent Dirichlet allocation, Expert Systems with Applications, 42 (3), pp. 1314-1324. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2014.09.024 Nurenberger, L. B., Luchina, N. A., Petrenko, N. E. and Kurnyavkin, A. V. (2020) 'Manor tourism in the system of socio-economic development of the region', Chelovek. Sport. Meditsina, 20 (S2), pp. 157-163. https://doi.org/10.14529/hsm20s225 (In Russian)
Park, E. and Widyanta, A. (2G22) 'Food tourism experience and changing destination foodscape: An
exploratory study of an emerging food destination, Tourism Management Perspectives, 42 (3). Pine, B. J. and Gilmore, J. H. (1998) 'The experience economy', Harvard Business Review, 76 (6), pp. 97-1G5. Porotnikova, N. A. (2G11) 'Experience Economy and Consumer Experience Management in the Restaurant
Market, Ekonomika i upravlenie, 12/2 (74/2), pp. 81-87. (In Russian) Pshenichnykh, Yu. A. and Adamyuk, A. P. (2G22) 'Application of experience economy tools in the hotel
industry, Vestnik universiteta, 3, p. 75-83. (In Russian) Sheresheva, M. Yu. and Kostanyan, A. A. (2G15) 'Customer orientation of personnel in state healthcare
organizations in Russia, Bulletin of St Petersburg University. Management, 4, pp. 74-114. (In Russian) Surzhikov, V. I. and Surkova, A. S. (2G2G) 'Assessing the level of comfort of the city's tourist and recreational spaces, Territoriia novykh vozmozhnostei. Vestnik Vladivostokskogo gosudarstvennogo universiteta ekonomiki i servisa, 48 (1), pp. 5G-61. (In Russian) Van der Maaten, L. and Hinton, G. (2GG8) 'Viualizing data using t-SNE', Journal of Machine Learning Research, 9, pp. 2579-26G5.
Received: 10.08.2023 Accepted: 14.G9.2G23
Authors' information:
Elena A. Fedorova — Dr. Sci. in Economics, Professor; ecolena@mail.ru Alexander R. Nevredinov — Postgraduate Student; a.r.nevredinov@gmail.com
