原始研究的文章

前面。Psychol。2023年1月10
秒。饮食行为
卷13 - 2022 | https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.1043844

探索用户生成内容有关素食餐厅客户:在线评论的分析

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¹哈尔滨商业大学管理学院,哈尔滨,中国
²部门管理,伯克贝克,伦敦大学,伦敦,英国

本研究旨在探讨和评估因素影响素食的就餐体验消费者在素食餐厅地址范围内。探索和理解用户体验的因素,本研究分析了大量的素食者消费者的用户生成内容,已成为用户体验信息的重要来源。本研究利用机器学习技术和传统方法检查54299 TripAdvisor的评论在伦敦大约1008个素食餐厅地址。研究发现21主题代表一个整体的观点影响素食顾客的就餐体验。结果表明,“价值”是最受欢迎的主题,主题百分比最高。回归分析的结果显示五个主题餐厅评级产生重大影响,而12个主题有负面影响。餐厅经理密切关注素食方面可能会利用这项研究的结果更好地满足素食消费需求,提高服务操作。

1。介绍

由于饮食的选择对健康问题的影响和环境可持续性获得越来越多的关注,素食者和素食的消费的数量不断增加并行(Contini et al ., 2020;Kamiński et al ., 2020)。素食饮食正逐渐被视为一个吸引人的生活方式,可以提供健康福利(克雷格,2009;Le萨贝德,2014;Faber et al ., 2019)。许多研究表明,素食食品可以提供足够的营养,有效防止特定的心血管疾病,糖尿病和癌症(Kahleova et al ., 2017;威尔斯,2019),甚至降低死亡的风险(Springmann et al ., 2016)。此外,肉类生产过程所产生的环境问题,以及意识减弱的肉类消费和关于动物福利,许多消费者是一致的(2018年Ghahari和麦克阿当;柴et al ., 2019;Grossmann McClements, 2021)。如今,素食主义的流行给某些领域带来了新的机遇,特别是食品和饮料行业。彭博社2021年的报告中预测,植物性产品的全球市场可能从294亿年的2020美元增长到1620亿美元在未来十年(Bartashus Srinivasan, 2021)。此外,可用各种各样的素食食品也逐渐多样化饮料和animal-analog食品,如植物肉,鱼,鸡蛋,牛奶和奶酪(他et al ., 2020年;McClements et al ., 2021)。

虽然外出就餐已成为一个受欢迎的和突出的社会活动为世界各地的消费者(国家餐馆协会,2018素食者的客户),它是具有挑战性的,因为他们的饮食的特殊性。VEGANUARY在2022年的一项研究发现,26%的参与者认为外出就餐是最大的挑战在他们VEGANUARY (2022年Veganuary)。许多餐馆也遭受一些金融损失由于他们未能迎合素食的客户。而旨在满足素食者和非素食者的相当大的需求谁喜欢吃素食,许多主流连锁餐馆提供标签素食选择菜单,甚至一些准备一个单独的素食菜单,而只是提供素食菜单选项不能保证素食的改善客户体验,这是一个很大程度上餐饮业的竞争优势[Hayeon (Hailey)崔et al ., 2021]。餐馆老板也必须非常熟悉的行为,心理学,并相应地素食者和满足他们的需求。尽管研究素食饮食需求的价值在伦敦,伯明翰和曼彻斯特(Mathayomchan Taecharungroj, 2020)和研究态度提供素食选择餐馆在波多黎各(里维拉和沙尼,2013年),这种饮食趋势并没有被广泛的研究,尤其是在客户体验方面。

考虑到客户表示越来越热情吃素食的食物(崔和Joung, 2018)和适应这个客户组的好处,研究人员一直在执行研究为迎合素食主义者的挑战客户(Pohjolainen et al ., 2015;哦,et al ., 2021)。这些研究大多应用研究方法,包括个人访谈,问卷调查和网上调查。这些传统的定量和定性方法有缺陷,如有限的普遍性,因为样本不足和缺乏理解素食客户感知由于预设的条件(的性质温家宝et al ., 2019)。此外,基于大数据技术的发展,客户浏览网上餐厅的菜单选项,评级和其他顾客的评论时,选择一个餐厅(燕et al ., 2013)。大量的在线客户评论不仅提供了丰富的信息,但也体现了客户的真实的就餐经历跨广泛的上下文。然而,很少有研究关注实现用户生成内容的就餐体验素食客户由于其广泛的大小和非结构化文本的形成(Kwon et al ., 2020)。因此,当前的研究旨在探索在顾客评论的主要因素,素食客户非常重要。此外,虽然大数据分析利用客户在其他领域的研究,很少有研究应用这些方法来分析素食与餐厅顾客的用餐体验。素食的要求客户可能与众不同与其他客户相比,这样的研究是极其有价值的(温家宝et al ., 2019)。

因此,本研究的目的是探索和评估因素影响素食者消费者的就餐体验在素食餐厅地址范围内满足素食者的要求,利用大数据分析和传统方法(如回归分析)。特定的意图是(1)探索流行话题讨论素食客户TripAdvisor.com;(2)识别涉及素食客户的满意和不满意的因素;(3)评估的相对重要性在餐厅评级的满意和不满意的因素;(4)提出建议,建议餐厅经理满足客户素食。

本研究的其余部分总结如下。节中“文献综述”,介绍了文献综述。节中“方法”,提出了方法论的过程。节中“结果与讨论”,结果和讨论。最后,我们得出结论的影响分析和建议未来的研究在“结论”部分。

2。文献综述

2.1。素食和素食者

素食主义通常被描述为一种膳食模式,避免部分或全部动物性食物和植物性食品的消费(raybet雷竞技下载地址佩里et al ., 2001,p . 406)。尽管人们普遍认为,素食者一个组别,他们有许多形式和类型。最方便的方式来区分素食者是根据食物类别选择或省略从他们的饮食中包括,包括semi-vegetarian /弹性素食者(大部分时间消耗素食,偶尔肉),pesco-vegetarian(消耗海鲜),pollo-vegetarian(消费家禽),奶蛋素食者(消费乳制品和鸡蛋),奶(消费乳制品),蛋素食者(消耗鸡蛋),和纯素食(不消耗任何动物性产品)(Beardsworth和凯尔,1991;拉斐尔和玛莉诺娃,2014)。许多研究者提出,一般原因选择素食是健康问题,伦理原因,动物的福利,关注环境,宗教信仰,社会问题,体重管理,口味,厌恶对肉的感官性状(Ruby, 2012;霍夫曼et al ., 2013;克莱默et al ., 2017;普兰特et al ., 2019;Šmugovićet al ., 2021)。无论分类基础上,素食人口变得更加多样和复杂比最初可能已经怀孕。

除了素食者的分类和动机,现有的文献也对素食主义的其他方面进行了许多研究。首先,大量的先前的研究已经检查了道德价值观和素食主义之间的关系(海莉et al ., 2015;看到德的支持者和Hudders, 2015年;大et al ., 2015;Wrenn 2017;策略和本能,2018;Pfeiler Egloff, 2018)。第二,壁垒成为一个素食者都已经被广泛地研究过了。这些研究表明,感知障碍采用植物性饮食大于好处,使它们抵抗少吃肉(见2003年,Lea和沃斯利;Lea et al ., 2006;Ensaff et al ., 2015;科林和帕帕多普洛斯,2017;Kildal Syse, 2017;Forestell Nezlek, 2018)。最后,现有的研究表明,素食主义之间的联系和社会影响,如性别(见Ruby和海涅,2011年;罗津et al ., 2012;De Boer et al ., 2017;爱和苏里科沃斯基做,2018),单位(见福克斯和沃德,2008年;Romo Donovan-Kicken, 2012;罗森菲尔德和洞穴,2018年),社会经验(见Hirschler 2011;难以估量和霍德森,2017(见),和文化Ruby和海涅,2012年;梭伯今年上半年et al ., 2014;厄尔和霍德森,2017)。

2.2。素食主义对餐饮业的影响

素食者的数量在世界上继续成倍增长,那么素食餐厅地址的数量,这是餐厅不提供动物性产品在他们的食物和饮料(2021年Beveg);即部分或全部菜单选项是肉类和奶制品啦,没有动物,动物副产品,或者利用衍生品在厨房里。在2019年底,欧洲略超过2600个素食餐馆上市,2022年初,餐厅数已攀升至3400。这是一个增长25% (2022年Happycow)。

近年来,越来越多的素食主义者要求食品和健康饮食带来的吸引力不断上升的增加植物性食物的种类和质量在很多餐厅(绮,2004)。Deliveroo拥有超过14000名素食主义者和素食者友好饭店可供应用到2021年11月的订单。在创建的菜单选项是由2021年10月50%的植物性(素食foodandliving, 2020)。此外,素食食物的选择也会影响餐厅的菜单设计(培根和Krpan, 2018年)。使用一个单独的菜单,只有包括素食选择可以显著改善的人口比例选择素食(Campbell-Arvai et al ., 2012)。添加单词与享受菜肴的名称可能会增加素食者的选择(Turnwald et al ., 2019)。重新设计的框架素食的名字可以改善的可能性相比,一个独立的素食素食选择框架在餐厅菜单(Krpan Houtsma, 2020)。此外,素食选择的标签,都喜欢被“素食主义者”或“素食”显示菜单上的标签,包装,和迹象,也会影响客户的选择素食(Vlaeminck et al ., 2014;托比et al ., 2019)。研究发现,菜单项明确指示“素食主义者”,“素食”,或“不吃肉”减少食客愿意吃这些食物的数量。尽管许多餐馆都以各种方式积极应对这一趋势,包括添加素食项目和设计和标签菜单,还很难找到充足的素食产品菜单选项。一个重要的原因似乎是素食的共同观点是没有吸引力,艰苦,枯燥和紧张从素食饮食得不到足够的营养,多数厨师跑了(罗,2010)。因此,许多餐馆专门为素食者,因为招聘厨师准备高质量的素食餐需要努力和广博的知识(库恩,2006)。其他限制包括有限,完成无肉的选择的多样性,缺乏专业知识中关于菜单选项为素食者专用的服务器,没有迹象显示在菜单关于荤食成分,可以变成素食产品和肉类或其他动物成分的情况下发现本该是素食者的菜(Yoo et al ., 2022)。结果是素食的客户是有限的,当他们出去吃饭Perlik 2010)。可能的负面影响,因此,餐厅收入和荤食客户可能会丢失由于不满足素食者的要求(里维拉和沙尼,2013年)。

2.3。餐饮业的用户生成内容

社会媒体和网站是方便的在线平台,允许用户分享和交流他们的意见,帮助目前客户的经验,表达他们的看法和情感,并为产品或服务提供建议和建议(卢和Stepchenkova, 2014年;Nilashi et al ., 2019)。在线评论和评级产生这些平台构成的两个最重要的形式的用户生成内容(UGC) (你们et al ., 2011)。当有审查文本和评论的等级,客户倾向于努力处理这两种形式的信息更精确的和可行的决策(Mudambi et al ., 2014)。特别是,在线评论对消费者有很大影响的行为和意图,成为旅游业的一个重要来源,餐厅,酒店,和学术研究,因为他们提供更详细和全面的客户反馈(郭et al ., 2017)。

因为大多数客户通常利用网络平台寻找信息,然后再决定去哪家餐馆,用户生成内容为他们正变得越来越重要(燕et al ., 2013)。一般来说,网上评论发布消费者表达的积极或消极的描述一个餐厅(Banerjee和蔡,2016年),和客户相反相信和应对这种信号的正面或负面的行为向餐馆。例如,先前的研究已经表明,评论的数量有着积极的影响餐馆的利润和客户数量(金正日et al ., 2016)。慧et al。(2020)研究了在线评论和客户再次使用之间的相关性,显示效果随着时间的推移逐渐减少。更高的用户评分可以提高客户的意愿选择外卖或在家吃饭餐厅(Ha et al ., 2016)。更高的评级也可以帮助餐厅更频繁地出卖他们的桌子。此外,一些学者利用用户生成内容探索相关问题客户就餐体验。温家宝et al。(2019)探索和解释影响因素与食物过敏的顾客的就餐体验。Le et al . (2021)探索真实性价值维度的客户就餐体验。他们发现“倾斜的真实性”,这是一种新型的真实性与分类和历史的真实性,在先前的文献,探讨了作为一个二级维度下下降其他的真实性。黄(2017)相比国内外英语客户的餐饮经验的北京烤鸭。研究人员还应用用户生成内容解释因素影响客户满意或不满。王et al。(2018)确定6个情感嵌入在线评论包含愤怒,恐惧,快乐,信任,厌恶,和悲伤,这可能被认为是客户满意度指标或不满。贾(2019)发现和比较满意餐厅旅游客户旅行四个北欧国家通过分析他们的在线评论和评级。

因为COVID-19爆发,pandemic-related问题改变客户的要求和喜好,决定他们的满意度,尤其是卫生和安全的餐馆。然而,不确定性在危机期间外出就餐的安全可以放心浏览和分享信息关于餐馆的卫生协议和预防措施在线评论平台,提供最新的和未过滤的信息(施罗德et al ., 2013;金正日et al ., 2021)。虽然客户的偏好有关食品、服务和氛围仍将是重要和突出的从长远来看,学者们仍将努力探索和解释新品种的餐厅顾客的需求和偏好由于COVID-19流行病的爆发(罗和徐,2021年)。根据之前的研究,餐厅的顾客有不同的响应服务之前和在大流行期间(Chang et al ., 2022)。基于多重对应分析和关键字分析,Kostromitina et al。(2021)利用6782年评论COVID-19大流行期间和2145年危机前的评论Yelp.com探索客户所使用的标准分配星评级。客户改变他们的审查模式,这往往给低星评级,并评估相同的餐厅以不同方式的特点。贾(2021)表明客户变得平静时,这种情况会导致负面影响在正常时期。曹et al。(2021)提取310万在线评论,利用情绪的方法分析和主题建模,发现超过10%的在线评论包括COVID-associated关键词的流行COVID-associated因素(例如,面具,社会距离和卫生)提出COVID-19大流行期间,而其他因素的患病率下降。罗和徐(2021)分析112412年Yelp评论发布在危机期间运用情绪分析和关键字分析的方法。他们显示更频繁地利用一些关键字,如“户外座椅”和“卫生预防措施”在家吃饭的经历有关,和“在线订购”,“交付”和“UberEATS”领域的外卖,相比以前的用户评论。另一方面,太阳et al。(2022)发现餐厅的顾客更倾向于提供高星评级和正面评价在危机后如果服务人员严格遵守安全措施和卫生协议。

2.4。研究文本挖掘大数据分析技术

在过去的十年中,非结构化的用户生成内容呈指数级增长,并表现出巨大的优势在传统问卷调查获取有价值的信息。然而,传统的手工内容分析变得困难和昂贵,而大数据分析出现在一个历史性的时刻并获得广泛关注,尤其是在好客和旅游业。机器学习和深度学习方法已经成为强大的工具为在线评论的高效计算和智能分析,使系统自动从数据中学习和提高从经验中没有显式的编程(范Calster 2019)。

嵌入技术(这个词Mikolov et al ., 2013)是一种机器学习算法用于检测语义相似度。这种技术从研究人员获得了广泛的关注由于其简单性,信誉和高处理速度(风扇et al ., 2017)。它是基于分布假设的词语出现在相同的上下文中应该有相似的含义。嵌入的是一个低维向量表示词(通常使用维度可以数万数以千计)(埃文斯和环保联合会,2016年)。后一个词向量,可以实现各种基于矢量的计算,比如使用向量之间的相似度来衡量词与词之间的语义相似度。然而,一些管理人员应用词嵌入技术。Zhang et al。(2015)检查单词的语义关系和特征利用字嵌入在线客户评论。Yoo et al。(2022)调查了素食和素食subreddits对消费者的利益和偏好进行分类。

另一个著名的机器学习技术是主题建模(Blei et al ., 2003),它已被研究人员找到潜在的主题应用基于共生的话在一个广泛的在线评论卷(卡普兰和Vakili, 2014年)。这种方法使得研究人员定量评估主题为每个文档的重要性。一些研究在旅游和酒店管理主题建模方法应用于识别市场信息,体现了消费者的行为和观念在过去的40年。例如,Kwon et al。(2020)探讨了顾客价值的潜在因素通过UGC的主题建模Yelp.com。温家宝et al。(2019)应用主题建模探索和评估因素影响消费者的感知和对餐厅食物过敏。公园et al。(2018)探索多样化的研究主题酒店近年来作为协变量模型和利用时间。

3所示。方法

当前研究的方法论的过程包括五个关键步骤:数据准备、文本预处理、字嵌入,话题建模和结果分析。详细的短语所示图1。以下部分详尽解释这些步骤和结果。

图1

图1所示。方法论的框架。

3.1。数据准备

数据收集的第一步是本研究选择素食餐厅地址。当前的研究收集在线用户生成内容的素食餐厅地址TripAdvisor社交网站为酒店和旅游服务提供商通过开发一个定制的网络爬虫。首先,在英国素食者和严格的素食主义者的数量翻了两番,从2014年到2019年(食品标准局,2021年),这是2021年最受欢迎的国家素食主义,根据谷歌趋势(素食协会,2022)。伦敦拥有越来越多的素食者,也为素食餐厅地址聚集的地方之一。第二,TripAdvisor包括超过10亿评论和意见的近800万企业和被认为是一个全面的平台,餐厅,酒店和住宿预订。游客和当地人可以利用这个平台来分享他们的经验和意见酒店和餐厅服务;因此,作者认为这是一个更好的数据来源。最后,本研究选择1008年素食餐厅地址在伦敦有超过500条评论。期间收集的数据来自2010年1月到2022年5月,数据的总量是104万的评论,包括餐厅名称,网址,描述,星评级,评论文本,检查日期,等等。收集到的评论筛选使用两个标准:(1)空评论和(2)重复的评论。

3.2。数据处理

考虑到广泛的在线社交平台上的用户生成内容是高度结构化的,所有的数据不能直接分析。因此,在实现字嵌入和主题建模、文本预处理Python库提供的宽大的,NLTK清理数据集进行更好地保证数据质量。文本预处理的步骤如下:(1)删除非英语评论和字符。在评论中有多种语言,例如英语,法语,俄语,和中文。我们的研究集中在一个单一的语言,英语,以确保一致性在文本分析;(2)删除停用词、标点符号和数字;(3)将所有文本转换为小写;(4)lemmatizing和遏制。通过以上步骤,所有的评论都分为有意义的最小单位称为“令牌”,由计算机处理。lemmatized令牌和一个5个字符的长度或更长时间提取的数据分析。

3.3。数据分析

3.3.1。字嵌入

这个词在当前的研究中,嵌入技术主要捕获目标词的文字,甚至隐藏的含义,包括素食和素食者在一个特殊的上下文。这种技术嵌入许多词汇在语义上的实值和连续向量空间相似的单词被映射到相邻点(Kwon et al ., 2020)。自从爬数据是一个非结构化的自然语言,word2vec Gensim库的导入词嵌入的意图。搜索语义相似的话说,word2vec算法利用余弦相似性,计算两个单词向量夹角的余弦值来评估他们的相似之处。它可以有效地控制大小由向量空间中频繁出现的字。所有评论从先前生成的数据预处理被训练建立语料库。我们使用了skip-gram方法基于负采样找到词表示预测周围的字在文本(Mikolov et al ., 2013)。模型训练的算法读五个词之前和之后的每一个目标词和自动前进到下一个目标单词到单词列表的最后。此外,训练模型建立字嵌入200维度。我们设置了最高50个字,类似于每个目标词和词向量形式包括文字和体重作为输出向量。

3.3.2。结构性主题建模

主题建模是一种无监督的机器学习方法,其最重要的目的是发现隐藏的结构(2012年布莱)和所有主题所提到的客户对产品或服务的评论(Ozdağoğlu et al ., 2016)。在各种主题建模算法,结构主题建模(STM) (罗伯茨et al ., 2016)是用来探索影响就餐体验的重要因素,对餐厅的看法的能力满足客户素食,因为它允许研究人员将任意元数据与专题比例在每个文档显示连接任何变量在文档级(罗伯茨et al ., 2019)。

根据最终评审,STM算法应用于处理数据来确定主题的主题或因素建模。获得最优数量的主题(k),目前的研究建立了多个模型包括不同k值(k= 5、6、7…49岁,50)和定量指标相比,如伸出可能性和语义一致性。一个模型与主题(21日图2)是利用基于伸出手肘范围的可能性,medium-upper值语义一致性。与21个话题,词在每个主题的概率分布和文档主题比例生成的STM协议。前15个单词(如概率最高,咩)和前20名文件接近每个主题进行评估的因素和创建安装主题标签(见补充材料详情)。

图2

图2。诊断价值的主题。

3.3.3。多元回归

主题建模后,所有评论得到了统计概率的话题,也称为因素。每个评论主题概率为利用作为解释变量,和客户的实际评级审查被认为是代表客户满意度。多元回归分析是利用SPSS(26.0版)进行估计之间的关系确定的因素和消费者的评级的餐馆。

4所示。结果与讨论

4.1。词汇语义相似度素食和素食主义者

在当前的研究中,word2vec算法应用于火车模型,包含71724个单词和200维度。因此,对于任何的71724字,该算法可以发现200个最相似的单词按余弦相似度排序。余弦相似性表明词汇语义上类似于目标词(例如,素食和素食主义者),哪一个在余弦相似性表明两个词是一样的重量和零意味着两个词没有语义相似度。我们设置了目标词素食和素食者在这个研究。目标词的“素食主义者”和“素食主义者”,前50名的语义相似的检测和提取,而词语相似度较低的分数被抛弃,因为它们之间的距离和目标词相对较大。表1显示语义相似的单词和他们的重量。根据结果表1,vegan-related词包括“素食主义者”、“蔬菜”,“面筋”等等,而vegetarian-related词集由“素食”,“素食主义者”,“无肉的,”等等。

表1

表1。前50个字高的余弦相似性素食和素食主义者。

我们在100字删除了重复的值,和其余的单词是利用提取更相关的评论少减少噪音或不相关评论,促进结果的准确性和处理速度。最后,研究应用64标识字提取原始数据集的最后评论下一阶段。结果,共有54299条评论收集从1008年餐厅最终被选定的主题建模。表2最后总结了意见的数据。所有餐厅都有三个或以上的评级。大多数餐馆有积极的评级,在4.0和4.5之间为餐厅(83.9%)。

表2

表2。样例配置文件。

4.2。主题分布

图3说明了21个主题的比例来自数据集。

图3

图3。总共21确认由流行话题。

主题16(值)主题比例最高,占总数的11.5%比例主题(主题比例:0.115)。价值是指客户在产品或服务中获得的总效用的评价(贝克et al ., 1994);它包括多维索引等功能,认知,情感和社会维度(Sweeney Soutar, 2001)。消费者的高度重视的价值表示,他们更喜欢他们获得他们牺牲之间的权衡。第二个最普遍的主题是主题18(友好的员工),使主题之间的比例的10.9% 21主题(主题比例:0.109)。友好的工作人员不仅显示伟大的服务质量也理解异质性的素食人口,包括不同类型的素食主义者的饮食需求。服务的质量始终是至关重要的,因为它表明顾客是否满意或不满意的服务交付在一个素食餐厅地址。素食餐厅员工的态度和专业精神,包括礼貌、响应能力、保证、可靠性、保健、素食餐厅和同理心,是必不可少的因素,影响客户的用餐体验。总的来说,素食客户更加注重餐厅员工是否尊重和照顾他们的特殊饮食习惯,这样他们就可以有一个愉快的就餐体验。话题3(印度菜)透露,印度餐馆是一个绝对的天堂寻找诱人的素食选择。大多数印度餐馆专门从事素食,因为素食主义有着悠久的历史与传统信仰,权利,地位和实践是一个出生在印度卡普兰,2008;泼里斯,2008)。

除了主题1的比例最高(印度菜),七个被确定(即食品相关主题。”T15食物选择”、“T11食物材料”,“T7面筋免费菜单,”“T2下午茶,”“T20素食汉堡,”“T5甜点,”和“T21餐体验”)。三个主题相关的整体体验,他们(即一个积极因素。“T8愉快的经历”)和两个负面因素(即。、“T6坏经验”和“T10恶化体验”)。主题6(糟糕的经历)和主题10(经验)恶化都是与消极情绪有关,但其潜在的情绪是不同的。主题6开门短期看法给一个负面的评价,而主题10包含长期情绪,这意味着许多餐馆已经改变了他们的业务策略遵循的趋势,特别是食品的变换,使其失去了原来的优势。结果表明,原菜特点应该保留在开发新食品。两个位置相关因素(即。、“T4餐厅视图”和“病人位置”)表明,素食餐馆的位置是一个因素考虑客户。

主题14(可怜的服务),包括态度和实际行为,被确认为一个因素。话题3(集团餐饮)表示,有许多人在晚餐时,他们更倾向于选择素食餐厅地址,因为他们可能由素食者和非素食者。话题13(推荐)表示,消费者倾向于使用在线社交平台分享他们的意见后消费(Hajli 2018;王et al ., 2020),和消费者也浏览其他客户的意见在做决定之前,(高et al ., 2018)。主题9(预订)被认定为convenience-related服务属性。主题17(烹饪)食品质量发挥了重要作用。这个话题被表明素食客户有严格要求的素食食品的生产方法,因为素食材料的特性。主题19(大气)也被确定为一个因素和发挥了重要作用在影响消费者的经验(金和金,2004年;草根阶层和顾,2012)。

4.3。回归分析

根据前一节中,我们获得了每个主题的概率分布元级,每个评论主题概率值,可以使用作为一个独立变量来检查与评论者的评级协会(Vu et al ., 2019)。在本部分中,回归分析理解执行每个主题之间的关系,实现的概率更高星级(表3)。由于多重共线性的问题,主题1从回归模型。显著积极的β值表明,客户往往会给餐馆高评级时提到这些话题。相比之下,主题显著负β值表明顾客提到这些话题往往呈现低评级(温家宝et al ., 2019)。

表3

表3。回归预测餐厅评级结果。

所示表3,大多数的相关性具有统计学意义(p< 0.001),除了“T13推荐的地方,”“病人的位置,”和“T5甜点。”的主题,积极联系负面的评级不到主题关联。五个主题有积极的回归系数,表明客户满意时,提到了这些问题。例如,“T18,友好的员工”呈正相关,客户满意度(β= 1.459),和其他积极的主题包括“T8愉快的体验”(β= 2.097),“T9预订”(β= 1.204),“T19气氛”(β= 0.766),和“T21餐体验”(β= 20.946)。素食者的结果可能表明,消费者,友好的员工,一个轻松的氛围,提供预订服务,或提供美味的食物可能会导致一个令人愉快的就餐体验。

相反,12个主题有负面联想评级,揭示,如果这些因素,客户不满意。首先,“T10恶化体验”(β=−6.305)和“T6坏经验”(β=−5.784)最负面的协会与客户评级。结果加强了先前的研究,客户体验被认为是餐饮业的竞争优势的重要来源(宋和张成泽,2011;Ponnam巴拉吉,2014);消极的客户体验会导致客户的不满和产生负面认知,情感和行为反应(沃尔特et al ., 2010;Abdelhamied 2011)。第二,“T14可怜的服务”(β=−4.417)联系是负面的评级。这个结果与现有的研究是一致的,强调服务质量影响客户满意度的重要性(黄,好吧,2013;田et al ., 2020)。第三,“T17烹饪”(β=−2.269)负相关的评级。结果可能表明许多餐馆未能妥善煮素食对消费者由于材料的特殊性。餐厅厨师,有必要熟悉的特点和搭配成分和提高他们的烹饪技巧。第四,“t16.1价值”(β=−1.281)表明,对价值评估产生负面影响的概率获得高分(Mathayomchan Taecharungroj, 2020),这意味着价格公平的缺失可能会导致消费者的不满。

其他负面因素包括“T2下午茶”(β=−2.223),“T4餐厅视图”(β=−1.273),“T20素食汉堡”(β=−1.233),“T15食品选项”(β=−0.871),“T7面筋免费菜单”(β=−0.808),“T11食品材料”(β=−0.511),和“T3组餐厅”(β=−0.272)。结果表明,大多数餐厅的食品有关的因素被发现有负面影响;因此,餐厅可能需要改善这些方面为素食者提供美味的食物和满意的餐饮经验的消费者。

5。结论

5.1。理论意义

首先,本研究旨在填补这一缺口在当前的研究探索用户生成内容有关素食的客户在餐饮业在伦敦。通过应用大数据分析技术分析用户生成内容,本研究有助于当前文学的就餐体验素食客户通过识别的主要话题。与先前的研究相比,利用问卷调查和访谈,这项研究的结果显示更普遍的观点,从而排除相关的选择性偏差小,方便样品(喘息Kruszewska, 2016;罗伯茨et al ., 2016)。

第二,因为客户自由地分享他们的用餐意见后实际上访问餐馆和不受研究人员,提供更可靠的数据,当前研究的结果也有普遍性和社会赞许性的偏见的影响较小。大数据分析技术(例如,word2vec和主题建模)是用来分析用户评论来帮助研究人员发现隐含因素的用户生成内容在不受他们之前的认知因素或假设的文献(严峻,2014年)。此外,每个主题的影响发现的大型数据集可以量化和说明了主题的比例(罗伯茨et al ., 2014)。例如,这个研究发现,主题包括值(t16.1),友好的员工(T18),和印度的食物(T1)占据了大部分的话题在当前审查数据。这些发现表明物有所值的重要性和素食餐厅员工的客户。此外,印度菜是素食的主要代表,因为它与印度宗教和信仰。其他重要的发现包括经历和食品相关因素,集团餐饮预订,和烹饪。

第三,基于大数据分析(如word2vec和主题建模)结合传统方法(如回归分析),当前的研究确定的因素及其影响顾客满意或不满意程度的方差在素食餐厅地址他们出去吃饭。总的来说,本研究利用现代方法来帮助研究人员了解用户生成内容的因素从一个更大的数量和提供建议餐饮行业、医疗人员、决策者和素食的倡导者。

5.2。实际意义

目前的研究发现素食餐厅行业的一些重要的实际意义,在伦敦同样,供应素食饮食的餐馆在其他地区。尽管餐馆老板需要额外的努力来满足素食客户,餐馆认识素食者的消费能力,和越来越多的sim-vegetarians /半素食主义者可以获得竞争优势在迟到的其他餐馆理解素食的趋势(里维拉和沙尼,2013年)。决策者在餐厅行业(即。、经理、厨师和所有者)可以利用这项研究的结果来提高他们的业务推广素食的客户满意度。

素食餐厅行业的推荐和建议主要从以下六个方面进行了描述。首先,设置合理的价格让消费者物有所值。物有所值的重要性是由当前研究的结果强调素食消费者抱怨餐馆的高价格。餐厅经理或运营商应合理评估食品和服务的价值,以避免消费者的感知不公平的价格。第二,适当的培训和教育餐厅员工提高服务质量。员工培训和教育目的是迎合素食的要求的客户。适当的员工培训应包括素食类型和相关知识成为素食者,他们的动机和结果是重要的认识到素食人口之间的异质性。此外,积极的员工教育可以让他们友好和诚实的适应素食客户没有歧视和偏见,导致这群客户高兴地提高他们的就餐体验。第三,增加素食选项和提高烹饪技巧。食品的重要性大大强调在现有研究(Yim et al ., 2014;Rhee et al ., 2016;泰勒et al ., 2018)。餐厅经营者应该创造高品质和多样化的素菜将素食客户从那些“只消耗配菜”,必须坚持“面包和水选项”,客户可以完全享受外出就餐体验“合法的食物。“此外,烹饪技术是决定食品品味的关键因素。与肉相比,由于素食原料的特殊性,素食材料很难使美味和烹饪方法有严格的要求。这就要求餐厅厨师垂直和创建不同的治疗来平衡的口感和质地素食来改善客户体验。第四,素食者应该宣传和标签的物品。有一个普遍公认的错误观念,只有印度餐馆迎合素食者,因为文化的认知。然而,许多类型的餐馆已经提供素食。因此,他们应该提供适当的指导和宣传素食选择的菜单,如素食产品的明显迹象,和抽样应该利用它帮助关注素食产品,鼓励他们消费。第五,保持餐厅的特点,符合了时代的发展。作为餐厅的变换操作对忠诚的消费者有一定的影响,餐厅经营者应该保持他们的特点而跟上这一趋势,特别是食物。 Finally, a menu with vegetarian and non-vegetarian options should be prepared. Group dining including vegetarians usually selects vegetarian-friendly restaurants that provide vegetarian and non-vegetarian items. Because the diversity of vegetarian types is normalized, a restaurant manager is responsible for accommodating and satisfying these new demands and dining groups to gradually raise customer expectations. In total, the findings of this study show that restaurants that meet such dietary requirements can benefit from improved customer experience levels, thereby improving potential profitability.

社会媒体网站等TripAdvisor.com为素食客户提供有用的信息来识别素食餐馆地址履行特殊的饮食要求。客户有机会自由地分享他们的用餐经验和互相帮助与他们的见解通过使用这样的网站。此外,这样的平台可以为餐厅经理提供客户反馈来提高他们的方式满足素食的客户。素食饮食的倡导者(例如,TripAdvisor.com、欧洲素食联盟和素食协会)合作,进一步促进此类平台的可用性在素食餐厅消费者和激励经理检查从客户评论。

5.3。局限性和未来的研究

当前的研究有一些局限性。首先,本研究收集的数据集在伦敦。因此,相比之下,其他目的地,结果可能更适用于在伦敦居民和游客的经验。未来的研究应该包括更丰富的数据收集到更广泛的区域。第二,尽管这项研究检查素食者的经验客户,这些客户的观点在素食餐厅地址可以与个性,多样化的社会影响和专业水平。未来的研究应该考虑到这些因素,开展进一步的研究。第三,餐厅的类型并不是杰出的在这个数据集;因此,潜在的用户生成内容的差异不同的餐厅类型并不发达。未来的研究应该密切关注素食选择或类型的餐厅往往是最受欢迎的客户中获得全面了解餐厅经理人对素食主义取向。第四,本研究解释了只有一个网站上的用户评论。 Future studies should exploit user-generated content related to vegetarian customers from other social media or social websites to discern the relative topic significance of fulfilling vegetarian customers among broader reviews (e.g., Yelp). Sixth, considering that there may be consistency deviation in customer-generated content, that is, the star rating published by a customer is inconsistent with the review text. Future research should consider the emotional analysis of customer comments to generate emotional indices, and conduct more in-depth research by associating the emotional indices with customer ratings. Last, studies on the economic contributions of vegetarian guests can also reveal the importance of this usually underestimated market segmentation.

数据可用性声明

最初的贡献在这项研究中都包含在本文展示/补充材料,进一步的调查可以针对相应的作者。

作者的贡献

XZ和CH研究过程进行分析。XZ写了初稿的手稿。CH和XB给更多的建议。所有作者的手稿阅读、修改、批准提交的版本,背景调查、实验设计和方法的研究。

资金

这项研究得到了国家社会科学基金(格兰特数字:71671054和22 bjy157)和中国黑龙江省自然科学基金(批准号:JJ2021LH1530)。

的利益冲突

作者声明,这项研究是在没有进行任何商业或财务关系可能被视为一个潜在的利益冲突。

出版商的注意

本文表达的所有索赔仅代表作者,不一定代表的附属组织,或出版商、编辑和审稿人。任何产品,可以评估在这篇文章中,或声称,可能是由其制造商,不保证或认可的出版商。

补充材料

本文的补充材料在网上可以找到:https://www.雷竞技rebatfrontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2022.1043844/full补充材料

引用

Abdelhamied, h . h (2011)。在埃及客户感知的餐馆。安纳托利亚22日。doi: 10.1080 / 13032917.2011.556212