评估社交媒体反馈对旅行者未来旅行计划行为的影响：一种多模型机器学习方法

《Asia Pacific Journal of Tourism Research》：Assessing the influence of social media feedback on travelers’ future trip-planning behavior: a multi-model machine learning approach

本研究探讨社交媒体分享的“社会回报”对印度年轻游客未来短期旅行决策的影响，通过调查数据构建多模型机器学习框架，采用蒙特卡洛交叉验证解决数据不平衡问题，结果显示预测准确率超过75%，为国内旅游发展提供实践参考。

　　

摘要

随着印度国内旅游业的蓬勃发展以及社交媒体对年轻游客的影响，本文旨在探讨这样一个研究问题：近期旅行细节在社交媒体上的分享所获得的“社交反馈”如何影响他们对未来短期旅行的决策。本文构建了一个多模型框架，开发出一个预测性机器学习模型，该模型建立了旅行者的社交反馈、各种社交媒体使用情况、旅行相关因素与其未来旅行计划行为之间的关系。主要数据通过调查印度游客的方式收集。为解决数据不平衡问题，采用了稳健的过采样方法，并通过蒙特卡洛交叉验证技术确保了预测模型的可靠性。研究结果表明模型的准确率至少达到75%，并对印度国内旅游业具有重要的实际意义，同时为未来针对年轻游客和社交媒体的相关研究提供了方向。