智能旅游技术对老年游客对公平性及难忘体验认知的影响

《Journal of Hospitality and Tourism Management》：The impact of smart tourism technologies on senior tourists' perceptions of equity and memorable experiences

　　广辉桥|陈远|王军|刘忠秀|邵志龙中国杭州浙江工商大学旅游与城乡规划学院浙商研究院现代商业研究中心摘要随着智能旅游技术的普及，虽然它对提升游客的旅行体验起着重要作用，但也可能加剧不同游客群体之间的数字鸿沟——尤其是老年游客群体。其潜在影响日益受到关注，因为这关系到庞大的老年旅游市场的开发质量。本研究首先运用扎根理论构建了老年游客在智能技术使用中所感知的公平性框架，该框架包括主观自我（I）感知的公平性（涵盖对技术环境和技术互动的感知公平性）以及客观自我（ME）感知的公平性（涵盖对技术功能和技术安全性的感知公平性），这两种视角代表了个体基于内在主观体验、外在角色要求及规范而形成的两种不同的自我认知与评价方式。此外，还通过定量分析研究了这些因素对难忘旅游体验的影响。研究结果表明，感知公平性的四个维度都能显著提升老年游客的难忘旅游体验，其中对技术环境的感知公平性影响最为显著。本研究将感知公平性理论的应用扩展到智能旅游领域，为旅游服务提供商设计适合老年人的智能旅游产品以及开拓老年旅游市场提供了理论基础和实践指导。

1. 引言人口老龄化是全球最具变革性的趋势之一，对各个社会领域都产生了深远影响。到2050年，全球每六个人中就有一人年龄在65岁及以上（约16%），共计16亿人（联合国，2022年）。随着全球人口持续老龄化，这一群体逐渐成为旅游产业中规模不断扩大且具有重大经济价值的消费群体（Losada等人，2018年）。在欧洲，2019年约有四分之一的旅游住宿夜数来自65岁及以上的游客（欧统局，2021年）。同样，在中国，2023年60岁及以上的游客人数达到2.1亿，约占国内旅游总人数的五分之一（中国旅游研究院，2023年）。这些数据凸显出“银发经济”所蕴含的巨大旅游市场潜力。然而，由于特定的生理和心理特征，老年游客在参与旅游活动时常常面临诸多挑战（Eusébio等人，2017年；Sánchez等人，2018年；Zavodna，2024年）。与此同时，智能旅游技术的快速发展加剧了老年游客面临的数字鸿沟，进一步巩固了他们在旅游活动中的弱势地位，往往阻碍他们获得满意的旅游体验（Yao等人，2025年）。在此背景下，深入分析探讨老年游客对旅游公平性的感知与其旅游体验之间的关系，对于帮助这一群体更好地参与旅游活动、提升他们在智能旅游环境中的体验质量具有重要意义。

近年来，智能技术融入旅游行业，使得智能旅游环境成为学术研究中越来越重要且不可避免的研究背景。智能旅游技术作为智能旅游目的地的重要组成部分（Hyejo等人，2023年），涵盖了各种在线旅游应用和信息来源。大量研究表明，这些技术通过提供个性化的工具、产品和服务，能够积极提升旅游体验和游客的幸福感（Azis、Amin、Chan和Aprilia，2020年；Elshaer和Marzouk，2022年；Jeong和Shin，2019年）。然而，针对智能旅游环境中老年游客的研究则呈现出两种观点：一些研究认为技术能够提升老年游客的参与信心和旅游体验（Irene R. S.等人，2019年；Jongsik Yu和Nomina，2011年），但也有许多学者强调了因技术不平等而产生的数字鸿沟问题。信息过载、操作困难以及隐私担忧等问题已被广泛记录在案（Chen等人，2024年；Wen J.等人，2020年；Yi Xu等人，2023年），而这些看似矛盾的观点差异主要源于不同研究的出发点与侧重点不同。不过，现有研究往往只关注可用性和采用率等指标，忽视了对感知公平性形成机制的深入探究。尽管老年人在旅游信息技术使用方面存在很大差异，而这又显著影响着难忘旅游体验的形成（Pesonen, J.等人，2015年），但很少有研究直接探讨老年游客对公平性的感知及其与智能旅游技术交互后的影响。难忘旅游体验指的是在旅行结束后仍能被积极回忆和保留的旅行经历，它在塑造未来游客的决策行为中起着关键作用（Kim和Chen，2019年；Seyfi等人，2019年）。其形成至少部分受到公平性感知的影响（Davoud等人，2016年；Nabi, M.N.U.等人，2023年；Yunus和Cihan，2025年）。然而，传统的感知公平性研究大多集中在当地居民和旅游企业身上（Brida等人，2011年；Gautam和Bhalla，2024年）。因此，关于老年游客在智能旅游环境中的感知公平性与难忘旅游体验形成之间的关系仍需进一步探索。

值得注意的是，经典理论中提出的旅游公平性的三维框架——分配正义、程序正义和互动正义（Adam，1965年；Bies，1986年；Thibaut和Walker，1975年）——主要被用于研究居民与游客之间的关系以及旅游目的地内的更广泛影响（Assiouras等人，2022年；Brida等人，2011年；Gautam和Bhalla，2024年；Wu Y.等人，2018年）。但在智能旅游这一新兴背景下，游客对公平性的感知需要进一步的概念拓展。由游客与技术交互所产生的公平性感知很可能与基于人与地方关系的公平性感知有很大差异。这对于具有独特特征的老年游客而言尤为重要，这就凸显出进一步进行理论探索和维度细化的必要性。

总体而言，现有研究尚未充分探讨智能旅游环境中影响老年游客的各个因素（Nápoles等人，2020年）。有必要了解老年游客在使用智能旅游技术时在公平性感知上的差异，以及这些感知如何影响他们的旅游体验，从而优化旅游产品和服务。因此，本研究旨在探讨老年游客在智能旅游环境中的感知公平性维度及其与难忘旅游体验之间的关系。本研究以两个核心研究问题为指导：RQ1：老年游客在使用智能旅游技术时，其感知公平性包含哪些维度，如何对其进行分类？RQ2：这些感知公平性维度是否在智能旅游环境中显著且积极地影响难忘旅游体验，不同维度的感知公平性对体验的影响是否存在差异？为回答这些问题，本研究采用了混合方法。研究1通过对有使用智能旅游技术经验的老年游客进行半结构化深度访谈，通过编码分析确定了技术中介的公平性感知的四维结构。基于Pearce（2005年）的观点，即游客的感知可以视为“自我”与“自我形象”之间的动态平衡，这四个维度被创新性地整合为主观自我（I）感知的公平性和客观自我（Me）感知的公平性。主观自我（I）感知的公平性指的是老年游客基于个人主观体验对技术使用公平性的内在判断，而客观自我（Me）感知的公平性则反映了智能旅游环境中内化后的客观标准所形成的外部评价。这种双重视角为理解智能旅游中的感知公平性提供了更为全面的视角和维度分类。基于研究1的发现，研究2构建并验证了一个模型，用以研究感知公平性对老年游客难忘旅游体验的影响。通过系统地解答这些研究问题，本研究有助于加深人们对日益智能化的社会中老年游客旅游行为的理解，也为这一群体难忘旅游体验的相关研究做出贡献。此外，研究结果还为通过设计和实施智能技术来提升老年游客的体验提供了实践指导。

2. 文献综述2.1 智能旅游技术与老年游客智能旅游技术是智能旅游目的地的重要组成部分（Hyejo等人，2023年），也是旅游行业中的先进产品。它们包括各种在线旅游应用和信息来源，如在线旅行社、社交媒体平台、智能手机以及智能旅游系统（Gretzel等人，2015年；Huang等人，2017年）。通过将旅游资源与前沿信息技术相结合，智能旅游技术能够提供有意义且及时的数据，从而增强旅游相关各方之间的联系（Buhalis，2019年；Gretzel等人，2015年；Johnson和Samakovlis，2019年）。通过促进更紧密的联系、互动、个性化以及共同创造，这些技术有助于打造难忘的旅游体验并提升游客的幸福感（Buonincontri和Micera，2016年；Neuhofer等人，2015年）。

在智能旅游背景下，对老龄化人口的关注并不罕见。不可否认，不断发展的智能旅游技术已经在提升老年人的自信心（Yu和Nomina，2011年）、弥补感官功能衰退（Cláudia等人，2022年）以及改善旅游体验（Chen、Chen和Huang，2024年；Irene等人，2019年）方面发挥了积极的作用。然而，关于老年游客对数字技术交互的不同感知的研究既十分必要又相对匮乏（Nápoles等人，2020年）。Xu等人（2023年）指出了老年人面临的数字障碍，包括复杂的在线预订流程、数字支付难题、获取数字代码的困难以及应用程序安装和操作上的困扰。在此研究基础上，Yao等人（2025年）进一步探讨了老年游客之间数字鸿沟的形成过程及具体表现，提出了一个由三层因素驱动的数字鸿沟生成机制模型。在这种数字鸿沟的背景下，老年游客最直接的后果就是感受到旅游环境中的不公平性加剧（Chen Zhang等人，2024年）。然而，目前对于老年游客在使用智能旅游技术时的感知公平性理解还处于初级阶段。鉴于这种感知公平性与互联网技术的使用密切相关（Nikbin等人，2016年），并且能够引发游客的情感反应（Chebat和Slusarczyk，2003年），因此深入研究老年游客使用智能旅游技术时的感知公平性具有重要的意义。这将有助于更好地理解老年人与旅游技术的互动，为设计更加公平且适合老年人的智能旅游服务提供实证依据。

2.2 难忘旅游体验难忘旅游体验与普通旅游体验在语义含义、内涵及范畴上虽紧密关联，但概念上有所不同（Seyfi等人，2019年；Zhang等人，2018年）。难忘旅游体验是由个别游客通过对旅行体验的主观评价而选择性构建的，因此可以定义为旅行结束后仍能被积极记忆和回想的旅游体验。相比之下，旅游体验指的是游客在服务过程中所经历的主观和心理状态，这一定义并未完全体现难忘旅游体验的本质（Kim等人，2012年；Zhang等人，2018年）。难忘体验在旅游服务的成功中起着关键作用（Chen等人，2020年），因为它们不仅决定了游客的再次游览意愿（Elshaer和Marzouk，2022年），还能显著提升目的地或企业的竞争力。已有大量研究致力于探讨与难忘旅游体验相关的因素（Bessiere和Ahn，2021年；Fan等人，2022年；Kim，2014年、2022年；Sie等人，2018年；Wu等人，2019年）。

关于难忘旅游体验的维度，Tung和Ritchie（2011年）确定了四个关键维度：情感、期望、后果性以及回忆。Kim等人（2012年）进一步将难忘旅游体验分为七个组成部分：享乐性、兴奋感、当地文化、意义性、知识获取、参与度以及新奇性。此后，这些维度在各种行业和国家背景下得到了应用和扩展（Kim和Ritchie，2014年）。人们普遍认为，每个人独特的评价和感知都会塑造其独特的体验（Cohen，1979年）。本研究特别关注老年游客，他们在智能旅游环境中的难忘旅游体验需求值得特别重视。由于生理上的限制，老年游客使用智能技术主要是为了提升出行便利性，弥补认知或身体上的不足，而非追求冒险带来的刺激或通过云端数据系统获取知识。此外，对老年人而言，“意义”的构建主要源于深厚的情感互动（Galit, 2008；Laura, 1992），而这可能与技术媒介带来的体验并不完全契合。另一方面，有研究表明，借助智能旅游技术的多感官功能、社交特性以及用户友好的界面，老年游客能够获得沉浸式的享受（Chen, Chen, & Huang, 2024），更深入地了解和体验目的地（Jongsik et al., 2023），通过社交媒体增强社交参与度（Ortet et al., 2024），并在以数字化方式完成旅行任务时感受到新意（Chen, Chen, & Huang, 2024）。因此，本研究选取享乐主义、当地文化、参与感以及新奇性作为智能旅游背景下老年游客的旅游体验构成维度。基于这一框架，本研究测量了老年游客在此类环境中的旅游体验，并进一步分析了他们所感知的公平性因素对整体难忘旅游体验的影响。

2.3 旅游公平与感知公平理论

Chris Ryan（2002）首次提出了“旅游公平”这一概念，认为其目标是确保每个人都有机会参与旅游并从中受益。此后，学者们在过度旅游（Baum et al., 2016；Koens et al., 2018）、伦理与负责任的旅游（Ying et al., 2021）以及无障碍旅游（Qiao et al., 2023）等领域进行了大量深入研究。Jang等人（2009）指出，作为弱势群体的老年游客应成为发展老年旅游的重点，这不仅能提升社会福利，也体现了旅游公平的包容性理念。因此，本研究聚焦于老年人参与旅游并从中受益的能力，尤其关注老年游客对旅游公平的认知。Adams（1965）的公平理论是感知公平研究的基石。该理论认为，公平感会显著影响个体的态度、情绪和行为，最初是用于解释工作场所中的公平性评价。在旅游领域，感知公平理论的应用主要集中在居民与游客之间的关系，以及旅游目的地内部的影响（Gautam & Bhalla, 2024；Nunkoo & Ramkissoon, 2011），还有其在服务失误后的补救中的作用（Andreassen, 2000；Svari et al., 2010）。数字公平被定义为“为提升数字知识、意识及技能而公平获取数字工具、资源和服务”的能力（Davis et al., 2007），其本质是数字时代公平资源分配的客观体现。而感知公平则侧重于个人的主观判断。这两个概念存在理论联系，可理解为“客观基础-主观诠释”的关系。以老年游客使用智能旅游为例：数字公平确立了获取资源和使用条件的实际可能性，而感知公平则源于个体根据自身视角和经验对这些条件所作的解读与内化。基于Adams（1965）的理论框架，本研究将智能旅游背景下的感知公平定义为个体对与智能旅游技术互动过程中投入与产出价值的评估。因此，本研究旨在具体探讨老年游客的感知公平问题。由Adams（1965）、Thibaut和Walker（1975）以及Bies（1986）等学者建立的传统感知公平理论三维框架包括分配公平、程序公平和互动公平。这一框架强调过程或结果在投入产出比例上是否一致、无偏见、标准化且合理（Adams, 1965；Nabi et al., 2023；Svari et al., 2010）。与这种“标准化公平”不同，智能旅游技术则着眼于利用信息通信技术主动缩小不同游客群体之间的固有或后天形成的差距（Darcy et al., 2020；Gretzel et al., 2015；Huang et al., 2017），帮助他们获得相似的体验水平，这一概念被称为“赋能型公平”。不过，现有研究大多集中在普通游客群体上（Jun, 2015），对老年游客的个性化感知关注较少。当面对存在一定“使用障碍”的数字技术时，老年游客往往会产生自我怀疑和谨慎态度（Wen et al., 2020）。因此，这一群体对旅游公平的认知及其关注点与其他人群有所不同。鉴于此，本研究呼吁重新审视智能技术应用背景下老年游客感知公平的构成维度及独特特征。感知公平也会在不同程度上影响游客的满意度与旅游体验（Nabi et al., 2023；Nikbin et al., 2016；?zhasar & Se?ilmi?, 2025）。Ioannis Assiouras等人（2022）发现，在技术快速发展和移动应用不断进步的背景下，消费者在体验共创方面的期望和能力也不断提升（Buhalis, Andreu, & Gnoth, 2020），游客在各方面所感知的公平性会显著提升他们的愉悦感，有助于形成积极的旅游体验（Assiouras et al., 2022）。值得注意的是，Pearce（2005）通过“自我概念连续性”框架指出，游客对旅游体验的认知可视为“主观自我”（I）与“客观自我”（Me）之间的动态协商过程。Chen等人（2024）发现，在智能旅游技术环境下，老年游客容易因技术压力而产生旅游焦虑、疲劳和技术恐惧，从而避免使用相关技术。然而，老年游客对技术的认知不仅受数字鸿沟的影响，还受到个人经历和所处环境的作用（Qiuxia et al., 2024）。从这一视角来看，老年游客对技术的感知公平既包含客观自我，也涵盖主观自我。不过，Adams（1965）的公平理论主要以社会角色、他人反馈和社会比较为基础，过分强调了客观的“Me”——即感知公平，而忽视了主动、富有创造力和体验意识的“I”——即主观自我。因此，本研究将在此基础上，从客观和主观两个角度更全面地阐释智能技术背景下老年游客的感知公平。总体而言，目前针对老年游客感知公平的研究还较为缺乏，他们在智能旅游情境下的认知维度与传统框架中的维度有何相似之处或差异，这一问题尚待深入探索。这正是本研究要填补的研究空白，也是本研究的核心主题，旨在为现有的感知公平理论研究做出理论贡献。

3 研究一：定性研究

老年游客难忘旅游体验的形成机制及其旅游公平感知一直是研究相对不足的领域。本研究采用自下而上的程序化方法，旨在明确老年游客在使用智能旅游技术时的旅游公平感知的具体维度。具体而言，我们采用了程序化扎根理论方法（Fen & Wu, 2011）。

3.1 数据收集

根据《中华人民共和国老年人权益保障法》的定义，老年人是指60周岁以上的公民。世界卫生组织也规定，60岁是国际上普遍认可的用于界定研究中的老年群体的年龄标准。基于这些定义及相关学术研究，本研究以60岁作为划分老年游客样本的标准，以便开展研究工作。微信作为中国最普及的社交应用，月活跃用户平均达10.5亿，其中1960年代出生的人占用户总数的16%以上（Lien & Cao, 2014）。相比其他社交平台，这一年龄段的用户更倾向于使用微信，这也反映出它在老年人中的高普及率。同时，农贸市场作为重要的公共服务设施，对中国老年人具有特殊意义（Esfandiar et al., 2025）。这些场所不仅是老年人购买食品的主要地点，也是他们进行休闲活动及人际交往的社交中心。鉴于这些背景因素，本研究采用了滚雪球抽样法招募参与者，即先通过微信圈内的推荐，再进一步进行在线链式推荐。此外，研究团队还亲自前往杭州的多个农贸市场，寻找那些有过使用智能旅游技术体验的老年游客，并挑选合适对象进行深入访谈，以获取详细的定性资料。

3.2 受访者的基本信息

数据是通过与研究对象的逐一深入访谈收集的。从第一个受访者开始，每次访谈结束后都会立即进行转录，并进行开放编码，以提取初始概念，如“社会支持”“自我认同”等。随着访谈的进行，新受访者的回答会不断与已提取的概念进行对比，重点关注是否有新的维度或属性出现。到第16位到第20位受访者时，出现重复且已饱和的回答，再也没有出现前15位受访者未曾提及的新概念，至此达到了理论饱和状态（Braun & Clarke, 2021）。在定性研究中，数据饱和是指通过材料分析能否发现新内容（Grady, 1998）。因此，遵循理论饱和原则，本研究在20名受访者之后结束了访谈过程。访谈时间在2024年8月至10月之间，共涉及20名受访者，每次访谈时长约为40至60分钟。所有音频记录都被转录成文字，最终获得了超过16万字的文本资料，用于后续的编码和分析。如表1所示，20名受访者中，女性13人，男性7人，60%居住在城市，40%居住在农村。最年轻的受访者60岁，最年长的74岁，平均年龄为65.6岁。在教育程度方面，初中学历的比例最高，为45%；其次是高中或同等学历，占比30%。

表1 受访者基本信息

| 序号 | 性别 | 年龄 | 教育程度 | 居住地 | 城市 |
|------|------|------|----------|--------|------|
| L1 | 男 | 62 | 高中 | 城市 | 杭州，浙江 |
| L2 | 女 | 61 | 高中 | 农村 | 桐乡，浙江 |
| L3 | 男 | 60 | 初中 | 农村 | 桐乡，浙江 |
| L4 | 女 | 74 | 初中 | 农村 | 河南永城 |
| L5 | 女 | 62 | 高中 | 城市 | 河南商丘 |
| L6 | 女 | 73 | 小学 | 农村 | 广西贺州 |
| L7 | 女 | 60 | 研究生 | 城市 | 上海 |
| L8 | 女 | 63 | 初中 | 城市 | 桐乡，浙江 |
| L9 | 女 | 65 | 初中 | 城市 | 杭州，浙江 |
| L10 | 女 | 66 | 高中 | 农村 | 浙江丽水 |
| L11 | 男 | 64 | 初中 | 城市 | 桐乡，浙江 |
| L12 | 男 | 74 | 小学 | 城市 | 杭州，浙江 |
| L13 | 女 | 73 | 小学 | 农村 | 福建泉州 |
| L14 | 男 | 64 | 高中 | 农村 | 河南洛宁 |
| L15 | 女 | 65 | 初中 | 城市 | 山西安康 |
| L16 | 女 | 60 | 初中 | 农村 | 湖南长沙 |
| L17 | 男 | 71 | 初中 | 城市 | 杭州，浙江 |
| L18 | 女 | 62 | 初中 | 城市 | 湖南长沙 |
| L19 | 女 | 64 | 本科 | 城市 | 贵州都匀 |
| L20 | 男 | 69 | 高中 | 城市 | 湖北宜昌 |

3.3 数据编码

本研究使用NVivo 14.0软件对数据进行分析，该软件具备存储、检索、分类和编码大量文本资料的功能。在第一阶段，首先将文本数据导入NVivo软件，然后逐句进行手动编码。之后对数据进行整理和归纳，通过开放编码共提取出98个初始代码，进而归纳为24个初始类别，如“社会支持”。表2展示了与“自我认同”类别相关的初始概念及原始访谈摘录。在第二阶段，采用轴心编码方法对第一阶段确定的类别进行进一步分析（Strauss & Corbin, 1998），最终将其系统整合为四个主要类别。在第三阶段，通过对这四个类别的深入分析，发现老年游客在智能旅游技术使用场景下的感知公平包含四个维度：技术环境的感知公平、技术交互的感知公平、技术功能的感知公平以及技术安全的感知公平（见表3）。

表2 开放编码示例

| 类别 | 概念 | 原始文本 |
|------|------|----------|
| A1 | 社会支持 | a1. 亲友推荐：我女儿帮我下载了“铁路12306”APP，她说用它买火车票很方便，还能选择下铺。我试过几次，现在出行时就自己订票了。
T1a. 2. 外部协助：我们社区有个“数字服务站”，每周三都有志愿者教我们如何用手机预约看病和叫车。上次我去西湖时，他们还帮我用高德地图查询公交路线。
T2a. 3. 指导帮助：老年大学开设智能手机课程，老师一步步教我们如何使用微信支付，以及如何扫描二维码预订景点门票。 |我现在自己预约参观博物馆。T2A2 自我认同a4 个人成长与这些智能技术相比，我的使用能力有了很大提升。通过小程序，我可以预约演出并解决交通问题。T5a5 自信在查看了平板电脑上的信息后，我发现景点路线并不复杂。查看过后，我就出发去探索了。在南京、杭州这样的城市里，我自己导航毫无问题。T8a6 团队融合尤其是在我们这个年纪，很多同龄人都不太擅长使用新技术。在我们的社交圈中，我被认为比较懂技术，所以大家都更愿意和我一起出行。T9A3 对技术的态度a7 实用性智能旅游技术确实非常实用。比如在故宫，只需扫描二维码就能听到语音导览。不必挤在旅游团里，可以按照自己的节奏参观，这样更容易理解各种信息。T4a8 价值认可虽然一开始进展缓慢，但一旦掌握了技巧，我就意识到这些技术确实为老年人着想。比如“长辈模式”就有更大的字体和按钮，大大降低了出错的概率。T8a9 学习意愿尽管我只读到初中，但我一直乐于学习新事物。现在，每次出行前我都会在抖音上观看旅行视频，学习别人是如何拍摄旅行内容以及如何更便捷地旅行。

表3. 感知公平的维度。主要类别初始类别概念感知技术环境公平性A1 社会支持a1 熟人推荐T1a2 外部援助T2a3 教学支持T2A2 自我认同a4 个人成长T5a5 自信T8a6 团队融合T9A3 对技术的态度a7 实用性T4a8 价值认可T8a9 学习意愿T16感知技术互动公平性A4 过程体验a10 技术进步T7a11 易操作性T12a12 习惯形成T18A5 个性化a13 多感官体验T3a14 定制化T11感知技术功能公平性A6 信息获取a15 出行前信息T6a16 动态调整T10a17 需求激发T14A7 旅游决策制定a18 风险规避T13a19 问题解决T17a20 高效决策T20感知技术安全公平性A8 技术偏见a21 适应感官障碍T3a22 简化交互T11A9 安全性a23 官方认证T15a24 持续运行与维护T19为确保编码结果的有效性和可靠性，本研究中的文本数据由两名研究人员独立编码。随后将两组代码进行对比、讨论并修正。根据Boyatzisre（1998）的编码可靠性公式，编码者间一致性系数为0.742，可靠性系数为0.836，均高于0.70的标准，表明编码结果具有较高的可信度。对于存在的差异，我们还邀请了该领域的第三位专家参与讨论，最终确定编码内容。

3.4 研究结果3.4.1 主观自我（I）感知的公平性无论是基于与智能旅游技术本身的互动，还是与技术之外的社会文化因素的互动，受访者往往能表达出即时且生动的主观感受，这符合Pearce（2005）所阐述的“主观自我（I）”概念。因此，主观自我（I）感知的公平性被定义为老年游客基于在智能旅游场景中的个人主观体验，对使用智能旅游技术的公平性所做出的内在判断。它包括感知技术互动公平性和感知技术环境公平性。感知技术环境公平性：指老年游客对与技术使用相关的所有社会文化因素互动所带来的公平性的感知，涵盖社会支持、自我认同、态度等因素。这是一种嵌入在更广泛社会文化背景中的公平性感知。例如，T2提到：“社区经常举办课程，教老年人如何使用智能手机来购票、购物，甚至在抖音上拍摄短视频。”T1补充说：“在旅行方面，我的朋友们都用红笔记这款应用。只要输入目的地，就能得到很多实用的建议和攻略，大家都觉得它非常有用。”与此同时，T8表示有信心独自操作智能技术：“在南京这类地方，我自己导航绝对没有问题。”感知技术互动公平性：指的是老年游客从与智能旅游技术本身的互动体验中获得的公平感。这与传统公平性框架中的互动正义概念相契合，这一维度强调老年游客与技术之间顺畅且个性化的互动（Elshaer & Marzouk, 2022）。它反映了老年人能够将不同模式、设备类型和操作界面下的互动体验视为流畅、专注且愉悦的。例如，T3描述了4D影院的体验：“周围都是大屏幕，座椅还会移动。电影里下雨时，我们甚至能感觉到雨水打在脸上。而且它还能响应语音指令。我以前从未有过这样的体验，感觉非常真实。”类似地，T12指出：“我年轻时旅行需要带很多东西：纸质地图、指南书、现金、身份证……既麻烦又容易丢失物品。现在，景区里的一个二维码就能解决所有问题。十年前我根本想象不到这一点”，这体现了智能旅游技术带来的极大便利。

3.4.2 客观自我（ME）感知的公平性在描述他们使用智能旅游技术中的特定功能时，大多数受访者强调了作为“老年人”所能完成的事情，或者提到了专门为他们设计的优化功能。这种评价方式受到社会角色期望和技术规范的影晌，用于评估个体行为是否符合外部设定的标准，这体现了Pearce（2005）所阐述的“客观自我（Me）”概念。因此，客观自我（ME）感知的公平性被定义为老年游客在智能旅游技术环境中内化客观标准后，对外部技术使用公平性做出的评价。它包括感知技术功能公平性和感知技术安全公平性。在智能旅游背景下，利用技术功能完成旅行任务和做出决策的能力，是老年游客进行客观自我评价的重要标准。感知技术功能公平性：在阐述对特定技术功能的运用时，许多老年游客强调了他们通过这些功能所取得的成果。利用智能旅游技术的基本核心功能来完成与旅行相关的任务所产生的公平感，就被概括为感知技术功能公平性。这与传统框架中的程序公平性类似，本质上涉及决策过程和规则的公平性（Yang et al., 2021）。一个典型的例子是T13，他利用各种应用程序来全面了解目的地：“很多帖子会明确指出哪些地方不值得去，以及应该避免哪些产品。据此，我们会调整旅行计划，以避免潜在风险并减少损失。”类似地，T10指出：“无论是进入景点还是排队等候餐厅，都可以通过应用查看实时状况，比如哪些游乐设施过于拥挤，或者在餐厅需要等待多久。”感知技术安全公平性：另一方面，老年游客也关注某些技术功能是如何为老年用户群体量身定制的。利用针对老年人特殊需求设计的辅助技术所带来的公平感，被称为感知技术安全公平性。值得注意的是，这一维度在某种程度上拓展了传统的分配公平性概念，因为差异化的技术设计及风险缓解措施反映了数字时代新的资源分配方式。例如，T3描述了她使用打车应用的经验：“应用里的长辈模式有超大图标。只需点击一下‘开始’，司机就会来接我。我可以口头告诉司机目的地，支付时也可以选择现金或扫码，无需输入文字，这对我有老花眼的人来说很有帮助。”针对老年人普遍存在的谨慎态度（Wen et al., 2020），T15补充道：“我只在政府或官方网站上订票。那里的广告较少，而且需要实名验证，所以不存在买到假票的风险。”本研究创新性地引入了主观和客观两种视角，进一步综合和完善了老年游客使用智能旅游技术时的四大感知公平性维度，最终形成了两个更高层次的构念：主观自我（I）感知的公平性和客观自我（ME）感知的公平性，如图1所示。这一框架揭示了数字环境中感知公平性的多维复杂性，同时也凸显了老年群体在技术使用方面的独特敏感性。

下载：下载高分辨率图片（404KB）下载：下载完整尺寸图片图1. 旅游公平性感知的维度。4. 第二项研究：定量研究4.1 研究假设根据相关文献（Assiouras et al., 2022; Davoud et al., 2016; ?zhasar & Se?ilmi?, 2025），感知公平性在塑造游客的旅游体验方面起着重要作用。通过运用整合了旅游资源与信息技术的智能旅游技术，不同的游客群体能够弥补自身不足，缩小差距。感知公平性有助于他们获得最高水平的满意度，从而提升旅游体验，促进旅游权利平等。此外，游客对以往旅游体验的感受会深刻影响他们后续的旅行决策和行为意向。当游客认为所受待遇公平时，他们更有可能从体验中获得乐趣，产生积极情绪，进而形成难忘的旅游经历。另外，通过对老年游客使用智能旅游技术体验的扎根理论分析，本研究发现，智能旅游情境中的感知公平性可划分为主观自我（I）感知的公平性，包括感知技术环境公平性和感知技术互动公平性；以及客观自我（ME）感知的公平性，包含感知技术功能公平性和感知技术安全公平性。通过技术互动，老年游客对旅游公平性的感知有助于提升他们的旅行体验。本研究全面探讨了在这一背景下，老年游客使用智能旅游技术时的感知公平性概念及其维度。其中，感知公平性各维度作为自变量，而难忘的旅游体验则为因变量。二者之间的关系模型如图2所示。基于此框架，本研究提出了以下假设：H1 感知技术环境公平性对老年游客的难忘旅游体验有显著的正向影响。H2 感知技术互动公平性对老年游客的难忘旅游体验有显著的正向影响。H3 感知技术功能公平性对老年游客的难忘旅游体验有显著的正向影响。H4 感知技术安全公平性对老年游客的难忘旅游体验有显著的正向影响。下载：下载高分辨率图片（353KB）下载：下载完整尺寸图片图2. 理论模型。4.2 问卷设计及初步调查4.2.1 问卷设计问卷共分为三个部分，其设计充分结合了本研究的理论基础以及扎根分析的结果。第一部分收集受访者的基本人口统计信息，包括年龄、性别、教育程度和居住城市。第二部分探讨影响受访者对智能旅游技术使用公平性感知的各种因素。这些题目是根据Davoud et al.（2016）、Anders Gustafsson（2008）以及定性研究的结果制定的。例如，E1是从“影响我的人认为我应该使用这项技术”改编而来的；I4“智能旅游技术为我提供更个性化的信息”，则是根据“工作人员竭尽全力解决了我的具体问题”改编的；F1“智能旅游技术能提供有关目的地和行程的实用信息”，源自“我觉得我的问题得到了妥善解决”。最后一部分通过四个题目来评估老年游客的难忘旅游体验，这些题目分别衡量愉悦感、当地文化体验、参与度以及新奇感。具体而言，M1是从“我非常享受我的旅游体验”（Kim, 2018）改编为“在智能旅游技术的帮助下，我真正享受了我的旅游体验”；M2是从“我有机会近距离体验目的地的当地文化”（Shin et al., 2023）改为“通过智能旅游技术，我有机会体验当地的文化、风俗等”；M3是从“我拥有独特的体验”（Vada et al., 2019）调整为“在智能旅游技术的帮助下，我有了独特的旅游体验”；M4则是从“通过这次旅游体验，我对自己有了更多了解”（Kim, 2018）变为“在智能旅游技术的协助下，我通过这次旅游体验对他人和社会有了新的认识和见解”。所有题目均采用1（强烈不同意）到5（强烈同意）的5点李克特量表进行评分。根据验证性因子分析结果（表6），用于衡量难忘旅游体验的四个指标的克朗巴赫α系数为0.885，表明该问卷具有较好的内部一致性。4.2.2 初步调查初步研究采用了线上与线下相结合的多方法数据收集方式。线上问卷通过中国常用的调查平台Credamo发放，该平台可实现全国范围的数据抽样；纸质问卷则主要在老年人口密集的地区发放。例如，杭州上城区因60岁及以上居民密度最高（《世界人口中国数据集》，2024年），被选为重点调查地点。数据收集地点包括社区广场、幼儿园门口、公园以及地铁站等。线下问卷同样通过调查链接收集，完成问卷后受访者还被鼓励将链接分享给其他60岁以上人士，以此实现滚雪球式抽样。试点调查于2024年9月12日至23日进行，共收集到114份问卷，排除13份无效问卷后，保留101份有效问卷，有效回复率为88.6%。可靠性与有效性检验使用SPSS 27.0软件完成，所有变量的克朗巴赫α系数均在0.70至0.80之间，KMO值均超过0.75。此外，在试点阶段还进行了探索性因子分析，结果显示各因子的负荷量在0.704至0.855之间，累计解释方差达68.37%。总体而言，该测量模型具有较高的有效性，因子提取结果也表现出较强的稳健性，为正式调查的开展提供了依据。4.3 正式问卷数据收集与描述性统计正式调查共分为两轮数据收集。第一轮在2024年10月15日至11月28日期间进行，采用混合模式（线上+线下）共收集到221份问卷，其中202份有效，有效率为91.4%，其中包括162份线上问卷和40份线下问卷。在研究过程中，考虑到老年游客使用智能技术的意愿及旅游动机可能影响其难忘旅游体验，第二轮数据收集增加了针对这些变量的测量项目。前者（使用意愿）借鉴了Venkatesh等人（2003）的技术接受模型，包含三个题目：“我经常使用智能技术”“我计划在未来旅行中使用智能技术”“我愿意向朋友推荐智能技术”。后者（旅游动机）则参考了以下三项内容：“旅游有助于我在老年保持思维敏捷”（Chen, C.C., 2013），“旅游能帮我结交新朋友，减轻孤独感”（Nimrod, 2008），“旅游让我能够与过去的自己重新连接”（Bernardi, 2022）。第二轮数据收集于2025年8月15日至8月23日通过Credamo平台进行，共收到200份回复，其中194份有效，有效率为96%。鉴于老年游客在年龄、教育水平、居住地（城市与农村）以及技术熟练度等方面存在较大差异，而这些因素都可能影响他们对智能旅游技术公平性的认知及体验评价，因此两轮调查均采用了分层随机抽样方法以降低抽样误差。两轮调查共收集到421份问卷，其中396份有效，有效率为94.06%。样本的人口统计特征见表4。性别分布较为均衡，男性和女性各占50%。年龄方面，受访者分布为：35.4%在60–70岁之间，32.6%超过80岁，32.1%在71–80岁之间。老年游客的教育背景差异较大，占比最高的是小学及初中学历者，占35%，这一现象反映了中国特定的社会历史与现实状况（《中国老年人生活质量报告》，2019年），其次是大专及以上学历者，占33%，高中学历者占31%。表4 样本基本信息统计变量具体题目数量性别男性198女性198年龄60–70岁14071–80岁127>80岁129教育程度小学及初中140高中124大专及以上132居住地城市214农村1824.4 实证研究结果4.4.1 可靠性、有效性检验与验证性因子分析可靠性分析旨在评估测量工具的可信度，判断其能否产生一致且稳定的结果。此外，还对正式调查数据进行了验证性因子分析，以确认观测变量与潜在因子之间的关系是否符合预定的理论模型。表5显示，各量表变量的KMO值均不低于0.80，巴特利特球形度检验的p值小于0.001的显著性水平，说明存在显著差异，表明样本适合进行因子分析。表5 KMO值与巴特利特检验维度题目KMO值巴特利特检验显著性技术环境公平性4.835.000技术交互公平性4.830.000技术功能公平性4.833.000技术安全公平性4.827.000难忘旅游体验（MTE）4.839.000表6 验证性因子分析结果维度题目因子负荷量克朗巴赫α系数技术环境公平性E1.693.875E2.674E3.732E4.798技术交互公平性I1.703.867I2.688I3.637I4.708技术功能公平性F1.675.867F2.721F3.721F4.664技术安全公平性S1.665.862S2.702S3.641S4.688难忘旅游体验MTEM1.734.885M2.684M3.671M4.665表6所示的验证性因子分析结果表明，衡量技术环境公平性的四个题目的因子负荷量在0.693至0.798之间，衡量技术交互公平性的负荷量在0.637至0.708之间，衡量技术功能公平性的负荷量在0.675至0.721之间，衡量技术安全公平性的负荷量在0.641至0.721之间。而衡量难忘旅游体验的四个题目的因子负荷量则在0.665至0.734之间。所有变量的克朗巴赫α系数均高于0.862，表明该问卷具有良好的内部一致性。4.4.2 假设检验结果最终，表7显示“技术环境公平性”（β=0.262）、“技术交互公平性”（β=0.228）、“技术功能公平性”（β=0.247）以及“技术安全公平性”（β=0.216）的显著性水平均小于0.05。因此可以得出结论，在智能旅游背景下，这四种旅游公平性感知对老年游客的难忘旅游体验具有显著的直接影响，由此H1、H2、H3和H4四个假设均得到支持。表7 直接效应检验空白单元格未标准化系数标准化系数显著性VIFB标准化误差技术环境公平性→难忘旅游体验0.2620.044.2625.942.0002.598技术交互公平性→难忘旅游体验0.2310.046.2285.011.0002.764技术功能公平性→难忘旅游体验0.2610.046.2475.614.0002.588技术安全公平性→难忘旅游体验0.2230.048.2164.690.0002.844R20.710△R20.707F值239.4964.4.3 稳健性检验与控制变量分析为检验研究结果的稳健性，本研究根据年龄、教育程度和性别对样本进行分组，重新估算了老年游客对智能技术的公平性感知与难忘旅游体验之间的关系（见表8）。表8 稳健性检验空白单元格空白单元格维度标准化系数标准化系数显著性相关性B标准化误差Beta容忍度VIF年龄60–70岁技术环境公平性0.241.077.2383.119.002.4042.474技术交互公平性0.212.082.2092.576.011.3572.801技术功能公平性0.210.074.2032.826.005.4532.208技术安全公平性0.319.083.2983.831.000.3882.58071–80岁技术环境公平性0.284.075.2963.809.000.3852.595技术交互公平性0.209.076.2062.763.007.4192.386技术功能公平性0.297.085.2833.500.001.3552.815技术安全公平性0.193.086.1842.250.026.3482.870>80岁技术环境公平性0.276.081.2703.390.001.3333.006技术交互公平性0.242.900.2412.696.008.2653.781技术功能公平性0.279.094.2562.965.004.2833.537技术安全公平性0.174.087.1762.013.046.2783.603教育程度小学及初中技术环境公平性0.291.068.2684.258.000.5481.824技术交互公平性0.439.086.4055.073.000.3422.920技术功能公平性0.173.072.1542.406.017.5321.879技术安全公平性0.155.078.1472.004.047.4052.471高中技术环境公平性0.266.081.2743.271.001.3662.736技术交互公平性0.150.068.1642.200.030.4622.165技术功能公平性0.275.082.2793.363.001.3742.677技术安全公平性0.222.084.2272.632.010.3452.896大专及以上技术环境公平性0.196.088.2002.229.028.2474.041技术交互公平性0.184.091.1762.009.047.2623.817技术功能公平性0.347.094.3273.683.000.2543.933技术安全公平性0.251.092.2382.717.008.2603.849性别男性技术环境公平性0.215.062.2183.469.001.4122.428技术交互公平性0.183.055.1983.325.001.4602.174技术功能公平性0.290.063.2824.614.000.4382.282技术安全公平性0.256.064.2574.003.000.3942.535女性技术环境公平性0.290.062.2864.645.000.3602.777技术交互公平性0.379.085.3424.471.000.2324.303技术功能公平性0.176.070.1642.519.0130.3213.111技术安全公平性.162.073.1532.230.027.2913.440首先，将样本分为三个年龄组（60–70岁、71–80岁和>80岁），并在每个子组内进行多元线性回归分析。结果（见表9）显示，四个公平性感知维度——即技术环境公平性、技术交互公平性、技术功能公平性和技术安全公平性——在每个年龄组中都与难忘旅游体验存在显著关联（p<0.05），进一步证明了研究结果的稳健性。表9 控制变量分析空白单元格未标准化系数标准化系数显著性VIFB标准化误差使用智能技术的意愿→难忘旅游体验-0.079.109-0.055-0.725.4691.155旅游动机→难忘旅游体验0.100.100.076.999.3191.155接下来，为确保不同教育背景的样本量充足，将受访者分为三个教育程度组：小学或初中、高中以及大专及以上。同样对每个子组进行了多元线性回归分析，结果一致显示，四个公平性感知维度在每个教育组中都与难忘旅游体验存在显著关联（p<0.05），进一步证实了研究结论的稳健性。最后，按性别对样本进行分组，分别为男性和女性构建多元线性回归模型。分析结果显示，四个公平性感知维度在每个性别组中依然与难忘旅游体验存在显著关联（p<0.05），再次证明了研究结果的稳健性。本研究认为，老年游客使用智能技术的意愿及其旅游动机可能作为影响研究结果的控制变量，因此在第二轮问卷调查中专门加入了这些变量的测量。对调查数据的分析（见表9）显示，无论是使用智能技术的意愿还是旅游动机，都对老年游客的难忘旅游体验没有显著影响。5. 结论与启示5.1 研究结论本研究的结果进一步支持了这样一种观点：智能技术的广泛应用为老年游客带来了新的旅游挑战，而日益加大的数字鸿沟则阻碍了公平感的形成（Chen Zhang等，2024；Xu等，2023）。同时，本研究深入探讨了智能技术背景下老年游客旅游公平性感知的构成维度及其对其难忘旅游体验的影响。定性分析表明，老年游客在智能旅游场景下的公平性感知包含四个维度：技术环境公平性、技术交互公平性、技术功能公平性和技术安全公平性。而定量分析结果则显示，在智能技术背景下，老年游客的这四个旅游公平性感知维度都会对其难忘旅游体验产生显著的积极影响。基于公平性感知理论（Adams，1965），研究结果表明，老年游客在智能旅游场景下的公平性感知可进一步分为主观自我（I）感知公平性，即基于个人主观经历的内心评判，包括技术环境公平性和技术交互公平性；以及客观自我（Me）感知公平性，即由客观技术标准所塑造的外部评价，包括技术功能公平性和技术安全公平性。这一发现拓展了传统公平性感知理论的范畴，使其从以往过度依赖社会角色、外部反馈和社会比较、以“客观自我”为中心的观点，转变为同时涵盖主动、创造性和体验性自我意识的二维视角，从而更全面地揭示了老年游客在智能技术背景下的公平性感知构成要素。公平性感知会影响游客的旅游体验（Nikbin等，2016；?zhasar & Se?ilmi?，2025）。智能技术在旅游业中的作用愈发重要，甚至可能有助于形成难忘的旅游体验（Yoo等，2017）。本研究的结果进一步证实，对于老年游客而言，智能技术是否能助力形成难忘体验，关键取决于他们对技术使用的公平性感知（Irene等，2019；Niehaves & Plattfaut，2013；Qiuxia等，2024）。此外，本研究还基于人口统计特征进行了稳健性分析，结果表明，技术环境公平性、技术交互公平性、技术功能公平性和技术安全公平性都会对老年游客的难忘旅游体验产生显著的积极影响，而且这些关系并未受到年龄、教育程度或性别等因素的调节，进一步证明了所提出模型的普遍适用性和参考价值。其中，技术环境公平性的影响最为显著（β=0.262）。这一发现与现有研究结果一致，即外部支持会显著影响个体的心理状态和行为意愿（Cohen & Wills，1985；Liu等，2021）。另一方面，技术安全方面的公平感知所具有的相对较弱的影响力（β = 0.216）表明，优化设计与风险缓解措施更多是作为减少公平感知差距及使用障碍的促进因素，而非直接创造令人难忘体验的核心要素（Venkatesh等人，2003）。5.2 理论意义首先，本研究将公平感知理论的应用拓展到了智慧旅游领域。该理论最初是为了解释人们在工作场所中对公平性的评价而提出的（Adams，1965），后来被引入旅游研究，主要用于分析当地居民与游客之间的关系、旅游目的地内的各种影响（Gautam & Bhalla，2024；Nunkoo & Ramkissoon，2011），以及其在服务失误后的恢复中的作用（Andreassen，2000；Svari等人，2010）。随着智能技术与旅游业的日益融合，不同利益相关者之间的公平感知维度需要在这一特定背景下重新解读。基于此，本研究探讨了老年游客公平感知的形成机制，从而拓展了该理论的研究边界。其次，本研究分析了老年游客对旅游公平性的感知维度。以往研究主要通过程序正义、互动正义和分配正义这三个传统维度来探讨公平感知对各类旅游参与者的影响（Brida等人，2011；Gautam & Bhalla，2024），而对老年游客的关注则相对较少，尽管在当前数字化发展的旅游环境中，这一群体的感知有着独特的特点和形成过程。因此，本研究采用扎根理论方法以及传统的三维度公平感知框架，将老年游客在智慧旅游环境中的旅游公平性感知分解为四个维度。依据Pearce（2005）提出的自我感知视角，这四个维度进一步被细化为主观自我感知的公平性与客观自我感知的公平性。这一发现为理解老年游客在智慧旅游中的差异化需求提供了理论支持。第三，本研究构建并验证了智慧旅游环境下旅游公平性感知与难忘旅游体验之间关系的模型。尽管先前的研究已经证实了公平感知与游客难忘旅游体验之间存在关联（Davoud等人，2016；Gretzel等人，2015），但仍有研究尚未探讨在智慧旅游背景下，诸如老年游客这类弱势群体之间的公平感知与难忘旅游体验之间的关系（Neuhofer等人，2014）。通过定量分析，本研究阐明了这一机制。研究结果表明，老年游客对智能技术公平性的四个维度都会对其难忘旅游体验产生显著影响。这一发现丰富了关于老年游客在技术应用背景下的难忘旅游体验的相关研究。5.3 实践意义从实践层面来看，本研究为旅游行业中的各类利益相关者提供了可操作的见解和指导，有助于在智慧旅游环境中提升老年游客的旅游体验的公平性与难忘程度。首先，本研究指出，老年游客的公平感知是一个多维结构，主要受技术环境、互动体验、功能流程以及个性化设计的影响。这说明他们对公平性的评价不仅涉及技术本身，还包括周围的社会技术生态系统。因此，旅游企业和技术开发者应采取以老年人为中心的整体设计理念。例如，旅游平台可以设立专门的“适老型”频道或模式，整合票务预订、实时导航和紧急援助等核心功能。该频道应具备简化的导航路径、较大的字体和图标以及清晰的音频提示，以提高技术功能的可用性和可靠性，进而提升他们在互动和安全方面的公平感知。其次，研究证实，来自智慧旅游技术的公平感知对于形成老年游客的难忘旅游体验具有重要作用。因此，目的地管理者和营销人员应策略性地运用技术来打造令人难忘的体验。例如，在推广文化遗产地时，可以提供增强现实故事讲述工具。比如浙江省博物馆就利用AR眼镜将历史故事叠加在文物之上，让文化藏品“活”起来，使老年游客能够按照自己的节奏深入体验江南文化，从而增强他们的愉悦感和新奇感。此外，目的地网站和应用程序还应提供专为老年人设计的社交分享功能，方便他们轻松创建并与家人朋友分享数字旅行日志或相册。这不仅能提升他们的参与感，还能加强他们在技术环境中的社会支持，而社会支持是形成积极记忆的最重要因素。最后，本研究强调了外部技术环境，包括社会支持网络的重要作用。因此，政策制定者应推动协作治理模式的发展。具体而言，他们可以出台税收激励或认证制度，鼓励企业开发并实施兼顾功能与安全公平性的适老型智慧旅游解决方案。此外，还应推动社区中心、老年大学和旅游机构之间的合作，定期举办“数字旅游伴侣”培训课程。这些课程将为老年人提供使用旅游应用程序的实操培训，从而提升他们的自我效能感，并将技术支持融入他们的日常社交环境之中。同时，政策还应鼓励开展代际旅游技术支持项目，让年轻家庭成员或志愿者在旅行规划与导航方面为老年人提供帮助，从而直接提升技术环境的公平性。5.4 局限性与未来研究首先，本研究主要聚焦于特定文化背景下的老年游客，未能充分考虑不同文化背景和技术环境可能对其公平感知产生的影响。尤其是那些在技术熟练度、社会经济状况和年龄层次上存在差异的老年群体，其技术使用习惯、社会支持网络的构成以及对技术的态度都可能大相径庭，而这些因素都可能显著影响他们在智慧旅游中的公平感知和体验形成。因此，未来的研究可以扩大样本范围，纳入来自更多地区、不同文化背景和社会经济阶层的老年游客，尤其是那些来自欠发达或技术条件较差地区的游客，以此验证研究结果的普遍性。此外还需特别指出，本研究的数据收集与分析主要基于中国智慧旅游和老年人群体的背景。中国的数字社交氛围、独特的代际家庭支持模式以及自上而下的智慧旅游基础设施发展策略，共同构成了老年游客技术使用的社会环境和支持网络，这可能导致他们在公平感知的形成机制和关注点上与其他文化背景下的老年群体存在差异。因此，未来的研究可以在不同的社会文化背景下进行跨区域比较，探索公平感知的跨文化差异。其次，虽然本研究证实了智能技术公平感知的四个维度对老年游客难忘旅游体验有显著影响，但个人特征、旅行情境因素或其他感官体验等因素也可能对老年游客的体验产生重要影响。因此，本研究并未完全排除其他变量可能带来的影响。未来的研究可以引入更多的控制变量或调节变量，更全面地揭示老年游客在技术强化环境中的体验形成机制。最后，据我们所知，目前还没有研究探讨过智能技术的公平感知对老年游客难忘旅游体验的维度构成所产生的影响。未来的研究应进一步探索这一内在机制，以提升智慧技术环境下的难忘旅游体验质量。这样的研究成果将为开发更具包容性的智慧旅游技术和服务提供有针对性的指导。作者贡献声明乔光辉：写作——审阅与编辑、写作——初稿撰写、方法论、资金获取、数据整理、概念构建。陈远：写作——初稿撰写、方法论、调查研究。王军：写作——审阅与编辑、数据整理。刘忠秀：写作——审阅与编辑、方法论、概念构建。邵志龙：写作——审阅与编辑、方法论、数据整理。资金支持本研究得到了中国国家社会科学基金后期资助项目（22FGLB103）的支持。