从屏幕到实地：虚拟体验如何转化为实际目的地访问(From Screen to Scene: How Virtual Experiences Translate into Actual Destination Visits)

《Information》：From Screen to Scene: How Virtual Experiences Translate into Actual Destination Visits

　　

尽管虚拟旅游(virtual tourism, VT)已成为目的地营销中的颠覆性力量，但虚拟沉浸感转化为实际实地访问的机制仍存争议。针对"虚拟到现实(virtual-to-real)"转化缺口，本研究提出整合刺激-机体-反应(Stimulus–Organism–Response, SOR)模型与技术接受模型(Technology Acceptance Model, TAM)的理论框架。与传统研究不同，研究人员将感知有用性(Perceived Usefulness, PU)和感知易用性(Perceived Ease of Use, PEOU)设定为边界条件而非直接前因变量。实证数据来自476名有过张家界国家森林公园虚拟体验的游客，采用结构方程模型(Structural Equation Modeling, SEM)进行分析。结果表明，虚拟体验不仅直接触发游览意向，还通过提升目的地态度(destination attitude)间接促进游览意向。关键的是，研究揭示了一种新颖的"非对称调节(asymmetric moderation)"效应：技术属性(PU和PEOU)不影响态度的情感形成，但显著调节态度和体验向行为意向的转化。这些发现表明，沉浸感驱动"喜好(liking)"，而技术效用驱动"前往(going)"。本研究为目的地营销组织(Destination Marketing Organizations, DMOs)提供策略启示，即通过平衡享乐体验与功能效用优化VT平台，以最大化实际访客转化率。

论文解读：《From Screen to Scene: How Virtual Experiences Translate into Actual Destination Visits》（发表于《Information》）

【研究背景与意义】

随着虚拟现实（Virtual Reality, VR）、增强现实（Augmented Reality, AR）及元宇宙平台等沉浸式技术在旅游业中的应用，虚拟旅游体验（Virtual Tourism Experience, VTE）成为目的地营销的重要手段。然而既有文献多关注技术架构对线上参与度的影响，关于脱离身体的虚拟体验能否产生"溢出效应（spillover effect）"、促使游客对实体目的地形成情感依恋并触发实际到访决策——即"虚拟到现实（virtual-to-real）"转化路径——尚缺乏充分实证。早期研究担忧高质量虚拟替代物可能"挤出（cannibalize）"实地游览动机，但近期证据表明在特定条件下虚拟旅游可充当实体游览的"互补品（complement）"与预体验工具。现有理论对该转化心理机制解释不足，尤其未阐明感官数据经心理编码（如"幸福感预测 happiness forecasting"）转化为现实行为驱动因子的过程。此外传统技术接受模型（Technology Acceptance Model, TAM）将感知有用性（Perceived Usefulness, PU）与感知易用性（Perceived Ease of Use, PEOU）作为行为意向的直接前因，未能反映其在沉浸式体验情境下可能发挥的边界调节作用。为此，研究人员融合S-O-R（Stimulus–Organism–Response）模型与TAM，将VTE视作环境刺激（S）、游客目的地态度（tourist attitude, ATT）视作心理机体（O）、实地游览意向（on-site travel intention, INT）视作行为反应（R），并将PU与PEOU作为关键边界条件引入，构建"体验—态度—意向—技术感知调节"整合模型，以解构虚拟体验驱动实际到访的黑箱机制。

【主要研究方法】

研究人员选取中国湖南省世界自然遗产地张家界（Zhangjiajie National Forest Park）——已建成智慧旅游平台及国内首个景区元宇宙体验馆——为案例地，面向有过张家界虚拟旅游体验的受众通过问卷星（Wenjuanxing）平台发放在线问卷，经剔除填写时长不足90秒及逻辑异常问卷后获有效样本N=476。测量量表参照已有文献改编，含虚拟旅游体验（VTE，6题项）、目的地态度（ATT，4题项）、实地游览意向（INT，4题项）、感知易用性（PEOU，3题项）、感知有用性（PU，4题项），均采用5点Likert量表。先以56份预测试样本检验量表信效度（Cronbach's α＞0.70，KMO=0.714，Bartlett's检验显著），确认工具可靠。正式数据分析采用AMOS 28.0进行验证性因子分析与结构方程模型（Structural Equation Modeling, SEM）路径检验（最大似然估计法评估模型拟合与假设路径），并以SPSS PROCESS 4.1宏程序（Hayes Process Macro）检验PU与PEOU对"VTE→ATT""ATT→INT""VTE→INT"关系的调节效应（简单斜率分析可视化交互模式）。

【研究结果】

■ 4.1 描述性分析（Descriptive Analysis）

样本性别分布均衡（男47.7%，女52.3%），以19–30岁（43.9%）和31–7岁（31.7%）为主，大多具大专/本科学历（41.2%），学生（21.8%）与自由职业者（19.3%）占比最高。21个测量条目均值介于3.29–4.37，标准差0.70–1.57，无显著性别差异与极端地板/天花板效应，数据适用于后续SEM分析。

■ 4.2 信度和效度分析（Reliability and Validity Analysis）

各潜变量组合信度（Composite Reliability, CR）均＞0.70，Cronbach's α均＞0.70，平均方差萃取量（Average Variance Extracted, AVE）除VTE略低于0.50（但其CR＞0.60视为可接受）外其余均＞0.50，KMO值各维度≥0.8（PU在0.6–0.7可接受区间），因子载荷＞0.5，量表具良好信度与收敛效度。

■ 4.3 假设检验（Hypothesis Testing）

─ 4.3.1 结构模型评价（Structural Model Evaluation）：模型拟合优度理想（χ²/df=1.428，RMR=0.03，RMSEA=0.030，GFI=0.969，CFI=0.986，TLI=0.983等均已超推荐阈值），测量模型适配良好。

─ 4.3.2 路径分析（Path Analysis）：VTE→ATT路径系数0.706（p＜0.001），支持假设H1；ATT→INT路径系数0.572（p＜0.001），支持H2；VTE→INT直接效应系数0.288（p＜0.001），支持H3。证实VTE既通过改善目的地态度间接促进实地游览意向，也存在显著直接正向影响。

■ 4.4 调节效应分析（Moderation Analysis）

PU与PEOU对VTE→ATT的调节均不显著（H4、H5未获支持），表明技术感知属性不改变虚拟体验对目的地态度情感形成过程。但PU与PEOU均显著正向调节ATT→INT关系（PU：β=0.0737，p＜0.05；PEOU：β=0.084，p＜0.05，H6、H7支持）及VTE→INT直接关系（PU：β=0.129，p＜0.05；PEOU：β=0.1578，p＜0.05，H8、H9支持）。简单斜率图显示高PU/高PEOU水平下ATT对INT及VTE对INT的正向预测力明显增强，低水平下虽仍显著但效应减弱。由此揭示"非对称调节"现象：沉浸感塑造"喜好"，技术效用与易用性决定"喜好"能否被放大为"前往"的行为转化。

【讨论与结论翻译】

研究人员得出结论：虚拟旅游体验显著提升游客对目的地的态度，积极态度进而强化其实地游览意向；VTE还对INT存在显著直接正向影响，说明虚拟旅游兼具"预体验模拟"与"兴趣激发催化剂"双重角色。感知易用性（PEOU）与感知有用性（PU）虽不调节VTE对态度形成的影响，但显著放大虚拟体验及积极态度向实地游览意向的转化——即当游客认为系统易用且信息具实用价值时，虚拟环境中形成的正面体验和态度更易固化为具体旅行计划与行为意向。这一发现回应的核心研究问题，为虚拟旅游如何有效驱动数字流量转化为实体到访提供了明确实证依据。理论上，本研究阐明"虚拟—现实"过渡机制，将TAM中PU/PEOU由线性前因重构为S-O-R框架下的边界条件，揭示技术感知对心理—行为转化的差异化作用，完善智慧旅游场景下相关理论模型解释力；实践上为目的地营销组织（DMOs）优化VT平台、平衡沉浸享乐与功能效用以提升实际访客转化率提供策略支持。