元宇宙中客户体验(CX)研究格局的结构化:基于文献计量学与主题建模双重分析方法的证据

《International Journal of Information Management Data Insights》:Research landscape structuring of customer experience (CX) in the metaverse: Evidence from a dual analytical approach using bibliometrics and topic modelling techniques

【字体: 大 中 小 】 时间:2026年08月22日 来源:International Journal of Information Management Data Insights CS26.5

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  本研究的目的是采用文献计量分析与主题建模的双重方法,绘制元宇宙中客户体验(Customer Experience, CX)文献的研究图景。虽然这两种方法各自已为人所知,但将其结合应用以专门聚焦元宇宙研究中的客户体验(CX)仍较为有限。研究人员的目标并非宣称方法

  
本研究的目的是采用文献计量分析与主题建模的双重方法,绘制元宇宙中客户体验(Customer Experience, CX)文献的研究图景。虽然这两种方法各自已为人所知,但将其结合应用以专门聚焦元宇宙研究中的客户体验(CX)仍较为有限。研究人员的目标并非宣称方法上的突破,而是提供对现有知识的结构化、可复现的综合。研究人员利用文献计量技术对Scopus数据库中的1460篇同行评审文章进行了分析,随后进行了潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)主题建模。分析揭示了七个主导主题:客户体验增强、品牌参与与虚拟服务、客户体验中的营销研究趋势、数字营销影响与非同质化代币(Non-Fungible Token, NFT)采纳、人工智能驱动的参与与中介、沉浸式商业与价值创造,以及虚拟零售中的消费者行为。综合解读这些主题时,呈现出三个重要模式:对积极结果的强烈导向、对伦理与可持续性问题的显著沉默,以及技术研究与心理学研究流之间的碎片化。研究结果呼吁传统客户体验(CX)框架的演进,以反映沉浸式、共同创造和虚拟化身中介的体验。研究鼓励从业者采用利用人工智能(Artificial Intelligence, AI)、游戏化和虚拟品牌的客户中心策略。该研究还为下一步客户体验(CX)设计中的学术探究与创新应聚焦何处提供了战略指导。
**一、研究背景与现存问题**

客户体验(Customer Experience, CX)被普遍视为客户对直接与间接品牌互动的整体性和主观反应,涵盖情感、认知、感官与行为维度。随着元宇宙这一沉浸式、持久且具有社交交互性的数字环境的出现,客户体验(CX)的设计与交付方式正经历深刻变革。用户不再是被动的内容接受者,而是品牌虚拟空间中的主动参与者。然而,现有元宇宙研究大多采用战略、技术或商业中心视角,例如相关综述将客户相关要素仅作为众多研究主题之一处理,或聚焦于平台架构与新兴商业模式,鲜有将客户体验(CX)置于分析核心的综合性研究。尽管元宇宙客户体验研究发展迅速,但现有文献在理论上呈现碎片化,方法论上存在局限,尚未形成统一的分析框架。已有理论框架,如技术接受模型(Technology Acceptance Model, TAM)、心流理论(Flow Theory)和服务主导逻辑(Service-Dominant Logic, S-D Logic),难以完全捕捉元宇宙交互的复杂性,包括数字具身、共临场感、游戏化叙事和虚拟所有权等新型体验属性。此外,现有综述多采用叙事性或单一方法,缺乏揭示潜在结构、主题演化和知识互联的分析严谨性。因此,亟需一项结构化的系统性图谱研究,以识别研究不足的主题领域,为未来理论建构提供数据驱动的起点。

**二、研究设计与主要方法**

针对上述问题,研究人员采用文献计量分析与潜在狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation, LDA)主题建模的双重分析方法,对元宇宙中的客户体验(CX)研究进行系统图谱绘制。研究数据来源于Scopus数据库,初步检索获得6538篇文献(2000-2025年),经过文献类型筛选(仅保留同行评审期刊论文)、语言筛选(仅保留英文)以及主题相关性人工筛选后,最终纳入1460篇论文。文献计量分析使用Python科学计量软件SciNetopy完成,主题建模则使用Gensim库实现LDA。文本预处理包括去除停用词、标点符号、分词和词形还原,并通过连贯度分数确定最优主题数为7。

**三、主要研究结果**

**3.1 数据特征与文献计量分析**

研究覆盖2000至2025年,共识别出509个来源出版物,1460篇论文,年均增长率22.78%,篇均引用34.09次。2019年后论文发表量从55篇跃升至216篇,显示该领域学术关注度迅速上升。高产作者方面,Rather R.A.、Khan I.和Park J.等作者近两年发表量集中,de Ruyter K.和Chylinski M.等作者则显示为早期贡献者。高影响力期刊包括《International Journal of Contemporary Hospitality Management》《Psychology and Marketing》和《Sustainability (Switzerland)》等。国家分布方面,美国在总量上领先但近期占比下降(46%),印度(70%)、马来西亚(65%)和韩国(57%)等国家近期发表贡献显著。关键词共现分析显示"customer experience"是最突出的关键词,出现在110余篇文献中,"Augmented reality"、"Virtual reality"和"Artificial intelligence"等技术与体验相关关键词亦表现突出。

**3.2 LDA主题建模**

LDA主题建模识别出7个主导主题:主题1为客户体验增强(Customer Experience Enhancement),占全部词元的21.5%,聚焦个性化虚拟体验、游戏化互动与情感参与;主题2为品牌参与与虚拟服务(Brand Engagement & Virtual Services),关注沉浸式品牌叙事、虚拟化身互动与虚拟客户关系管理(Virtual Customer Relationship Management, VCRM);主题3为客户体验中的营销研究趋势(Marketing Research Trends in CX),涵盖文献计量分析、系统综述与体验测量模型开发;主题4为数字营销影响与NFT采纳(Digital Marketing Impact & NFT Adoption),探讨非同质化代币(Non-Fungible Token, NFT)、区块链与虚拟所有权对客户忠诚的影响;主题5为AI驱动的参与与中介(AI-Driven Engagement & Mediation),关注人工智能驱动的个性化、聊天机器人与情感分析;主题6为沉浸式商业与价值创造(Immersive Business & Value Creation),聚焦虚拟经济中的商业模式创新与价值共创;主题7为虚拟零售中的消费者行为(Consumer Behavior in Virtual Retail),研究虚拟商店氛围、冲动购买、信任与跨设备购物行为。

**3.3 文献计量与主题建模的交叉整合**

将文献计量分析与主题建模结果交叉对比发现,高产的近期作者主要活跃于主题1和主题2相关领域,表明近期研究由体验与参与驱动;技术性主题(主题4和6)则较为小众和碎片化。期刊分布显示消费中心类期刊聚焦主题1、2和7,而技术与跨学科期刊倾向发表主题4和6相关研究。国家层面,印度、马来西亚和韩国等新兴研究力量集中在AI(主题5)和虚拟零售行为(主题7)领域。

**四、讨论与结论**

综合解读7个主题时,研究浮现出三个重要模式:第一,文献高度偏向积极结果导向,满意、忠诚、参与和情感联系主导研究话语,而负面体验(如虚拟骚扰、财务损失、成瘾)极少被研究;第二,伦理与可持续性问题显著缺席,隐私、同意、算法偏见等伦理议题散见于各主题但从未成为核心关注,NFT和区块链相关的能源消耗与环境成本问题几乎完全缺失;第三,技术导向主题(4和6)与心理导向主题(1、2和7)之间存在明显碎片化,表明技术与商业研究者和行为研究者之间缺乏充分对话。

在理论层面,研究提出四项启示:客户体验理论需要从触点逻辑扩展至空间性和持久性体验生态系统;技术接受模型等采纳理论需在沉浸式环境中重新情境化;价值共创理论在虚拟生态系统中获得新相关性,包括企业、用户、创作者与数字社区之间的多主体价值创造;未来理论框架应纳入伦理、隐私、算法公平与可持续性等责任维度。研究支持了"元宇宙客户体验(Metaverse Customer Experience, MVCX)"作为独立子领域的出现。

在实践层面,研究建议企业投资于交互性、记忆性和情感参与性的虚拟环境设计;实施可见的信任信号(如安全系统、身份验证、响应式支持和适度的社区管理);审慎采用AI驱动的服务支持并保持透明度;战略性对待代币化忠诚模式,将NFT奖励与真实客户价值挂钩并评估区块链平台的环境效率;降低虚拟零售中的消费者风险感知;并利用研究提出的战略框架作为规划指南。

该论文发表在《International Journal of Information Management Data Insights》。研究承认其局限性,包括数据集限于Scopus索引出版物、LDA主题建模无法捕捉深层语境关系、主题标签存在解释性偏差、2025年数据不完整等。未来研究应开发经验证的MVCX量表,构建整合消费者心理学、情感计算、社会临场感与数字伦理的混合理论框架,并开展跨平台、跨行业和跨文化的比较研究。
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