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用户生成图片通过信息效应和期望确认效应影响在线旅游平台评分，低质量图片效果更显著且以期望确认效应为主，高质量图片无显著影响。
韩天宇|魏子涵|毕建武|魏飞宇
天津南开大学旅游与服务管理学院，中国天津，300350
摘要
本研究旨在探讨用户生成图像对在线旅行社平台中后续评分的影响。通过分析超过70万条TripAdvisor评论，并采用多期差异-in-differences设计，我们识别出了因果效应。研究结果表明，用户生成的图像通常会提高后续评分，但这种效应会因图像质量的不同而有所差异。高质量图像的效应几乎可以忽略不计，这表明这两种效应可能会相互抵消。而低质量图像则具有更强的影响力，表明至少有一种机制占主导地位。在低质量图像的情况下，较少的图像就能带来更大的评分变化，这突显了预期落差在评分中的重要作用。我们的发现为优化在线旅行社平台设计、完善产品营销策略以及提升客户满意度提供了宝贵的启示。
引言
旅游业的数字化转型从根本上重塑了旅行者的行为，越来越多的人转向在线平台来记录、分享和获取旅行体验（Bi等人，2020年）。在这个不断发展的生态系统中，在线旅行社已成为信息收集、经验分享和消费决策的中心（Gao & Bi，2021年）。这种转变提高了用户生成内容的重要性，特别是包含图像的视觉评论，因为它们是消费者决策的关键资源（Guan等人，2023年）。
与在线旅行社平台上精心策划的官方图像相比，用户生成的图像在多个方面具有明显的优势（Bi等人，2025年；Han等人，2024年；Li & Xie，2020年）。首先，用户生成的图像因其真实性和可信度而脱颖而出。这些图像由普通旅行者拍摄，呈现了产品或服务的未经过滤和真实的面貌，与企业提供的理想化、专业编辑过的视觉内容形成对比。这种透明度有效缓解了信息不对称问题，增强了消费者对平台的信任（Goh等人，2013年）。其次，用户生成的图像具有高度的多样性和全面性，涵盖了各种视角、情境和细节。这种丰富性使潜在消费者能够更全面地了解产品或服务，从而做出更明智的决策（Li等人，2024年）。最后，用户生成的图像具有动态性和实时性，能够捕捉到产品或服务的最新变化，例如季节性变化、设施升级或服务调整。通过提供最新的参考信息，用户生成的图像进一步提高了消费者评价的相关性和准确性（Zhang & Luo，2023年）。
随着用户生成的图像在消费者决策中的作用日益突出，学者们开始研究其影响，相关研究已在文献中进行了总结。先前的研究表明，用户生成的图像可以影响消费者的选择行为、参与度和购买意图（Li等人，2022年）。然而，对于这些视觉元素如何缓解决策不确定性、塑造购买前的预期以及影响购买后的满意度，仍存在重要的认识空白（Li等人，2023年）。更重要的是，现有研究尚未严格确立用户生成的图像对在线旅行社平台中后续购买后满意度（即在线评分）的因果效应。
在在线旅行社平台上，用户生成的图像通过两种主要机制影响消费者的决策和购买后的满意度：信息效应和预期落差效应。当用户生成的图像作为补充信息来源时，它们提供了更丰富、更可信的视觉线索，从而减少了决策不确定性，提高了购买后的满意度。例如，当潜在用餐者浏览多位顾客上传的照片，了解菜品份量、座位安排和环境光线时，他们对餐厅有了更清晰、更可靠的认识，这有助于他们选择更符合自己偏好的餐厅，从而获得更满意的用餐体验。相反，预期落差效应通过用户生成的图像在塑造消费前预期中的作用来发挥作用。当实际体验与这些预期不符时，满意度水平会相应调整。例如，一张光线不佳的餐厅照片可能会降低预期，而当实际用餐体验超出预期时，就会产生正向的预期落差效应，从而提高满意度；反之，一张经过专业处理的美食图片可能会不切实际地提高预期，当实际用餐体验令人失望时，就会产生负向的预期落差效应，从而导致满意度降低。因此，用户生成的图像对购买后满意度的净效应取决于这两种竞争力量的相对强度。
鉴于现有研究的局限性以及用户生成的图像在缓解不确定性和塑造预期落差方面的双重作用，我们提出了以下研究问题：
(1)在线评论中的用户生成图像如何影响在线旅行社平台上的后续评分（即购买后满意度）？
(2)用户生成的图像通过哪些关键机制影响后续评分？
为了解决这些研究问题，我们采用了准实验设计来评估用户生成的图像对后续评分的因果影响，并阐明其背后的机制。具体来说，我们收集了截至2023年11月7日TripAdvisor上3920家餐厅的70多万条评论。我们将每家餐厅首次出现的基于图像的评论视为“政策干预”。评论中包含用户生成图像的餐厅被归类为实验组，而没有这些图像的餐厅被归类为对照组。然后我们应用多期差异-in-differences模型来分析数据。结果表明，用户生成的图像对后续评分有积极影响。此外，包括平行趋势分析、匹配和安慰剂测试在内的稳健性检验验证了我们的发现。
为了区分用户生成图像的积极效应是源于信息效应还是预期落差效应，我们应用深度学习来评估图像的美学质量，并研究用户生成图像的影响如何随美学差异而变化。图像美学的影响通过两种不同的机制发挥作用：低（高）美学质量的用户生成图像往往会降低（提高）消费者的预期，从而通过正向（负向）的预期落差效应增强（降低）满意度。同时，低（高）美学质量的图像会削弱（增强）信息效应，从而减少（增加）不确定性，可能减少（增加）满意度。因此，通过分析基于图像美学的消费者满意度差异，我们能够区分信息效应和预期落差效应的相对强度。在低美学质量组和高美学质量组之间进行的差异-in-differences回归分析显示，用户生成的图像在低美学质量组中具有显著的积极影响，而在高美学质量组中其效应在统计上不显著。这一发现进一步证实了当图像美学质量较低时，信息效应或正向预期落差效应——或两者——占主导地位。相反，当图像美学质量较高时，信息效应和负向预期落差效应相互抵消，导致对后续评分没有明显影响。
此外，我们还研究了图像数量的异质性效应，以明确在低美学质量条件下信息效应与正向预期落差效应的相对强度。随着图像数量的增加，信息效应预计会变得更加明显，可能会超过正向预期落差效应（Ghasemaghaei等人，2018年）。因此，图像数量成为识别主导效应的另一个维度。差异-in-differences回归分析表明，较少的图像比更多的图像能带来更大的满意度提升，这表明在这种情况下正向预期落差效应是满意度的主要驱动因素。
这项研究对理论和实践都有重要贡献。从理论上讲，我们阐明了用户生成的图像对后续评分的积极影响，并通过考察信息效应和预期落差效应的相对强度及其边界条件，提供了因果证据。据我们所知，这是旅游管理领域首批运用因果推断来验证在线评论系统中用户生成图像复杂效应的研究之一，为用户生成内容和视觉营销研究提供了新的见解。从实践角度来看，这项研究为在线旅行社提供了优化视觉内容策略的实用建议，也为服务提供者（如餐厅）提供了改进营销和客户满意度策略的参考。
研究片段
关于在线旅行社平台上用户生成图像的研究
随着用户生成的图像在在线旅行社平台上越来越受到重视，学术界对其影响的兴趣也显著增加（Li等人，2024年）。现有研究主要集中在三个维度：
(1)信息效率和决策支持功能。用户生成的图像通过提供直接的视觉证据，显著提高了信息传递效率和决策质量。
理论基础和概念框架
在发布在线评论之前，消费者通常会经历两个关键阶段。首先，他们根据可用信息形成对产品的预期并做出购买决定。其次，在直接体验产品后，他们会评估产品的实际效用，这会影响他们的在线评分。
借鉴图像相关研究和态度形成理论（Guan等人，2023年），用户生成的图像可以通过两种主要机制影响购买后的满意度。
数据
为了实证研究我们的问题，我们利用了TripAdvisor上的在线餐厅评论数据。具体来说，我们收集了截至2023年11月7日在纽约市列出的所有餐厅的数据，共计3290家餐厅和超过70万条用户评论。每条评论都包含必要的元数据，包括评论者ID、评论日期、评论标题、文本评论内容以及任何附带的用户上传的图像。图2提供了一个用户评论的示例
研究2：揭示机制
基于研究1的发现，即用户生成的图像在在线评论中显著提高了后续餐厅评分，我们试图揭示驱动这一效应的潜在机制。具体来说，用户生成的图像的积极影响可能源于信息效应，即用户生成的图像提供了更丰富、更具体的细节，有助于消费者决策；或者源于正向预期落差效应，即
主要发现
本研究对用户生成的图像对餐厅评分的影响进行了严格的实证研究，揭示了用户生成的图像在在线评论系统中所起的复杂作用。利用差异-in-differences模型，我们的发现表明，在线旅行社平台上的用户生成的图像显著提高了后续评分。为了揭示背后的机制，我们研究了用户生成图像美学质量的调节效应。
CRediT作者贡献声明
韩天宇：撰写——审阅与编辑、原始草稿撰写、软件开发、方法论设计、数据整理、概念构建。魏子涵：撰写——原始草稿撰写、软件开发、方法论设计、数据整理、概念构建。毕建武：撰写——审阅与编辑、资源协调、方法论设计、资金筹集、数据整理、概念构建。魏飞宇：撰写——原始草稿撰写、软件开发、方法论设计、数据整理、概念构建。
利益冲突声明
作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。
致谢
本工作部分得到了国家自然科学基金（编号：72471126和72101124）、教育部的哲学与社会科学研究重大项目（编号：23JZD014）以及中央高校基本科研业务费（编号：63253072）的支持。
韩天宇是中国天津南开大学旅游与服务管理学院的博士后研究员。她的研究兴趣在于旅游管理和信息技术。
