近期，我院大数据管理与应用系珠峰人才秦勇博士，与四川大学罗朝广博士、香港理工大学Eric W.T. Ngai教授合作的论文《Deconstructing customer satisfaction recipes: A dynamic configurational framework leveraging the power of online reviews in tourism contexts》，在《Tourism Management》在线发表，成都理工大学管理科学学院为第一署名单位。《Tourism Management》是英国商学院协会（Association of Business School）ABS认定的四星级期刊，该刊入选FMS A类高质量期刊，同时为旅游管理领域国际公认的最具影响力的三大国际顶级期刊之一。

在线评论环境中产品或服务属性表现与顾客满意度之间的复杂关系已得到广泛讨论。然而，从整体思维出发，特别是考虑属性之间的时间交互作用来配置属性以提升顾客满意度，这一领域仍缺乏深入探索。为填补这一空白，本研究基于复杂性和三因素理论构建了一个动态配置框架，旨在解构旅游情境中提升顾客满意度的属性配方及其随时间的演变。通过直接从游客评论中提取关键服务属性和情感，本研究识别出那些能持续实现高满意度的模式。这是首次将在线评论挖掘与面板模糊集定性比较分析相结合，从顾客体验角度进行的研究。研究结果表明存在多条等效的因果路径，不同旅游细分市场有着不同的满意度路径。在实践中，规范性因果配方有助于政策制定者优化旅游资源配置，并为动态响应游客需求提供战略见解。

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0261517725000512

作者简介：

秦勇，大数据管理与应用系讲师，四川大学博士，香港理工大学联合培养博士；主持中央高校研究生科研项目1项；研究领域主要为知识决策与数据挖掘，发表SCI/SSCI论文近50篇，包括TM、RSER、JBR、TRA等国际知名期刊，谷歌学术被引1371次，H指数18；担任中科院1区TOP计算机与信息科学交叉领域前沿学术期刊《Information Processing & Management》编委，ESCI与EI期刊《Applied System Innovation》客座编辑，TM、ATR、KBS等近40本SCI/SSCI期刊审稿人。

罗朝广，成都工业学院讲师，四川大学博士；参与科研项目多项；研究领域主要为人工智能与因果推断，在国际知名SCI/SSCI期刊上发表论文6篇，包括Neurocomputing、TM等；担任IPM、PR、JRCS等期刊匿名审稿人。

Eric W.T. Ngai，香港理工大学管理及市场系教授。研究方向为电子商务、决策支持系统、社会计算、供应链管理和人工智能方法与应用。曾在多家国际期刊上发表论文，包括MIS Quarterly、Journal of Operations Management、Production & Operations Management、Journal of Business Research等。