香港（香港特别行政区）——2019年11月6日（travelindex.com）——得益于香港理工大学酒店及旅游管理学院罗伯·罗教授及其合作者的一项开创性研究，餐饮业者现在有机会透过分析线上评论，全面了解游客的饮食习惯和行为。研究人员开发了一个资料探勘框架，分析了澳洲雪梨和墨尔本超过4万条餐厅评论。他们发现了游客广泛的偏好，并表示他们的方法可以推广到旅游业的其他领域。

食物是基本需求，也是我们生活中不可或缺的一部分。研究人员指出，这一点在度假时尤其重要，因为食物在游客体验中扮演核心角色，约占其总支出的三分之一。因此，旅游业者希望深入了解游客的饮食习惯和偏好，以便优化产品和服务以及行销活动，也就不足为奇了。他们不仅关注游客喜欢的食物类型，还关注他们特定食用的菜肴。然而，这类资讯却十分匮乏，主要原因是传统的调查等研究方法无法大规模地获得如此详细的资讯。

幸运的是，像 TripAdvisor 和 Airbnb 这样的热门网站鼓励用户分享他们的旅行体验以及对餐厅、饭店和其他服务的评价。这为我们了解游客的偏好和行为提供了宝贵的资讯来源。因此，研究人员开发了一种通用研究模型，该模型可以处理和分析餐厅评论，并深入了解「游客的偏好和主观意见」。

为了更好地检验他们的模型，研究人员意识到应该专注于澳洲两大城市墨尔本和雪梨的餐厅评估。他们发现，“美食旅游已成为”澳洲国际行销策略的重要组成部分，而且该国提供了一种“全球美食”，融合了其庞大移民群体的饮食、风味和烹饪风格。

研究人员开发了一款网路爬虫软体，用于自动提取评论。随后，他们应用了多种预处理技术，将评论内容转化为可用资料。例如，他们使用地理编码工具来确定评论者的位置。文本探勘技术用于识别评论中的相关词汇，例如不同类型的食物或菜肴，以便进行后续分析。他们也应用了一个预先训练好的模型来评估评论中表达的情感，并将每句话归类为正面、负面或中性。

随后，研究人员将资料收集软体应用于墨尔本和雪梨2265家餐厅的40948条评论。位置资讯显示，评论者来自全球195个国家中的167个国家。鉴于如此广泛的分布，研究人员将案例研究重点放在评论数量最多的14个国家，其中英国的评论数量接近11000条，而德国的评论数量不足500条。这些国家随后被分为「西方国家」和「亚洲国家」两类。

义大利菜最受欢迎，占所有评论的近20%，其次是中餐和日餐。某些旅游群体，特别是来自义大利、印度和法国的游客，更偏好本国菜系；马来西亚游客则偏好中餐馆，印尼游客则偏好日料和泰餐。研究人员建议旅游服务商特别关注这些群体，并专注于他们喜爱的菜肴，以提升他们的用餐体验和整体满意度。

对本国菜肴的偏好并不一定意味着对食物的满意度。虽然许多义大利人给予了好评，但也有不少顾客表达了负面评价，尤其是在酱汁和意面方面。印度游客似乎对提供印度菜的餐厅更满意，特别是葡萄酒、鱼、咖哩和羊肉等菜肴。餐厅管理者应该重视顾客评论中的意见。了解哪些菜肴更受欢迎、好评最多，有助于他们制定菜单，并引导不同顾客群选择他们喜爱的菜肴。

该研究还调查了不同类型餐厅提供的食物和饮料。鉴于澳洲葡萄酒生产的盛名以及葡萄酒旅游的日益兴盛，研究人员发现13种餐厅类型中有11种都提供葡萄酒，尤其是在供应西餐的餐厅，这并不令人意外。在酒吧里，啤酒的受欢迎程度几乎是葡萄酒的四倍，而咖啡馆则主要以咖啡、甜点、鸡蛋、蛋糕和巧克力等简餐而闻名。

相较于其他餐点，游客对早餐店的评价较少。然而，如果他们确实留下了评价，那么他们最常在咖啡馆享用早餐，这可能是因为其他餐厅的营业时间限制了他们的选择。由于咖啡馆在晚上生意最差，他们可以考虑在早餐菜单上提供更多清淡的选择，以吸引更多顾客在晚上光顾。

印度餐厅在午餐时段最不受欢迎，而咖啡馆在晚上最受欢迎。餐厅经理应考虑顾客的用餐偏好，并据此调整菜色。例如，葡萄酒、牛排和羊肉在晚上似乎很受欢迎，而沙拉、汉堡、鱼、薯条和啤酒则更适合午餐。

西方游客光顾酒吧的频率高于亚洲游客，这大概与他们英国文化背景有关。正如研究人员指出，「欧洲和北美许多国家都受到英国文化的影响」。咖啡馆的受欢迎程度差异不大，尽管印度游客光顾咖啡馆的频率最低。鉴于西方游客偏爱酒吧，旅游从业者可以为这个目标群体提供「酒吧体验」。

对许多游客来说，餐厅的特色与菜色同样重要。服务是最重要的因素，其次是员工和价格，而性价比和氛围则很少被提及。由于西方游客似乎比亚洲游客更重视氛围，研究人员建议，更受西方游客欢迎的餐厅，例如义大利餐厅和酒吧，应该专注于提升服务品质和其他特色。另一方面，中餐馆、泰餐馆和越南餐馆的经营者则应该将有限的资源投入到提高菜肴品质上，因为亚洲游客光顾这类餐厅的频率更高，而且不太注重氛围。

鉴于研究结果的全面性，研究人员指出，他们的资料探勘框架可以成功扩展到其他需要更深入了解游客偏好的领域。例如，他们建议在进一步完善后，将其用于分析评论中的食物和餐厅照片，以便「深入了解游客的体验和具体兴趣」。事实上，此类技术的潜力为全面了解消费者的态度和行为开辟了令人兴奋的可能性。

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