信息过载对消费者不持续搜索意愿的影响机制研究——以在线酒店预订为例

冯 萍， 汪京强， 林美珍

随着互联网浪潮席卷而来，在线旅游迅速发展，在线预订成为消费者进行旅游决策的重要渠道。作为旅游行业的重要一环，酒店企业纷纷投身于在线业务的布局当中。艾媒咨询的数据报告显示，2019年在线酒店整体间夜量达到8.08亿间夜，在线化率为31.4%〔1〕；2020年，受新冠疫情冲击，虽然酒店整体间夜量跌至6.77亿，但由于在线预订的无接触、高便捷性等优点，在线化率提升至35.2%〔1〕。此外，根据Fastdata极数的分析报告，2019年中国在线酒店预订交易额达4160亿元，同比增长14.7%〔2〕。可见，在线预订已经成为消费者预订酒店的重要渠道。同时，根据众荟2019年的报告，酒店选择的多样化使消费者在做出预订决策前的浏览次数不断增加，2018年消费者在预订酒店前的平均浏览次数为27.3次〔3〕，而Trustdata的分析报告也显示，2019年主流酒店预订平台日均启动次数最高达3.6次〔4〕。这说明消费者在预订酒店前存在一个信息检索阶段，在该阶段消费者对不同酒店进行比较，然而在比较过程中出现的某些阻碍因素使消费者产生了不持续搜索意愿，继而做出反复行为。这些阻碍因素既给消费者做出预订决策带来了困难，更给酒店利益造成了无形损害。因此，探明消费者产生不持续搜索意愿的影响因素，厘清这些因素之间的影响机制，成为学界及业界的重要任务。

在信息检索领域，以往关于搜索意愿的研究多着眼于持续搜索意愿〔5-7〕，且学者们侧重从满意度、信任、态度等视角〔8-9〕探讨其影响机理，却忽略了对不持续搜索意愿的研究。同时，在不持续意愿的研究中多聚焦于不持续使用意愿，学者们大多针对社交媒体超载〔10〕、社交媒体倦怠〔11-12〕等负面现象探讨不持续使用意愿的前因后果及其影响机理，而有关不持续搜索意愿的研究仍有待补充。尽管如此，在这些研究中关于不持续意愿的前因变量选择均包括信息过载。信息过载即大量信息处理任务与有限信息处理能力之间的矛盾〔13〕。长期面临信息过载会造成记忆力下降、注意力不集中以及信息焦虑等问题，同时会导致个体信息处理延迟或转移〔14〕。消费者反复启动酒店预订类APP的行为就属于信息处理延迟的一种表现即不持续搜索，因此，信息过载也可能是导致消费者产生不持续搜索意愿的重要前因。此外，在关于不持续意愿的传导机制研究中，学者们大多基于心理倦怠、心流体验等心理变量〔15-16〕对消费者不持续意愿进行研究，却忽略了情感因素在其中的作用，也忽略了心理因素和情感因素共同存在的可能作用。王琳等就“新冠肺炎”信息疫情进行研究，发现信息过载对心理抗拒具有显著影响〔17〕；黄崑等就协作检索中的消极情绪感知进行研究，发现任务复杂度、任务难度对情感负荷具有正向影响〔18〕。可见，心理抗拒、情感负荷均有可能是消费者面临信息过载时产生的应变反应。

基于此，本研究拟以“压力源—应变—结果”(SSO)模型为研究框架，探讨信息过载对不持续搜索意愿的影响，并检验心理抗拒、情感负荷在其中的中介作用和链式中介作用，以期在理论上推进信息检索中有关不持续搜索意愿的研究，在实践上为酒店避免消费者在在线预订阶段的消极信息行为提供实践指导。

一、文献综述与研究假设

(一)信息过载与不持续搜索意愿

信息过载最早由世界未来学家Toffler提出，他认为当信息量超过大脑所能接纳的最大承载力时就会产生信息过载〔14〕。有关信息过载的研究已经较为成熟，学者们就其影响因素和影响结果展开了充分讨论。Eppler等认为，信息过载的成因包括个体因素(如信息处理能力)、信息特征(如信息复杂性)、任务特征(如任务难度)、组织设计(如工作框架)以及信息技术(如新媒体)五个方面〔19〕。基于该研究，Jackson等进一步将信息过载的成因二分为内在因素和外在因素〔20〕。而有关信息过载的影响结果主要包括两个方面：一是对个体决策的影响，二是对个体主观状态的影响。前者包括信息过载对购买意愿、评论意愿、决策质量等〔21-23〕的影响，后者包括信息过载对负面情绪、心理抗拒、满意度等〔24-26〕的影响。这些研究虽然取得了一定成果，但均将个体决策和主观状态分开讨论，很少有研究将二者结合起来，探讨“信息过载—主观状态—个体决策”这一路径。信息过载是否经由主观状态对个体决策产生影响呢？本研究将尝试回答这一问题。

在不持续意愿的研究中，学者们将不持续使用意愿定义为用户通过降低使用强度，甚至退出社交媒体平台来改变行为模式的意图〔27〕。因此本文将不持续搜索意愿理解为用户通过暂停或退出信息检索平台来改变行为模式的意图。Cao等针对多种过载类型对用户不持续使用意愿进行研究，结果发现信息过载对不持续使用意愿存在显著影响〔10〕。王松等就社会化电子商务情境下的信息过载进行研究，结果发现信息过载对消费者消极使用行为具有显著影响〔28〕。在酒店信息检索阶段，持续的信息处理将导致信息过载，而消费者脱离过载状态最直接的做法就是暂停搜索即不持续搜索，换言之，不持续搜索是消费者产生信息过载后所做出的消极信息行为表现。基于此，提出假设

H1：信息过载对不持续搜索意愿具有显著的正向影响。

(二)心理抗拒的中介作用

心理抗拒由Brehm于1981年提出，主要指个体自由被剥夺或被威胁时所表现出来的状态〔29〕。Silvia将心理抗拒分为特质抗拒和状态抗拒，前者指个体内部稳定的人格特质，后者则指个体在特定情境中被激发出来的内在动机表现〔30〕。根据心理抗拒理论，心理抗拒分为自由、自由受胁、抗拒、重获自由四个部分，其中自由和自由受胁是抗拒产生的原因，态度抗拒和行为抗拒是具体表现，重获自由则是最终目的〔29,31〕。现有关于心理抗拒的研究，主要集中在电子商务、广告以及网络社群等主题。王松等对社会化电子商务情境下的信息过载进行研究时就发现，信息数量和信息质量均对心理抗拒具有重要影响〔28〕；Ward等对交通信息安全进行研究时也发现，信息威胁对心理抗拒具有显著影响〔32〕。消费者在进行酒店信息检索前，其身心是自由稳定的，随着持续的酒店信息对比，消费者所消耗的认知资源越来越多，一旦这种消耗超过个体认知承受范围，就会导致信息过载。信息过载带来的认知压力打破了消费者原本稳定自由的主观状态〔33〕，为抵抗认知压力并重获自由平和状态，消费者将产生心理抗拒〔34〕，继而不愿意继续处理信息即表现为不持续搜索意愿。根据SSO模型，信息过载是压力源，心理抗拒是压力源所引发的心理应变，不持续搜索意愿是心理应变所引起的结果，即信息过载能够通过心理抗拒进而作用于不持续搜索意愿。基于此，提出以下假设

H2：信息过载对心理抗拒具有显著的正向影响；

H3：心理抗拒对不持续搜索意愿具有显著的正向影响；

H4：心理抗拒在信息过载和不持续搜索意愿之间起着中介作用。

(三)情感负荷的中介作用

情感负荷理论由Nahl于2004年提出，主要指用户与信息交互过程中产生的、伴随时间压力变化的不确定性和不适感〔35〕，具体表现为烦恼、焦虑、愤怒、沮丧四种典型负面情绪，常用于信息检索相关研究〔36〕。Heitmann等指出信息过载带来的困惑压力往往会引发消费者焦虑、紧张等负面情绪〔37〕；Heath等也指出信息过载产生的信息困扰、信息模糊会诱发消费者沮丧、失望等负面情绪〔38〕。可见，信息过载对烦恼、焦虑、愤怒、沮丧等负面情绪具有显著影响。基于此，本文推测信息过载对情感负荷具有显著的正向影响。同时，现有研究指出情感负荷会对个体认知行为、信息行为以及决策行为产生影响。如Cetin在信息检索研究中验证了情感负荷对认知行为的负向影响〔39〕；阳长征在突发社会新闻研究中验证了情感负荷对信息共生行为的自相关效应〔40〕；李晓明等发现个体在负性情绪下更倾向于延迟决策〔41〕。可见，情感负荷深刻影响着个体态度与行为意向。消费者在进行酒店信息检索前，其情绪通常处于中性或正性状态，随着信息检索的进行，逐渐增加的信息处理任务会不断消耗消费者的情感能量，当长时间的信息比较仍无法做出预订决策时，伴随时间压力而来的不确定性和不适感将逐渐吞没消费者所剩不多的情感能量即表现为情感负荷。消费者为回避负性情绪〔42〕，将产生回避行为即表现为不持续搜索意愿。根据SSO模型，信息过载是压力来源，情感负荷是压力源所引发的情感应变，不持续搜索意愿是情感应变所引起的结果，即信息过载能够通过情感负荷进一步作用于不持续搜索意愿，基于此，提出以下假设

H5：信息过载对情感负荷具有显著的正向影响；

H6：情感负荷对不持续搜索意愿具有显著的正向影响；

H7：情感负荷在信息过载和不持续搜索意愿之间起着中介作用。

(四)心理抗拒和情感负荷的链式中介作用

现有研究指出心理抗拒会引发消费者的负面情绪〔31〕，并影响其态度和行为〔43-44〕，因此，本文推测心理抗拒对情感负荷具有显著影响。基于此，结合前文假设推演，本文推测信息过载能够经由心理抗拒作用于情感负荷，进而影响不持续搜索意愿。具体而言，在酒店信息检索阶段，随着持续的信息加工消费者消耗的认知资源越来越多，当认知资源消耗量超过消费者所能承受的范围时，将产生信息过载；伴随信息过载而来的认知压力打破了消费者原有的稳定自由状态，为抵抗认知压力并重获自由消费者将产生心理抗拒，心理抗拒会使消费者产生烦躁、焦虑、沮丧、失望等负面情绪即表现为情感负荷；消费者为回避负性情绪，将产生回避行为即表现为不持续搜索意愿。综上所述，提出以下假设

H8：心理抗拒对情感负荷具有显著的正向影响；

H9：心理抗拒和情感负荷在信息过载与不持续搜索意愿之间具有链式中介作用。

根据以上9个假设，本研究进一步构建了如图1所示的信息过载对不持续搜索意愿的传导机制模型，其中，信息过载为自变量也即压力源(S)，心理抗拒和情感负荷为中介变量也即应变(S)，不持续搜索意愿为因变量也即结果(O)。

图1 信息过载对不持续搜索意愿的传导机制模型

二、研究设计

(一)测量工具

为保证量表的信效度，本文借鉴国外研究中被实证检验过的成熟量表进行问卷设计，同时为确保翻译的准确性，遵循“回译”原则，在形成中文问卷初稿后，邀请3位来自酒店领域且有实证研究经验的学者对问卷进行修订，并邀请10位旅游管理专业的研究生进行预调查，根据调查结果对问卷措辞进行调整，最终得到正式测量问卷。本文所用测量量表均采用7点计分。

1.信息过载

信息过载主要采用Pamela、Cao等〔45，10〕学者所使用的量表，并根据研究目的进行了调整。具体包括“在线预订酒店时，我经常在信息检索时被过量信息分散注意力”“在线预订酒店时，我被大量需要考虑的信息所淹没”“在线预订酒店时，我做出决策存在的问题是需要综合考虑太多信息而非缺少足够的信息”3个题项，该量表Cronbach’sα系数为0.853。

2.心理抗拒

心理抗拒主要采用Hong等开发的心理抗拒量表〔46〕，并参考左文明、刘建新等〔25，34〕研究的题项表述方式。具体内容包括“在预订酒店搜索信息时，当出现了过量的信息使我不能自由独立地决策时，我会感到受挫”“在预订酒店搜索信息时，当我因出现的过量产品信息而无法立即决策时，我会感到厌烦”“在预订酒店搜索信息时，我会抗拒他人(如客服或其他买家)对我的影响”等8个题项，其中有3个题项因子载荷未达到0.5，因此将其删除，删除后的量表Cronbach’sα系数为0.908。

3.情感负荷

情感负荷主要采用Nahl设计的情感负荷量表〔36〕，该量表通过4个形容词来测量，如“烦恼的”“焦虑的”“沮丧的”以及“愤怒的”，该量表Cronbach’sα系数为0.868。

4.不持续搜索意愿

不持续搜索意愿主要借鉴Cao、Maier等〔10，27〕学者的研究并根据研究目的调整量表使用情境，具体题项包括“当出现了信息过量的情况时，我打算暂停此次购买酒店的在线信息检索”“当出现了信息过量的情况时，在接下来的一段时间里我不会轻易进行酒店产品的在线信息检索”“当出现了信息过量的情况时，在接下来的一段时间里我不会搜索或者会减少在线搜索酒店信息的次数”3个题项，该量表Cronbach’sα为0.845。

(二)样本

本研究的调研对象为有在线预订酒店经历的消费者，并借助“问卷星”平台通过滚雪球的方式进行数据收集(具体统计结果见表1)。为确保问卷有效性，首先，通过“您是否有过在线预订酒店的经历？”以及“您是否能够清晰回忆起您在线预订酒店时搜索信息的过程？”两个甄别题项来选择符合条件的样本，其次，为保证样本质量，剔除填写时长极短的问卷。本次调查共收集232份问卷，剔除无效问卷23份后，得到有效问卷209份，问卷有效回收率为90.09%。

表1 样本的人口统计特征(n=209)

有效样本中，男性占23.40%，女性占76.60%；年龄以19-27岁的居多，占90.40%，符合网络消费者年轻化的特征；学历以本科为主，占49.30%；职业以在校学生为主，占65.10%；收入以2000元以下为主，占53.60%。

三、数据分析结果

(一)共同方法偏差检验

由于问卷全部题项由同一被调查者填写，有可能产生共同方法偏差，因此进一步进行共同方法偏差检验，主要包括两个步骤：(1)通过单因子检测方法检验数据同源偏差的严重程度〔47〕。将4个变量的测量题项纳入因子分析，在未旋转的情况下，得到4个特征根大于1的因子，第一个因子解释了25.043%的总方差，低于50%的临界标准，表明数据同源偏差并不严重。(2)通过验证性因子分析进行共同方法偏差检验。如表2所示，从χ2/df、GFI、IFI、TLI、CFI、RMSEA这6个拟合指数看，四因子模型明显优于其他备选模型，且与样本数据拟合良好(χ2/df=2.198，小于3；GFI=0.888、CFI=0.945、TLI=0.932、IFI=0.946，除GFI略低但在可接受范围其余指标均大于0.9；RMSEA=0.077，小于0.08)，因此，问卷数据不存在严重的同源偏差问题，可用于后续研究和假设检验。

表2 共同方法偏差检验

IO表示信息过载，PR表示心理抗拒，AO表示情感负荷，DI表示不持续搜索意愿。

(二)信效度检验

1.信度检验

信度检验通过Cronbach’sα系数和组合信度(CR)进行检验。由表3可知，各变量的Cronbach’sα系数均在0.853～0.908之间，大于常用标准0.5；各变量的组合信度(CR)均在0.858～0.910之间，大于常用标准0.7。由此表明，各量表内部一致性较好，具有较高的信度。

2.效度检验

效度检验包括聚敛效度和区别效度。其中，聚敛效度通过标准化因子载荷、平均方差提取量(AVE)进行检验。由表3可知，各个题项的标准化因子载荷均在0.690到0.900之间，大于临界值0.5且小于1；各变量的平均方差提取量(AVE)均在0.632～0.702之间，大于建议值0.5。由此表明，各变量量表具有较好的聚敛效度。区分效度通过AVE平方根进行检验，表4为各变量之间的相关关系分析结果，由表4可知，各变量AVE平方根在0.795～0.838之间，均大于其相关系数，说明各构面之间具有较好的区分效度。

表3 信效度结果表

表4 变量的均值、标准差及相关系数(n=209)

(三)相关性分析

由表4可知：信息过载与心理抗拒(γ=0.209，p<0.01)、情感负荷(γ=0.396，p<0.001)、不持续搜索意愿(γ=0.341，p<0.001)之间存在显著的正相关关系；心理抗拒与情感负荷(γ=0.555，p<0.001)、不持续搜索意愿(γ=0.418，p<0.001)之间存在显著的正相关关系；情感负荷与不持续搜索意愿(γ=0.449，p<0.001)之间存在显著的正相关关系。上述变量之间相关关系的存在，为本文研究假设的证明提供了初步支持。

(四)研究假设检验

1.直接效应检验

以信息过载为自变量，以不持续搜索意愿为因变量，以心理抗拒和情感负荷为中介变量构建结构方程模型，通过Amos 26.0对模型进行路径检验，得到路径检验结果表(表5)。从表5可见：(1)研究假设H1的标准化路径系数为0.210，p<0.01，表明信息过载对不持续搜索意愿具有显著的正向影响。即信息过载程度越高，消费者不持续搜索意愿程度就越高，H1得到支持。(2)研究假设H2的标准化路径系数为0.208，p<0.01，表明信息过载对心理抗拒具有显著的正向影响。即信息过载程度越高，消费者心理抗拒程度就越高，H2得到支持。(3)研究假设H3的标准化路径系数为0.270，p<0.01，表明心理抗拒对不持续搜索意愿具有显著的正向影响。即心理抗拒程度越高，消费者不持续搜索意愿程度就越高，H3得到支持。(4)研究假设H5的标准化路径系数为0.274，p<0.001，表明信息过载对情感负荷具有显著的正向影响。即信息过载程度越高，消费者情感负荷程度就越高，H5得到支持。(5)研究假设H6的标准化路径系数为0.268，p<0.05，表明情感负荷对不持续搜索意愿具有显著的正向影响。即情感负荷程度越高，消费者不持续搜索意愿程度就越高，H6得到支持。(6)研究假设H8的标准化路径系数为0.501，p<0.001，表明心理抗拒对情感负荷具有显著的正向影响。即心理抗拒程度越高，消费者情感负荷程度就越高，H8得到支持。

表5 路径检验结果表

2.心理抗拒和情感负荷的中介效应检验

本文采用Hayes提出的Bootstrop(5000)中介检验方法，并通过SPSS中的宏Process，选择Model 6对心理抗拒和情感负荷的中介效应进行检验。由表6可知：(1)心理抗拒在信息过载和不持续搜索意愿之间的部分中介效应显著(效应值=0.050，95%的置信区间=〔0.010，0.120〕，不包含0)，因此，H4得到支持。(2)情感负荷在信息过载和不持续搜索意愿之间的部分中介效应显著(效应值=0.067，95%的置信区间=〔0.021，0.140〕，不包含0)，因此，H7得到支持。

表6 链式中介中的效应值和效应占比

3.信息过载对不持续搜索意愿的链式中介检验

同样，采用Hayes提出的Bootstrop(5000)中介检验方法，通过SPSS宏中的Process，选择Model 6对心理抗拒和情感负荷的链式中介效应进行检验。结果显示，心理抗拒和情感负荷在信息过载和不持续搜索意愿之间的链式中介效应显著(效应值=0.024，95%的置信区间=〔0.007，0.061〕，不包含0)，因此，H9得到支持。

信息过载对不持续搜索意愿的直接效应为0.186，总中介效应为0.141，总效应为0.327。由于各路径的效果量为其效应值与总效应值的百分比，因此路径Ind1的效果量为15.22%，路径Ind2的效果量为20.64%，路径Ind3的效果量为7.23%，说明情感负荷相较于心理抗拒在信息过载与不持续搜索意愿之间的中介作用更强。

四、结论与讨论

(一)研究结论

本文针对消费者在线酒店预订时的信息检索展开研究，并基于SSO模型提出相关研究框架，实证检验了信息过载对不持续搜索意愿的影响，以及心理抗拒、情感负荷在其中的中介作用和链式中介作用，得出以下结论。

(1)信息过载对不持续搜索意愿具有显著的正向影响(β=0.210，p<0.01)。在酒店信息检索阶段，随着持续的酒店信息对比，消费者消耗的认知资源越多即产生的信息过载程度越高，其不持续搜索意愿程度就越高。

(2)心理抗拒和情感负荷均在信息过载与不持续搜索意愿的关系中存在单独中介作用，且情感负荷的中介作用要强于心理抗拒(效果量AO=20.64%，效果量PR=15.22%)。在酒店信息检索阶段，当消费者需要处理的信息任务已经超出其认知能力范围时，将产生心理抗拒和情感负荷，继而导致不持续搜索意愿的生成，即信息过载分别通过心理抗拒、情感负荷继而正向作用于不持续搜索意愿。

(3)心理抗拒和情感负荷在信息过载与不持续搜索意愿的关系中存在链式中介作用。在酒店信息检索阶段，当消费者产生信息过载时，其为抵抗信息过载带来的认知压力将产生心理抗拒，而心理抗拒会引起更强烈的情感负荷，从而导致不持续搜索意愿，即信息过载通过心理抗拒对情感负荷产生影响继而作用于不持续搜索意愿，这说明本研究提出的传导机制模型对于消费者不持续搜索意愿的产生具有较好的解释力度。

(二)理论贡献

(1)本文将不持续搜索意愿引入信息检索中用户意愿的研究，有助于拓宽信息检索的研究范围。以往在信息检索领域，关于不持续意愿的研究主要集中在不持续使用意愿，而关于搜索意愿的研究则主要聚焦于持续搜索意愿。本文在以往研究的基础上，将不持续搜索意愿引入信息检索中用户意愿的研究，并尝试寻找消费者持续搜索的阻碍因素，为信息检索中用户意愿的研究提供了新思路。

(2)本文将情感负荷引入信息检索中不持续意愿的研究，有助于丰富对不持续意愿的情感因素研究。本研究通过检验情感负荷在信息过载与不持续搜索意愿之间的中介作用，证实了在不持续意愿研究中纳入情感因素的必要性，并通过心理抗拒和情感负荷的链式中介作用证明了在不持续意愿研究中同时考虑心理路径和情感路径的必要性，这有助于丰富信息检索中有关不持续意愿的机制研究。

(3)进一步验证和拓展了SSO模型的适用范围。首先，SSO模型虽然已经成熟应用于消费者行为研究，但以往研究大多将心理因素以及其他的感知因素作为SSO模型中的“应变”反应。本研究在以往研究的基础上，引入情感因素作为应变反应，进一步验证了SSO模型的预测力和解释力；其次，本研究首次将SSO模型引入在线酒店预订情境下的信息检索研究，构建并验证了影响不持续搜索意愿的传导机制模型，是对SSO模型适用范围的拓展。

(三)管理启示

(1)降低消费者感知信息过载。数据分析结果显示，信息过载对不持续搜索意愿的直接效应效果量高达56.88%，略高于间接效应效果量。因此，降低消费者信息过载是避免消费者产生不持续搜索意愿最直接有效的方法。具体而言可以从以下三个方面着手：第一，优化界面设计。纵观市场上旅游类OTA平台，普遍存在信息重复、信息过量以及排版密集等问题〔48〕，这很容易导致消费者产生信息过载。因此，OTA平台应当设计简洁、美观的信息界面〔48〕，并通过测试每个用户信息过载的临界值来设置不同复杂性水平的界面，让用户可以根据自身情况选择最合适的信息界面。第二，提高推荐算法精准性。时间压力即长时间的酒店信息对比也是消费者产生信息过载的重要原因〔49〕。因此，OTA应联合酒店通过刻画消费者用户画像，提高营销精准性〔50〕，并且通过升级信息过滤算法来提高产品筛选功能。第三，增加对比功能设计。除了具有固定品牌偏好的少部分消费者之外，大部分消费者在预订酒店时都会对不同酒店的产品信息进行反复比较以做出最优决策，然而，纵观市场上旅游类OTA平台均没有产品对比功能。因此，OTA平台应当增加产品对比功能，如消费者可以将备选产品加入对比区，对比区自动根据价格、地理位置、信用值等生成全面的对比信息，以减少消费者认知资源消耗，降低信息过载。

(2)及时缓解消费者心理抗拒和情感负荷。数据分析结果显示，心理抗拒和情感负荷均对不持续搜索意愿具有直接影响，且在其与信息过载的关系中具有传导作用，因此，应当通过降低心理抗拒和情感负荷来避免不持续搜索意愿的产生。具体而言可以从以下两个方面着手：第一，增加产品趣味搜索设计〔51〕。根据前文逻辑推理，不持续搜索意愿是消费者躲避心理抗拒和情感负荷的产物，若OTA能够通过其他途径内化这种负面心理与情绪就能避免不持续搜索意愿的产生。因此，OTA可以开发卡通搜索小助手，利用人工智能优势通过语音播报来缓解消费者阅读压力，或者令小助手根据消费者需求播放歌曲、酒店视频等来缓冲其负面心理和情绪。第二，加强人工服务〔52〕。OTA平台的智能化削弱了传统人工服务的存在感，这使得尽管现有的OTA平台都具备在线人工服务，但其服务能力却不强。消费者在大量的格式化酒店产品信息以及真假难辨的在线评论中，并不一定能够得到自己想要的信息。若这时在线人工服务不通畅，就会加剧消费者的负面心理和情绪。因此，OTA平台应当联合酒店，加强在线人工服务投入，保证在线人工服务的流畅性，提高在线人工服务的机动性，通过亲切、和蔼的语言在无形中缓解消费者的心理抗拒和情感负荷。

(四)研究局限

本研究虽然具有一定意义但尚存在以下三点不足：(1)本文虽同时检验了消费者心理与情感方面的影响因素，但关于二者的测量是基于被调查者回忆所填写的主观数据，且通过让被试回忆在线酒店预订搜索时的经历能够在多大程度上刺激被调查者的真实反应尚未可知。因此，今后可以考虑通过实验法来还原真实的酒店预订搜索情景，并通过眼动追踪技术、事件相关电位等手段来采集被试客观的生理数据，以提高研究真实性和数据可靠性。(2)根据数据结果发现，信息过载对不持续搜索意愿的总效应值仅为0.327，这说明关于不持续搜索意愿的产生还存在很多其他原因。因此，今后可以基于其他角度如信息界面特征、可操作性、人格特质等展开进一步研究。(3)鉴于学界对信息过载的维度没有统一定论，本文并没有将信息过载进行分维度研究，然而，以往研究指出信息冗余、低质信息、信息复杂性等都有可能导致信息过载。因此，今后可以将这些因素纳入研究当中以提高概念模型的解释力，从而不断推进信息检索中有关不持续搜索意愿的研究。