价值共创视角下虚拟旅游直播的观众行为意愿影响机制研究

罗卉 张文姣 梁增贤

[摘 要]随着虚拟旅游直播的快速发展，如何促使观看旅游直播的观众转化为实地游客，成为旅游企业和学术研究关注的重要问题。文章从价值共创的视角出发，以北京故宫博物院为例，探讨了虚拟旅游直播的观众行为意愿影响机制和虚拟旅游直播持续参与意愿向实地旅游意愿转换的边界条件。结果表明：观众间互动的参与度和共鸣感染会对沉浸感和信任产生显著的正向影响，但认知交流则不会;直播内容形式和感知真实性均会对沉浸感和信任产生显著的正向影响;信任会对两种意愿产生显著的影响，但沉浸感只会影响虚拟旅游直播的持续参与意愿;高频率和丰富观看经验会削弱虚拟旅游直播持续参与意愿向实地旅游意愿的转化。文章也为旅游直播的发展提出了针对性的建议。

[关键词]虚拟旅游直播;价值共创;社会交换理论;沉浸感;信任

[中图分类号] F590 [文献标识码] A [文章编号] 1674-3784（2024）04-0030-12

1 文献回顾

随着数字技术的发展，旅游对互联网的依赖程度不断提升，虚拟旅游时代已经到来，形式多样的虚拟旅游产品应运而生。2020年被称为“旅游直播元年”，虚拟旅游直播催生了超过15亿用户购买直播间的旅游产品，为目的地和企业创造了超过240亿元的收入[1]。2020年2月23日，包括北京故宫博物院在内的8大博物馆在淘宝上进行直播，引来上千万人次的线上围观，全国有270所学校参与到这场“云春游”中。2020年3月1日，布达拉宫首次举办的线上直播，仅60min内观看量就高达92万人次，相当于布达拉宫年客流量的一半以上。布达拉宫在直播中不仅展示了其著名的景点，还展示了不对外开放的金顶群和馆藏经书。景区通过线上直播的方式，打破了时空的限制，全面展示了旅游信息和产品，树立了品牌形象，增加了当地的经济收入。

然而，无论是学术界还是实践领域，关于虚拟旅游是替代还是促进实际旅游仍存在诸多争议。一些学者认为，虚拟旅游是“双刃剑”，在满足更多游客线上参观需求的同时，也会降低观众的新奇感，从而减少了实地旅游的动机[2]。另一些研究则表明，虚拟旅游可以让游客在出行前全方位沉浸式地体验目的地[3]，激发人们的出游意愿，促进人们实地参观、现实消费[4]。本文认为，上述两派观点争论的关键点在于虚拟旅游直播本身的体验性以及观众对此的情感和行为反应。现有关于虚拟旅游直播能否转化成现实游客的研究主要聚焦在直播本身的真实性、临场感、心理距离和互动等方面。一些研究表明，当用户积极参与直播互动时，心理距离会减少[5]，信任感会随之增加[6]，沉浸感对虚拟旅游体验和行为意愿有积极的影响[7]。还有一些研究认为，由于虚拟旅游的直播平台不同，其背后的观众市场也不同，这直接影响了虚拟旅游的“变现”效果[8]。虚拟旅游直播的呈现方式以及在线评论功能对人们最终行为的影响也很显著[9]。显然，虚拟旅游直播的质量和观众体验会影响人们的出游决策，但具体的影响因素和作用机制尚不清楚。尤其是博物馆这类需要专业解说、交流互动和真实性表达的景区[10]，上述作用机制可能更复杂。因此，本研究从价值共创的视角出发，运用偏最小二乘法和Bootstrap方法，分析虚拟旅游直播观众行为意愿的影响机制，并通过引入观看频率和观看时间这两个调节变量，深入探讨虚拟旅游直播持续参与意愿向实地旅游意愿转化的边界条件。

2 研究假设

2.1 共创体验、沉浸感与信任

Battarbee提出共创体验并将其定义为用户在社交互动中共同创造的体验，即参与者分享他们关于行为实践的感受和情感[11]。共创体验是产品、用户体验和社交互动的结合。Lim 等提出了共创体验的三维结构，即参与度、认知交流和共鸣感染，以此来描述观众在直播平台上的共同体验[5]1368。用户通过参与社交媒体来创造共创体验和价值，并进一步提高自身参与社交的积极性[12]。

参与度是形成整体用户体验的体验集合，强调个体是直播体验的一部分。这种整体性的参与度也代表着一种相似性，而相似性有助于观众验证自我概念和身份，从而建立起亲密关系[13]，形成一个亲密的集体或整体。一旦建立了亲密关系，观众就会认为自己得到了认可，便会更加愿意花费时间和精力投入其中[14]。旅游直播情境下，观众可以通过互动感受到高度的认知交流。从个人需求出发，结交更多的朋友、与他人交流等是观众选择虚拟旅游直播的重要原因之一[15]。这种个性化的互动能显示观众的个人存在感，比起互动频率和次数，是更能影响观众情绪和行为等的影响因素[16]。共鸣感染被定义为人们通过影响他人和被他人所影响，从而在社交媒体上达成共识。传播者会根据受众的信息偏好调整发出的信息来影响他人，受众随后对信息的评价也会影响传播者对其自身的评价[17]。深度虚拟旅游的观众会产生一种维持甚至提升虚拟旅游体验质量的责任感[18]，并带动一般虚拟旅游观众更深入地体验虚拟旅游，双方共同打造高沉浸感的虚拟旅游体验。因此，提出以下假设：

假设H1a：参与度能正向影响虚拟观众的沉浸感;

假设H1b：认知交流能正向影响虚拟观众的沉浸感;

假设H1c：共鸣感染能正向影响虚拟观众的沉浸感。

信任是个体的行为信念，代表个体的态度并影响其行为意愿。在以互联网为媒介的在线购物中，信任被认为是影响在线购物的一个重要因素[19]。在直播购物的情境下，消费者感知到更多产品的真实性后，会认为交易对象是值得信任的，并愿意接受被信任者的产品推荐行为[20]。信任是通过与他人的社交互动建立起来的。例如，当个体使用社交网络搜索关于商家或产品的信息时，他更倾向于信任来自朋友或备受信任的商家的可用信息。较高水平的互动对消费者信任具有显著的积极影响，从而产生更积极的行为意向，如有更高的购买意愿[21]。在线互动大大缩短了消费者与商品之间的心理距离，进而塑造了消费者的信任[6]268。因此，提出以下假设：

假设H2a：参与度能正向影响信任;

假设H2b：认知交流能正向影响信任;

假设H2c：共鸣感染能正向影响信任。

2.2 直播内容形式、感知真实性与沉浸感、信任

视觉是人们认知、情感和行为方面最初且最重要的感觉。直观化的视觉信息让人们更加容易接受，对消费者认知、情感和行为的影响程度也更深[22]。优质的视觉元素能创造吸引人的视觉环境，信息元素的呈现方式和内容选择对增强观众的沉浸感具有正向影响[23]。直播间的照片、颜色和图形等视觉设计因素会对消费者信任产生显著影响[24]，在电子商务背景下，采用3D 虚拟模型或360°展示商品可以获得消费者更多的信任[25]。因此，提出以下假设：

假设H3a：直播内容形式能正向影响沉浸感;

假设H3b：直播内容形式能正向影响信任。

个体对社交媒体上内容真实程度的评价，即感知真实性，是衡量社交媒体内容对个体影响的重要影响因素之一[26]。贴近现实的虚拟旅游直播能够使观众更容易沉浸在场景中，就像观众自身在直播间一样，想象他们自己像主播一样去体验现实的旅游[27]。在虚拟现实、电子游戏及影视作品等相关研究中，证实了感知真实性对个体沉浸感知和信任的正向影响[28]，用户对社交媒体内容的感知真实性能显著预测其该内容的认可和沉浸程度[29]。因此，提出以下假设：

假设H4a：感知真实性能正向影响观众的沉浸感;

假设H4b：感知真实性能正向影响观众的信任。

2.3 沉浸感、信任与观众行为意愿

沉浸感是指人们进入一种极端的状态，在该状态下，人们会失去自我意识，体会到时间的错位感[30]。休闲和旅游方面的研究普遍证实了沉浸感对忠诚度的积极影响。在虚拟旅游的研究中，Jung等通过定性研究证明了沉浸感会影响持续参与虚拟旅游体验的行为意愿[31]。目的地营销组织可以通过提供较高水平的沉浸体验来提升观众的体验感，进而提升观众的虚拟旅游直播持续参与意愿和实地旅游意愿[7]597。因此，提出以下假设：

假设H5a：沉浸感能正向影响观众虚拟旅游直播持续参与意愿;

假设H5b：沉浸感能正向影响观众实地旅游意愿。

社会交换是个体在资源和报酬的基础上所进行的交换，其核心是自我利益和互相依赖。这种利益互惠行为发生的前提是交换双方中的一方向其他各方不断展示其可信性，以至于能被其他各方察觉或者感知[32]。随着信息技术的发展，社会交换理论逐渐在社交媒体的研究中被使用。当消费者对企业或品牌形成信任时，他们会减少抱怨，同时也会积极地评价和推荐[33]。消费者越信任一家公司的产品或服务，就越有可能将其推荐给其他人[34]。信任可以增加客户对主播专业性和能力的信心[35]，一旦用户相信主播是某些领域的专家或信任他们的个人品味，他们就会更愿意继续观看直播并从这类主播那里获得帮助[36]。在社交媒体虚拟社区的情境中，信任能够正向影响人们的行为意愿[37]。因此，提出以下假设：

假设H6a：信任能够正向影响观众虚拟旅游直播持续参与意愿;

假设H6b：信任能够正向影响观众实地旅游意愿。

2.4 虚拟旅游直播持续参与意愿与实地旅游意愿

虚拟旅游可以被定义为由视频图像序列组成的现实景点的模拟[38]，是数字化时代背景下所形成的一种整合旅游全过程信息资源、利用数字化技术和设备随时为游客提供旅游资源和服务信息的旅游发展形式[39]。真实性高的旅游直播能够使观众获得娱乐性、即时性和实时性的社交体验[40]，也可以宣传营销旅游目的地的良好形象[41]。已有研究表明，虚拟旅游可以作为一种目的地营销工具来提升实地旅游意愿[42]。虚拟旅游的形式多样，其中以能跨越空间限制的实时性直播最受欢迎。因此，提出以下假设：

假设H7：观众虚拟旅游直播持续参与意愿能够正向影响观众实地旅游意愿。

虚拟旅游是将虚拟现实与旅游融合为一体的概念，就其纯粹精神而言，虚拟旅游促进了无须旅行的旅游体验[43]。已有研究表明，用户的使用习惯（使用频率、使用时长和使用时间等）会影响短视频APP用户的持续使用意愿[44]，使用频率会削弱网络直播用户的持续使用意愿[45]。张嵩等在对移动短视频用户的持续使用意愿进行实证检验的过程中，也将日均使用时长、使用经验作为重要的控制变量[46]。据此推断，观众丰富的虚拟旅游直播体验，会增强虚拟旅游对实地旅游体验的替代作用，观众的虚拟旅游直播持续参与意愿转化为实地旅游意愿的转化率会随之下降。因此，提出以下假设：

假设H8：虚拟旅游直播观看频率能够负向调节虚拟旅游直播持续参与意愿对实地旅游意愿的影响作用;

假设H9：虚拟旅游直播观看时间能够负向调节虚拟旅游直播持续参与意愿对实地旅游意愿的影响作用。

最后，研究假设得到本文研究模型（图1）。

3 研究方法

3.1 案例概况

北京故宫博物院是世界上现存规模最大、保存最为完整的木质结构古建筑群之一，是国家AAAAA 级旅游景区。1961年被列为第一批全国重点文物保护单位，1987年被列为世界文化遗产，全国博物馆百强榜单中位列第一① 。《2022抖音博物馆数据报告》显示，截至2022年5月，抖音平台上的全国三级以上博物馆覆盖率达98.64%② 。2021年5月-2022年5月，抖音上与博物馆相关的视频数量同比增加了70%，点赞量超过12亿次，播放量超过394亿次，相当于全国博物馆一年接待观众人次的72倍。其中，北京故宫博物院相关视频共获赞1.3亿次，位列第一，是抖音用户们最喜爱的博物馆。因此，本文选择北京故宫博物院作为虚拟旅游直播的研究案例，尝试揭示虚拟旅游直播观众的心理机制和行为机制。

3.2 问卷设计

调研问卷采用经典量表设计，包括5个部分：一是人口统计特征（如年龄、性别、职业、受教育程度、年均收入等）和直播经历（直播观看频率[47]、观看时间[48]）;二是观众间互动包括参与度、认知交流、共鸣感染共9题项[5]1371;三是直播的内容形式3 题项[49]和感知真实性3题项[50];四是观众沉浸感知4题项[51]和信任3题项[52];五是观众虚拟旅游直播持续参与意愿3题项[53]和实地旅游意愿4题项[54]。问卷采用5点量表测量，1代表“非常不同意”或“非常不满意”，5代表“非常同意”或“非常满意”。本问卷采用回译的方法对初始量表进行翻译，根据中国语境进行调整。

3.3 数据收集

2022年9月进行预调研，采取便利抽样和滚雪球的方式发放问卷。每天9∶00～15∶00，选取抖音流量最高的3～5个北京故宫博物院旅游直播间进行观看，点击直播中有互动且带有“粉丝牌”的观众私信发放问卷星链接，并发放红包作为报酬。同时，询问受访者，“您觉得问卷哪道题难以理解”。预调研共收回25份有效问卷，各变量题项偏度值和峰度值介于-1.96～1.96，各构念的克朗巴哈系数值均大于0.8，信度较高。根据预调研受访者的意见，对问卷表述进行了调整，并形成正式的调研问卷。

2022年12月-2023年1月进行正式调研。为了避免单一平台和直播间的影响，调研员选取了3个虚拟社区发放电子问卷（豆瓣故宫小组、微博故宫超话和小红书#故宫话题），发布问卷邀请帖并标明对受访对象的要求，通过“您最近半年内是否有观看过北京故宫博物院的旅游直播”题项来辨别合格受访者，最终共收回1 732份问卷。问卷回收后，采取以下3个步骤进行筛选：（1）剔除问卷填写时间过短（60s）的样本;（2）根据筛选题项，排除半年内未观看过直播的问卷;（3）筛除量表答案填写一致的问卷。经过三轮筛选后，最终得到有效问卷样本909份，占比为52.48%。此外，为确保样本的随机性和代表性，进一步从909份问卷中随机抽取了500份有效问卷，用于后续的分析。

在500份随机抽取出来的样本中，性别比例均衡。从年龄来看，25～34岁的受访者占比为59.8%。从学历来看，65.6% 的受访者是本科/大专学历，15.2%的受访者是高中/中专学历。从职业来看，商务人士及自由职业者占比为62.6%。从月收入来看，月收入5 001～8 000元的占比为36.0%，月收入3 001～5 000元的占比为21.2%，月收入在10 001元以上的占比为16.8%。从观看频率来看，每周观看4～6次的受访者占比为40.4%，每天观看1次的受访者占比为35.2%。从观看直播的时间来看，近半年至一年内才开始观看旅游直播的受访者占比为38.0%，已经观看旅游直播1～3年的受访者占比为35.0%（表1）。

4 数据结果

4.1 共同方法偏差与正态性检验

本文采用程序控制和统计控制来对共同方法偏差问题进行控制与检验。在程序控制方面，采用多种方式进行控制。例如，调研时间持续两个月，使受访样本在时间上分离;全部采用线上匿名调研的方式，以保证受访者的匿名性和空间分离;采用经典量表进行测量，并根据预调研受访者的反馈对量表题项进行修改，确保受访者对题项的理解。在统计控制方面，采用Harman单因子检验法进行检验。利用SPSS 26.0软件分析主成分，得到第一个因子的方差解释为35.051%，低于40%的标准。因此，本研究无显著的共同方法偏差问题。量表各题项的均值数值介于3.59～4.23，偏度数值介于-0.942～0.039，峰度数值介于-0.985～1.373，峰度值和偏度值均都介于-1.96～1.96，样本在95%的置信水平下近似服从正态分布（表2）。

4.2 验证性因子分析

本文采用SmartPLS 3软件进行验证性因子分析。结果显示：各构念的克朗巴哈系数（α）介于0.705～0.834，均高于标准0.7，所有题项因子载荷介于0.708～0.921，均高于0.5的可接受阈值，说明各构念的内部一致性良好。各构念的组合信度（composite reliability，CR）介于0.833～0.890，均高于标准0.7，平均方差提取（average variance extracted，AVE）介于0.588～0.693，均高于标准0.5，说明各构念具有良好的收敛效度（表2）。Fornell-Larcker法则结果显示，各构念具有良好的区分效度（表3）。

4.3 结构方程模型

结果显示，估计模型的标准化均方根残差值为0.087，低于0.1的极限标准值。外部模型的方差膨胀因子值均小于3，说明不存在共线性问题，且内生变量的Q2 均大于0，模型整体拟合良好。路径分析及假设检验结果如图2所示。共创体验的参与度对沉浸感（β=0.159，p ≤0.001）和信任（β=0.196，p≤0.001）有显著的正向影响，假设H1a和H2a得到支持;认知交流对沉浸感（β=-0.069，p=0.155）和信任（β=0.046，p=0.373）无显著影响，假设H1b和H2b被拒绝;共鸣感染对沉浸感（β=0.173，p≤0.01）和信任（β=0.201，p≤0.001）有显著的正向影响，假设H1c和H2c得到支持。直播的内容形式对沉浸感（β=0.227，p≤0.001）和信任（β=0.371，p≤0.001）有显著的正向影响，假设H3a和H3b得到支持;感知真实性对沉浸感（β=0.379，p≤0.001）和信任（β=0.177，p≤0.001）有显著的正向影响，假设H4a和H4b得到支持。沉浸感会对虚拟旅游直播持续参与意愿产生显著的正向影响（β=0.326，p≤0.001），但并不影响实地旅游意愿（β=0.030，p=0.584），假设H5a成立，H5b被拒绝。信任会对虚拟旅游直播持续参与意愿（β=0.427，p≤0.001）和实地旅游意愿（β=0.486，p≤0.001）产生显著的正向影响，假设H6a和H6b成立。虚拟旅游直播持续参与意愿对实地旅游意愿的直接影响也被证实（β =0.198，p ≤0.001），假设H7成立。

4.4 调节效应检验

使用SPSS 25.0 的PROCESS 插件，并采用Bootstrap方法进行调节效应检验。模型设置为模型1，样本量设置为5 000，置信区间设置为95%。观看频率在虚拟旅游直播持续参与意愿对实地旅游意愿的影响中起负向调节作用，假设H8得到支持（图3）。具体来说，当观看频率较高时，虚拟旅游直播持续参与意愿对实地旅游意愿的正向影响相对较弱（效应值为0.259 4，p<0.001）;而当观看频率较低时，虚拟旅游直播持续参与意愿对实地旅游意愿的正向影响相对较强（效应值为0.649 6，p<0.001）。这说明，观看频率较高的群体，虚拟旅游对实地旅游的替代作用较为明显。

观看时间在虚拟旅游直播持续参与意愿对实地旅游意愿的影响中起负向调节作用，假设H9得到支持（图4）。具体来说，当观看时间较长时，虚拟旅游直播持续参与意愿对实地旅游意愿的正向影响相对较弱（效应值为0.347 8p<0.001）;而当观看时间较短时，虚拟旅游直播持续参与意愿对实地旅游意愿的正向影响相对较强（效应值为0.5633，p <0.001）。这说明，观看时间较长的群体，虚拟旅游对实地旅游的替代作用相对较明显。

5 结论与讨论

5.1 研究结论

本文以北京故宫博物院虚拟旅游直播为例，采用偏最小二乘法和Bootstrap方法，讨论了价值共创视角下虚拟旅游直播的观众行为意愿影响机制、观众虚拟旅游直播持续参与意愿向实地旅游意愿转化的边界条件。总体来看，虚拟旅游直播对观众出游意愿的影响是一把“双刃剑”。虚拟旅游直播在特定的情况下能够促进观众的实地旅游。具体而言，如果虚拟旅游直播能够提供高度的互动参与，引发情感共鸣和真实性感知，就能提升观众对直播的沉浸感和信任度，从而激发观众的实地旅游意向。然而，上述影响机制对于那些频繁观看虚拟旅游直播，形成了观看习惯的观众而言并不显著。这部分群体更倾向于观看虚拟旅游直播而非实地出游。观众间互动的参与度和共鸣感染、直播的感知真实性和直播内容形式都可以提升观众的沉浸感和信任，继而对观众行为意向产生正向影响。但观众高频率和丰富的观看经验会增强虚拟旅游对实地旅游的替代作用，因此虚拟旅游的“双刃剑”作用得到的证实。

（1）观众间互动的参与度和共鸣感染会对观众的沉浸感和信任产生显著正向影响，但认知交流并没有影响。研究结果说明，个体通过积极参与的方式与其他观众建立了亲密关系，并受到直播间其他观众的情绪感染，产生良好的虚拟旅游体验，但直播间中的交流相对短暂和浅层，无法形成高度的认知交流。

（2）直播的感知真实性和直播内容形式会对观众沉浸感和信任都产生显著正向影响。观众通过接收直播间直观化的视觉信息，提升对直播内容的认知和情感。在真实场景中进行旅游直播可以增加观众的真实性感知，并提升其沉浸感和信任。

（3）观众观看虚拟旅游直播的沉浸感会对虚拟旅游直播的持续参与意愿产生影响，但并不直接影响实地旅游意愿，而信任则会对虚拟旅游直播的持续参与意愿和实地旅游意愿均产生显著的正向影响，说明观众观看虚拟旅游直播的沉浸感无法直接对实地旅游意愿产生影响，信任是影响观众行为意向的重要因素。结合沉浸理论和社会交换理论来看，在社交媒体虚拟的环境中，信任会直接影响人们的行为意愿，沉浸感更多的是针对观看虚拟旅游直播过程中当下的感知，所以对虚拟旅游的行为意向会产生影响，而不直接影响实地旅游意愿。

（4）旅游直播观看频率和观看时间会在虚拟旅游直播持续参与意愿对实地旅游意愿的正向关系中起负向调节作用，这意味着高频率和丰富的观看经验会削弱虚拟旅游向实地旅游转化的意愿。这表明，随着观众对虚拟旅游的熟悉和依赖，虚拟旅游对实地旅游的替代作用也愈发明显。

5.2 理论贡献

本文从价值共创的视角出发，讨论了虚拟旅游直播的观众间互动、直播内容形式和感知真实性是如何触发游客虚拟旅游直播持续参与意愿和实地旅游意愿的，系统性地讨论了旅游直播中观众互动、直播间特征的影响，丰富和拓展了虚拟旅游的研究视角和内容。在前人研究的基础上，本文肯定了沉浸感和信任在游客行为意向预测中的作用，强调了虚拟旅游直播中信任的重要性，并进一步厘清了沉浸感如何影响观众的实地旅游意愿。研究证实了虚拟旅游直播观看频率和观看时间的负向调节作用，意味着虚拟旅游熟悉度和依赖度的提升会阻碍实地旅游意愿的产生，并发现了虚拟旅游直播持续参与意愿向实地旅游意愿转化的边界条件。

5.3 实践启示

（1）重视并促进集体倾向的多维度互动。高强度的互动能够增强观众的虚拟旅游体验质量和信任。具体而言，直播团队应尽快回应观众的问题，并充分利用视觉方法为观众全方位地展示虚拟旅游产品，加强主播的可靠性感知。此外，主播还应对观众间互动进行一定控制，避免过高的个人导向的互动频繁出现，这会负向影响观众对整个虚拟旅游直播的看法，最终带来主播期望外的消极结果。主播可以适时插入观众间的互动，并和他们进行互动，同时变换虚拟旅游直播产品。

（2）信任是影响虚拟旅游观众持续参与意向的关键，直播团队尤其需要重视和观众间的关系管理。管理者对虚拟旅游主播进行系统培训，不仅要提高直播展示虚拟旅游产品和与观众互动的技能，还要注重虚拟旅游产品的知识输出和文化内涵展示等，以提高观众对直播间、对主播的信任度。

（3）针对虚拟旅游直播本身，结合产品生命周期，对应地调节直播策略和转化策略，把控虚拟旅游直播体验质量，以期同时实现较高的留存率和转化率。前期以引流为主，核心要提升虚拟旅游产品的质量。一方面，要提高虚拟旅游直播技术，及时更新设备，例如使用更稳定的云平台、更高清的手机或者切换多个直播位等;另一方面，要提高虚拟旅游直播产品的质量，主播团队可以提前做好踩点工作以及提供更多样化的虚拟旅游产品。后期则是以留存和转化为主，核心是在保证虚拟旅游直播产品质量的同时提高互动性，并加快引导直播观众转化为实际游览行为。

5.4 研究不足与展望

本文的不足主要体现在3个方面。（1）本文采用了横截面数据，虽然在问卷设计和调研过程中已经考虑到截面数据对因果关系估计的误差，但是还无法完全避免这一问题。未来可以采用横截面数据与实验法相结合的分析思路，对研究问题进行深入探讨。（2）对其他调节变量进行探讨，观看频率、观看时间的负向调节作用被证实，但可能存在其他变量会对虚拟旅游直播持续参与意愿与实地旅游意愿的关系起到正向调节作用，如在线评论、感知风险和消费者特质等。未来可以进一步用实验法对此进行深入的研究。（3）研究选取案例是北京故宫博物院，受景区类型和特征局限，未来可以探讨不同类型景区虚拟旅游直播的观众行为意向影响机制。

注释

①中国博物馆热搜榜. 百强排行榜.https：//exp.taoart.com/exponent/museum/hundred-sort-list.htm

②《2022抖音博物馆数据报告》.https：//wenku.so.com/s？q=2022%E6%8A%96%E9%9F%B3%E5%8D%9A%E7%89%A9%E9%A6%86%E6%95%B0%E6%8D%AE% E6% 8A% A5% E5% 91% 8A&src= ob _ zz_juhe360wenku

参考文献

[1] DENG Z M，BENCKENDORFF P，WANG J. From

interaction to relationship：rethinking parasocial phenomena

in travel live streaming[J]. Tourism management，

2022（6）：93-100.

[2] NUENEN T，SCARLES C.Advancements in technology

and digital media in tourism[J]. Tourist studies，

2021（1）：119-132.

[3] GUTTENTAG D A.Virtual reality：applications and

implications for tourism[J]. Tourism management，

2010（5）：637-651.

[4] LIN L P，HUANG S C，HO Y C. Could virtual reality

effectively market slow travel in a heritage destination？

[J]. Tourism management，2020， 78：104027.

[5] LIM S，CHA S Y，PARK C， et al. Getting closer and

experiencing together： antecedents and consequences

of psychological distance in social media-enhanced realtime

streaming video[J]. Computers in human behav-

ior， 2012（4）： 1365-1378.

[6] JIANG C Q， RASHID R M， WANG J F. Investigating

the role of social presence dimensions and information

support on consumers' trust and shopping intentions[

J]. Journal of retailing and consumer services，

2019，51： 263-270.

[7] CHUNG N H， HAN H J， JOUN Y H. Tourists' intention

to visit a destination： the role of augmented reality

（AR） application for a heritage site[J]. Computers

in human behavior， 2015，50： 588-599.

[8] 苏思晴， 吕婷.云旅游：基于眼动实验的在线评论对旅

游直播体验的影响研究[J].旅游学刊， 2022（8）： 86-

104.

[9] XU X Y，HUANG D，SHANG X Y.Social presence or

physical presence？ Determinants of purchasing behaviour

in tourism live-streamed shopping[J]. Tourism

management perspectives，2021，40：100917.

[10] LIANG Z X， LI X. What is a theme park？ A synthesis

and research framework[J]. Journal of hospitality

& tourism research， 2023（8）： 1343-1370.

[11] BATTARBEE K. Defining co-experience[A]// Proceedings

of the 2003 international conference on designing

pleasurable products and interfaces[C]. Pittsburgh

PA USA， 2003： 109-113.

[12] DHOLAKIA U M，BAGOZZI R P，PEARO L K. A

social influence model of consumer participation in

network and small-group-based virtual communities

[J]. International journal of research in marketing，

2003（3）： 241-263.

[13] REIS H T，SHAVER P. Intimacy as an interpersonal

process[J]. Journal of personality & social psychology，

1988（4）： 367-389.

[14] LIU G H W， SUN M， LEE N C A. How can live

streamers enhance viewer engagement in ecommerce

streaming？ [A]// Proceedings of the 54th Hawaii

international conference on system sciences[C].2021：

3079-3089.

[15] LUO N， ZHANG M L， HU M， et al. How community

interactions contribute to harmonious community

relationships and customers' identification in online

brand community[J]. International journal of information

management， 2016（5）： 673-685.

[16] KANG K， LU J， GUO L， et al. The dynamic effect

of interactivity on customer engagement behavior

through tie strength： evidence from live streaming

commerce platforms.[J]. International journal of information

management， 2021，56： 102251.

[17] HIGGINS E T. “Saying is believing” effects： when

sharing reality about something biases knowledge and

evaluations[J]. Shared cognition in organizations，

1999： 33-48.

[18] BHATTACHARYA C B， SEN S. Consumer company

identification： a framework for understanding consumers'

relationships with companies[J]. Journal of

marketing， 2003（2）： 76-88.

[19] GEFEN D， KARAHANNA E， STRAUB D W.

Trust and tam in online shopping： an integrated model[

J]. MIS quarterly， 2003（1）： 51-90.

[20] 温飞，沙振权. 网络商店的在线口碑传播：信任的中

介及性别的调节作用[J]. 管理评论， 2011（11）： 41-

48.

[21] LU B Z， FAN W G， ZHOU M. Social presence，

trust， and social commerce purchase intention： an

empirical research.[J]. Computers in human behavior，

2016，56： 225-237.

[22] LURIE N H， MASON C H. Visual representation：

implications for decision making.[J]. Journal of marketing，

2007（1）： 160-177.

[23] 张洁梅， 张姊威. 视觉营销如何唤起旅游电商直播观

众的购买意愿？ [J]. 经济与管理评论， 2023 （5）：

138-149.

[24] GANGULY B， DASH S B， CYR D， et al. The

effects of website design on purchase intention in online

shopping： the mediating role of trust and the

moderating role of culture.[J]. International journal

of electronic business， 2010（4/5）： 302-330.

[25] LEE H， KIM J Y， FIORE A M. Affective and cognitive

online shopping experience： effects of image interactivity

technology and experimenting with appearance[

J]. Clothing and textiles research journal， 2010

（2）： 140-154.

[26] CHOCK M T. Is it seeing or believing？ Exposure，

perceived realism， and emerging adults' perceptions of

their own and others' attitudes about relationships[J].

Media psychology， 2011（4）： 355-386.

[27] HOLLEBEEK L. Exploring customer brand engagement：

definition and themes[J]. Journal of strategic

marketing， 2011（7）： 555-573.

[28] VELASCO P N J， FARAH H，AREM V B， et al.

Studying pedestrians'crossing behavior when interacting

with automated vehicles using virtual reality[J].

Transportation research part f： traffic psychology and

behaviour， 2019， 66： 1-14.

[29] RIVADENEYRA R， WARD L M. From ally mcbeal

to sábado gigante： contributions of television viewing

to the gender role attitudes of latino adolescents.[J].

Journal of adolescent research， 2005（4）： 453-475.

[30] MIRVIS P H， CSIKSZENTMIHALYI M. Flow：

the psychology of optimal experience[J]. The academy

of management review， 1991（3）： 636.

[31] JUNG H T，DIECK C T M. Augmented reality， virtual

reality and 3d printing for the co-creation of value

for the visitor experience at cultural heritage places

[J]. Journal of place management and development，

2017（2）： 140-151.

[32] CROPANZANO R， ANTHONY E L，DANIELS S

R，et al. Social exchange theory： a critical review

with theoretical remedies[J]. Academy of management

annals， 2017（1）： 479-516.

[33] DEWITT T， NGUYEN D T， MARSHALL R. Exploring

customer loyalty following service recovery：

the mediating effects of trust and emotions[J]. Journal

of service research， 2008（3）： 269-281.

[34] SICHTMANN C. An analysis of antecedents and

consequences of trust in a corporate brand[J]. European

journal of marketing， 2007（9）： 999-1015.

[35] CHEN S J， DONIA W， XIA Z H， et al. To disclose

or to falsify： the effects of cognitive trust and affective

trust on customer cooperation in contact tracing

[J]. International journal of hospitality management，

2021，94： 102867.

[36] ZHANG M L， LIU Y F， WANG Y， et al. How to

retain customers： understanding the role of trust in

live streaming commerce with a socio-technical perspective.[

J]. Computers in human behavior， 2022，

127： 107052.

[37] 董颖， 许正良， 刘方， 等. 移动社交网络用户对产品

推荐信息反应意愿研究[J]. 图书情报工作， 2016

（23）： 111-118.

[38] OSMAN A， WAHAB N A， ISMAIL M H. Development

and evaluation of an interactive 360° virtual

tour for tourist destinations[J]. Journal of information

technology impact， 2009（3）：173-182.

[39] 魏宇. 慢旅游与云旅游的对接：新型自由行与半自由

行旅游模式的构建[J]. 中国外资， 2011（16）： 117.

[40] DENG Z M， PIERRE B，WANG J. Blended tourism

experiencescape： a conceptualisation of live-streaming

tourism[A]// Information and communication technologies

in tourism 2019[C].Switzerland：Springer，

2019：212-222.

[41] HUERTAS A. How live videos and stories in social

media influence tourist opinions and behaviour[J]. Information

technology and tourism， 2018（1-4）： 1-28.

[42] MOMANI A M，ALSAKHNINI M， HANAYSHA J

R. Emerging technologies and their impact on the future

of the tourism and hospitality industry[J].International

journal of information systems in the service

sector，2022（1）：1-18.

[43] WEI W. Research progress on virtual reality and

augmented reality in tourism and hospitality： a critical

review of publications from 2000 to 2018[J].

Journal of hospitality and tourism technology， 2019

（4）： 539-570.

[44] 张敏， 龙贝妮， 刘盈， 等. 短视频APP用户持续使用

之影响因素探究及其对该领域公共治理之启示[J].

现代情报， 2020（3）： 65-73.

[45] 张婕琼， 韩晟昊， 高维和. 身临其境：网络直播用户行为

意愿机制探析[J]. 外国经济与管理， 2022（11）： 49-62.

[46] 张嵩， 王安娜， 陈昊. 冷漠依赖与沉浸体验：移动短

视频用户持续使用意愿研究[J]. 图书情报工作，

2022（14）： 89-100.

[47] LIU P， LI M Q， DAI D， et al. The effects of social

commerce environmental characteristics on customers

' purchase intentions： the chain mediating effect of

customer-to-customer interaction and customer-perceived

value[J]. Electronic commerce research and

applications， 2021， 48：101073.

[48] HSU C L， LIN J C C， MIAO Y F. Why are people

loyal to live stream channels？ The perspectives of uses

and gratifications and media richness theories[J].

Cyberpsychology behavior and social networking，

2020（5）： 351-356.

[49] LU Z C， XIA H J， HEO S K， et al. You watch，

you give， and you engage： a study of live streaming

practices in china[A]// Proceedings of the 2018 CHI

conference on human factors in computing systems

[C]. New York：Association for Computing Machinery，

2018： 1-13.

[50] RUBIN A M. An examination of television viewing

motivations[J]. Communication research， 1981（2）：

141-165.

[51] VISHWAKARMA P， MUKHERJEE S， DATTA

B. Travelers' intention to adopt virtual reality： a consumer

value perspective[J]. Journal of destination

marketing and management， 2020，17： 100456.

[52] KIM M， KIM J. The influence of authenticity of online

reviews on trust formation among travelers.[J].

Journal of travel research， 2020（5）：763-776.

[53] HUNG S W， CHANG C W， MA Y C. A new reality：

exploring continuance intention to use mobile

augmented reality for entertainment purposes[J].

Technology in society， 2021，67： 101757.

[54] HUANG Y C， BACKMAN S J， BACKMAN K F，

et al. Exploring user acceptance of 3d virtual worlds

in travel and tourism marketing[J]. Tourism management，

2013，36： 490-501.