A Study on the Persuasive Function of Metadiscourse in Hotel Responses to Negative Reviews on TripAdvisor
Notice bibliographique
Résumé
With the flourishing of tourism, more and more travelers tend to look at reviews on travel websites before booking accommodations. To minimize the possible unfavorable influence generated by negative reviews on websites, hotels tend to provide persuasive responses to negative reviews. Metadiscourse resource, as a linguistic resource, can be possibly used for such persuasive purpose in hotel responses to negative reviews. Taking TripAdvisor, one popular global travel website based in America, as an example, the present study explores the types of metadiscourse used in hotel responses to negative reviews and their role in achieving specific persuasive goals. 200 English responses to negative reviews from 50 hotels at the top five destinations were collected and analyzed. Metadiscourse markers were identified and located with the help of AntConc 3.5.9 (Windows) 2020 and Microsoft Word. The results show that nine types of metadiscourse resources are used in hotel responses to negative reviews on TripAdvisor, and interactional metadiscourse markers are more frequently adopted than interactive ones. Furthermore, it is found that metadiscourse markers can help achieve persuasive goals such as restoring the damaged reputation, winning trust, and enhancing rapport. This research complements the study on metadiscourse by looking at it in the genre of review response and explores the practicality of Aristotle’s three rhetorical means of persuasion in explaining the persuasive functions in business discourse. Hopefully, this study will spire hotels to take advantage of different types of metadiscourse resources in their attempt to achieve persuasive goals in their responses to negative reviews.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».