The Influence of Tourist Attraction Type on Product Price Perception and Neural Mechanism in Tourism Consumption: An ERP Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Tourism consumption is a topic with heated debates in tourism research, and pricing tourism products is a crucial task for tourism managers. Different types of tourist attractions offer different experiences to tourists, which affect their price perceptions and purchase decisions. Methods: This study combined questionnaires and event-related potentials (ERPs) measures to explore the magnitude of psychological conflict and the degree of emotional arousal that consumers experience when faced with different prices of goods in different scenic types. Results: The questionnaire results showed that attraction type influenced consumers' price perceptions and that consumers were willing to pay higher prices for products in attractions. The ERP results implied that in the early stage of cognition, attraction type did not affect consumers' perceptual processing, while price information attracted consumers' cognitive attention. In the late stage of cognition, attraction type, and price information jointly influenced consumers' decision-making, and consumers tended to accept high prices of products in entertainment attractions and cultural attractions, but consumers were more sensitive to the price of products in cultural attractions and less tolerant to price increases. Conclusion: The study elucidated how price information influenced consumers' purchase decisions of tourism products at different stages of the dual-process theory, which can assist tourism managers in devising different pricing strategies and positioning strategies based on the attributes of attractions, to enhance product sales and revenues. This would further the vision of the World Tourism Organization (UNWTO) of "tourism fostering economic development".
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».