基于LSTM-IPA模型的文化遗产人员解说服务质量评估研究——以北京故宫为例.pdf

2023年8 月第37卷 第4期Aug.，2023Vol.37，No.4旅 游 科 学Tourism Science基于LSTM-IPA模型的文化遗产人员解说服务质量评估研究以北京故宫为例郑治伟1，*罗兹柏2 张晓燕3（1.中国劳动关系学院酒店管理学院，北京 100048；2.重庆师范大学地理与旅游学院，重庆 401331；3.三峡大学经济与管理学院，湖北宜昌 443002）摘 要：文化遗产人员解说是文化遗产与游客联系的纽带，能够增强游客的文化体验，促进文化遗产价值的活化、传承与创新，实现对文化遗产的功能重构和价值实现。文章以北京故宫为例，基于游客感知角度，运用LSTM-IPA混合分析法，对文化遗产人员解说服务质量各维度感知重要性与满意度排序差异进行了比较研究。研究表明：（1）游客对故宫人员解说服务质量评估指标存在一定的感知差异；（2）游客对故宫解说线路和解说技巧满意度不高；（3）故宫人员解说服务亟需提升的因素包括讲解方式、讲解线路、讲解互动等。上述发现进一步厘清了人员解说服务与游客体验之间的关系。文章在此基础上提出文化遗产景区人员解说服务质量提升的思路和策略，也为其他文化遗产目的地提高人员解说服务质量和水平提供参考。关键词：北京故宫；LSTM-IPA；文化遗产；人员解说；服务质量评估中图分类号 F 592.7 文献标志码 A 文章编号 1006575（2023）04012915收稿日期：20220427；修订日期：20230327基金项目：国家社会科学基金青年项目“乡村振兴战略视角下武陵民族地区国家农业公园发展路径研究”（19BMZ085）；中国劳动关系学院一般项目“文旅融合视角下的北京博物馆旅游满意度研究”（19YYJS009）。作者简介：郑治伟*（1974），女，博士，中国劳动关系学院酒店管理学院副教授，研究方向为旅游文化和区域旅游，E-mail：。罗兹柏（1956），男，重庆师范大学地理与旅游学院教授，研究方向为旅游学基础理论、旅游开发与营销。张晓燕（1983），女，博士，三峡大学经济与管理学院副教授，研究方向为旅游开发规划、生态文化旅游发展。*通讯作者。基于LSTM-IPA模型的文化遗产人员解说服务质量评估研究0 引言 2018年，国家组建了文化和旅游部，开启了文旅融合发展的新时代。越来越多的游客追求文化和旅游消费的个性化、特色化和品质化，文化遗产景区的优势日益凸显，已经成为文化和旅游深度融合的重要载体。如何实现游客对文化遗产的传承、保护与创新？文化遗产景区如何满足游客的文化和旅游消费需求？如何提升游客的文化旅游体验满意度？是当前文化遗产景区面临的突出问题。文化遗产景区往往都有非常深厚的历史文化背景，因此解说系统在游客文化旅游体验中举足轻重，是文化遗产与游客联系的纽带。文化遗产解说系统包括解说受众（人）、解说实体（文化遗产）和解说媒介。解说媒介又分为向导式解说和自导式解说，即人员解说和非人员解说两大类。人员解说是解说效果最优的解说媒介（罗芬 等，2005），也是遗产旅游者最愿意接受的解说媒介（杨娟，2011；罗芬 等，2008），尤其是付费的人员解说效果明显优于非人员解说（方晓喆，2009；张茜，2009；左冰 等，2014）。文化遗产景区的人员解说具有教育和管理功能（Moscardo，1996；Kuo，2002；郑治伟 等，2020），能增强游客的遗产旅游体验（Hana，1996），帮助游客构建正确的遗产态度并产生积极保护遗产的行为（Tilden，1957；Beck et al.，1998；张茜，2009；陶伟 等，2009；覃艳 等，2010），对游客满意度产生积极影响（张茜，2009；Chang，2014），促进游客形成国家认同。现有研究聚焦于遗产解说的起源、概念、功能、内容和方法（吴必虎 等，1999a；吴必虎 等，2003；高向平，2003；陶伟 等，2009），遗产解说系统的构建和规划（吴必虎 等，1999b；王昕，2002；唐伽拉，2003；于德珍 等，2004；罗颖，2011；乌永志，2012），基于需求（邓明艳 等，2010；郭凌 等，2015）和原真性（张喜喜，2011；杨文华，2016）视角下解说系统的优化和重构等方面。同时文化遗产旅游解说服务价值评估也引起了一部分研究者的关注，他们一方面发现游客满意度和重游意愿与解说服务满意度呈正相关关系（Manu，2013；王镜 等，2020），显著影响游客的地方依恋（成天娥 等，2018）。另一方面又对解说服务质量评估的量表和影响因素进行了研究：Valarie等（1996）提出 SERQUAL量表来衡量顾客感知的解说服务质量；解说员评估包括解说技巧、专业知识和服务态度3个维度共19项因素（王淮真，2001）；解说员需具备“内在特质”与“外在特质”两方面共计13项因素（吴忠宏 等，2004）；林士彦等（2006）在SERQUAL量表的基础上增加了乐趣性和信念两个因子；游客对解说员的服务满意度包括解说技巧、服务态度、内容表达3个因子（曾伸 等，2007）；蔡礼彬等（2015）认为遗产解说服务质量影响因素模型包含仪表仪态、解说内容、解说态度、解说技巧、技术质量5大因子共30项因素；刘志林（2017）认为解说员个人素质评价包括解说员服务、专业知识、技巧和责任心；侯娟（2018）对博物馆解说人员的评价从仪容仪表、解说内容、解说方式和志愿者讲解4个方面开展。虽然学界有关遗产解说服务满意度的研究已有一定数量的成果，但是很少有研究者从解说服务体验者的角度出发，忽视了游客对讲解员支付的费用、游客实际期望、解说线路等因素对讲解员满意度评价的影响，缺乏对文化遗产人员解说效果130Tourism Science 旅游科学进行有效评估的研究。故宫既是中国收藏文物最丰富的博物馆，也是世界文化遗产和世界著名的文化旅游目的地。如何挖掘故宫文化遗产内涵，向游客讲好故宫的故事？如何评估文化遗产人员解说服务的质量和水平？如何实现文化遗产的功能重构和价值提升？如何提炼出文化遗产人员解说服务质量提升的对策和建议？都是需要解决的问题。基于以上分析，本文通过实地发放问卷和专家访谈方式调查了北京故宫人员解说服务质量的基本情况，同时运用LSTM-IPA混合分析方法对问卷进行了详细分析，确定出5个要素层12个因子层的故宫人员解说服务满意度评价指标体系，用来评价解说员的解说服务质量，总结北京故宫人员解说服务目前存在的问题，并提出相应的对策与建议，以提高游客的文化体验，切实弘扬并推进文化遗产的活化、保护和传承，也为其他旅游地文化遗产人员解说服务质量提升提供借鉴。1 研究设计 本文的研究对象为北京故宫。故宫具有极为丰富的文化遗产资源，每年吸引大量的游客，2019年共接待游客1929.7632万人次，目前按照每日4万人次限流并实行全部网络购票。近几年随着故宫开放面积的不断扩大，游客数量屡破新高，对人员解说服务的需求逐年攀高。1.1研究方法本文选取的研究方法是重要性-满意度分析法（Importance-Performance Analysis，IPA）。IPA方法由Martilla和James于1977年提出并广泛应用于服务性行业（Nisco et al.，2015；Sever，2015），要求受访者对指定调查对象的各项指标从重要性和满意度两个方面来评价。本文运用IPA方法来分析游客对文化遗产解说服务体验之前的重要性（期望）和体验之后的实际满意度（感知）之间的差异，并将游客文化体验的重要性和满意度得分的分布格局置于4个象限中，以此确定人员解说服务质量提升的方向。同时，为了避免问卷数量不够、被调查人群分布范围不够广泛，本文将网络评价进行分类打分，利用评价大数据来补充调查问卷。具体步骤如下：首先使用长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory Neural Network，LSTM）（Hochreiter et al.，1997）来对网络评价进行打分，随后对该条评价进行分类并整合到调查问卷数据中。通过加入网络评价前后的Cronbach s 系数变化来证明网络评价的加入提高了整个调查的可信度，基于调查问卷和网络评价混合数据的IPA方法更具有现实意义。中国新闻网.2019年故宫博物院客流量首破1900万人次40岁以下观众近六成 EB/OL.（2019-12-31）2021-06-15.https/.北京日报.故宫、国博多措并举应对暑期观众激增 N/OL.（2023-07-18）2023-07-20.https：/ EB/OL.（2017-05-05）2021-06-15.https：/.131基于LSTM-IPA模型的文化遗产人员解说服务质量评估研究1.2评价指标体系设计在国内外相关研究（Valarie et al.，1996；王淮真，2001；吴忠宏，2004；林士彦 等，2006；蔡礼彬 等，2015；侯娟，2018）的基础上，本文首先确定了度量文化遗产景区人员解说服务满意度特征的相关指标12项。其次采用德尔菲法，邀请16位专家（见表1），就故宫人员解说服务的发展现状对他们进行访谈，经过3轮的访谈并投票。最后确定出故宫人员解说服务满意度评价指标体系（见表2），共包含5个要素层和12项因子层。1.3数据来源本研究采取随机抽样调查方法对故宫购买讲解服务的游客进行调查来获取研究数据。调查时间为2021年5月1日至12月10日，共发放纸质问卷300份，回收300份，排除回答不完整或回答不真实的问卷，最后得到有效问卷292份，有效回收率为97.3%。问卷包含两个部分：第一部分是对表2中的各项指标的满意度调查，包括解说内容、解说态度、解说技巧、解说线路、解说费用五大要素层和12项因子层；第二部分是采用李克特5级量表尺度测定，即5分代表“非常重要、非常满意”、表1访谈专家基本情况专家来源旅游管理专业教师工商管理专业教师考古学专业教师故宫研究院工作人员故宫宣教处工作人员人数54223表2故宫人员解说服务满意度评价指标体系目标解说服务要素层B1 解说内容B2解说态度B3解说技巧B4解说线路B5解说费用因子层观测变量X1 解说专业度X2 解说内容完整度X3解说员外表X4解说宜人性X5是否答疑X6解说互动性X7解说方式X8解说效果X9游客体验X10线路安排X11费用合理性X12支付便捷性表现形式解说员吐字清晰、发音准确、表达流畅等解说内容丰富、有趣味等解说员衣着得体等解说员态度亲切解说员可以耐心解答游客问题解说员能够与游客良好互动解说方式生动有趣解说能够引发游客的学习兴趣解说让游客有一个愉快的旅游体验解说线路安排合理解说费用合理解说费支付方式多样化132Tourism Science 旅游科学4分代表“重要、满意”、3分代表“一般重要、一般满意”，2分代表“不重要、不满意”，1分代表“非常不重要，非常不满意”。1.4LSTM-IPA混合分析方法1.4.1调查问卷的信效度分析本文使用Cronbach s 系数对调查问卷进行可靠性分析。计算公式表达如下（Bland et al.，1997）：=(kk-1)()1-i=1kS2iS2x（1）式（1）中，k为用于测量的题项数，k=12；S2i为第i个题项得分（测量值）的方差，S2x为量表总得分的方差。在这里使用方差的无偏估计公式（Chan et al.，1983）：S2=(x1-x)2+(x2-x)2+(xn-x)2n-1（2）式（2）中，xi表示第i个样本值，n表示样本总数，x 是平均值。在计算i=1kS2i时，先计算每一列的方差，而后将它们加在一起即得i=1kS2i。在计算S2x时，先计算表中每一行的总分，将所有行的总分组成新的数据集，计算该数据集的方差，就得到S2x。依据上述方法，总量表的Cronbach s 值为0.924，各个要素层的Cronbach s 值均在0.720以上（见表3），这说明总体的信度较好，但每个要素的值不够高，这可能导致对单个要素层的分析产生偏差。因此进一步使用KMO检验和Bartlett s球形检验进行效度分析，KMO检验各维度均在0.677以上，而且总量表的KMO值为0.704；同时Bartlett s球形检验值均在1%的显著性水平下显著相关，说明了该量表具有一定的效度（见表4）。为了进一步提升问卷数据的信效度，本文尝试将网络评价量化并和问卷数据融合，以扩大被调查者的数量。1.4.2利用LSTM量化网络评价本文的研究对象是针对故宫购买讲解服务的游客，在问卷收集上存在合适者数量较少、问卷收集成本较高的问题。为了进一步丰富被调查人员的分布和数量，本文考虑将网络上关于讲解服务的评价作为补充数据，并结合已经收集到的问卷一并分析，以达到提高数据信效度的目的，从而使本文的结论更具说服力。LSTM 模型是循环神经网络的一种，经常被用来完成自然语言处理的任务（Hochreiter et al.，1997）。本文进行的量化网络评价输入为自然语言，因此使用LSTM进行处理比较适合。LSTM的优势在于通过大量已打分的评价（已有评价）来量化未打分的评价（新的评价），避免了人工量化耗时长、过程烦琐的缺陷。具体处理流程如图1所示。对于本文的研究内容来说，训练数据集选择的是由Yongfeng Zhang教授在WWW2015会议搜集的数据yf_amazon（Zhang et al.，2015）。yf-amaon数据集包含了4153条评价数据，每条评价数据按照15五个等级分数做好了打分。下面将详细叙述使用LSTM量化网络评价的过程：133基于LSTM-IPA模型的文化遗产人员解说服务质量评估研究（1）先将yf-amazon数据集按照8 2的比例分为训练集和测试集，用训练集训练LSTM模型直到模型收敛。模型收敛后用测试集测试模型的准确率，得到模型的准确率为94.09%，测试结果如图2所示。（2）收集网络评价数据。具体做法为使用python爬虫程序抓取微博网站和去哪儿网站上关键词为“故宫”“讲解”“解说”的评价，将这些评价整理后，输入步骤（1）训练好的LSTM模型中，得到评价分数。LSTM评价过程如图3所示。图1LSTM量化网络评价步骤图2训练好的LSTM预测准确率图3对待测语料进行预测134Tourism Science 旅游科学（3）将所有分类结果收集整理，构成图4所示的预测评价集合，按照类别和调查问卷数据整理融合。需要注意的是，在上述步骤（2）中，只能采集游客的数据。为了保证这一点，爬取数据时多爬取了用户的地址信息，通过限定地址在北京地区来保证信息采集者是游客的可能性最大。得到预测结果后，将其和调查问卷数据混合，对混合数据进行信效度检验，如表3和表4所示。通过对比表3和表4，在加入网络评价数据后，总量表和每个要素层的信效度都有所提升。因此，我们使用混合数据进行分析。1.4.3优化后的IPA可靠性分析本文使用IPA方法进一步分析数据。IPA分析法的优势在于模型形象清晰、易于理解，缺点是过于依赖数据集的表现。因此，本文使用信效度更好的混合数据，会使IPA分析结果的可信度更高。本文采用T检验和双尾P值检验来判断混合数据的可靠性和进行IPA分析的合理性（见表5）。从表5可以看出：通过T检验，得到在95%的置信区间下，有11个因子的双尾图4预测评价集合表3加入网络评价数据前后的信度对比调查问卷加入网络评价的混合数总量表的Cronbach s 0.9240.947要素层B1 Cronbach s 值0.8650.901要素层B2Cronbach s 值0.8470.914要素层B3Cronbach s 值0.7210.841要素层B4Cronbach s 值0.7290.792要素层B5Cronbach s 值0.8090.847表4加入网络评价数据前后的效度对比调查问卷加入网络评价的混合数总量表的KMO值0.7040.794要素层B1的KMO值0.7110.765要素层B2的KMO值0.6770.741要素层B3的KMO值0.6950.723要素层B4的KMO值0.7050.786要素层B5的KMO值0.8110.865135基于LSTM-IPA模型的文化遗产人员解说服务质量评估研究显著性概率（双尾p值）均小于0.05，说明这些因子之间存在显著性差异，适合运用IPA方法来分析。从满意度的表现来看，平均值均高于4.0000分，说明大多数游客对故宫人员解说服务较为满意且评价较高。同时，通过观察差值（P-I）也可以发现，其中7个因子的（P-I）0.0000，说明游客对这7个因子的满意度高于期望值。2 研究结果分析 2.1游客人口学统计特征分析在有效问卷中，男性占比46.57%，女性占比53.43%；年龄构成集中于70、80、90后，60后仅占2.06%；职业以私营、个体经营人员、企业人员和学生居多；个人月收入50008000元占比最多；从受教育程度来看，本科学历占比接近一半（见表6）。可以看出，游览故宫这类文化遗产景区的主体是青年人，学历较高、收入水平中等，可能的原因是：故宫属于文化遗产类景区，其游览价值在于其蕴含的历史文化，学历高的游客更容易理解故宫的历史文化内涵，年轻人和收入中等的游客对文化旅游体验的要求也较高。2.2复游率和满意度水平分析从表7可以看出：约三分之一的游客是初次来故宫，更多的游客不止一次游览故宫，说明故宫的复游率较高，这对人员解说服务提出了新的要求。从表8可以看出：大部分游客的游览体验较好，表明游客对故宫人员解说服务的认同，但仍有接近10%的游客觉得游览体验一般并且不会推荐他人游览，表明还有一定的提升空间，未来要根据游客的需求去提升人员解说服务水平，不断提升游客的满意度、重游率和对人员解说服务的推荐力度。表5重要性-满意度因子差异分析表评测指标X1 解说专业度X2 解说内容完整度X3解说员外表X4解说宜人性X5是否答疑X6解说互动性X7解说方式X8解说效果X9游客体验X10线路安排X11费用合理性X12支付便捷性I值4.87104.93553.09684.00004.87104.61294.25814.90325.00004.83874.22583.2581p值4.94754.87424.87544.73654.74584.79584.70244.69474.70414.24174.94214.8041双尾p值0.00000.00000.00170.07630.03310.00050.00000.00000.00000.00000.11000.0002T值0.01710.00040.00000.00000.02080.81960.84860.00080.00000.00110.17270.0047注：I值为重要性，P值为满意度。136Tourism Science 旅游科学表6样本描述统计状态性别年龄学历个人月收入职业具体变量男女00后90后80后70后60后高中、中专及以下大专本科研究生及以上2000元以下20005000元50018000元800112000元12000以上企业人员事业单位人员私营、个体经营人员学生政府机关人员自由职业其他样本数13615622911027165860139353353128562257386460124615占比/%46.5753.437.5331.1634.9324.322.0619.8620.5547.6011.9911.3018.1543.8419.187.5319.5213.0121.9220.554.1115.755.14表7游客游览故宫的次数来的次数第一次第二次第三次四次及以上计数95747152占比/%32.5325.3424.3217.81表8总体满意度满意度表现推荐他人游览体验评级会和可能会不会很好较好一般人数2632913213624占比/%90.079.9345.2146.588.21137基于LSTM-IPA模型的文化遗产人员解说服务质量评估研究3 基于LSTM-IPA的故宫人员解说服务质量评估 3.1观测变量差异的相关分析表9展示了各个指标的IPA分析结果，其中X2、X5、X8、X9、X10 5个评测指标的差值（P-I）为负，说明游客对这5个因子的满意度低于期望值，跟实地问卷和访谈中结果基本相似。从满意度来看，12个因子的平均值在4.24174.9475，表明游客对故宫人员解说服务的整体评价良好。本文采用模糊综合评价方法对各个要素层进行打分。模糊综合评价法是一种常用于多因素决策的数学方法，对事物进行模糊化评估和排序。这种方法将模糊逻辑理论应用于评价过程中，允许考虑各种输入因素的模糊性和不确定性。具体步骤如下：（1）确定评价集合，等级为非常满意、满意、一般、不满意、非常不满意；（2）根据评价指标和评价集合，构建一个模糊评价矩阵，将各个评价指标与评价集合进行对应；（3）采用合适的模糊运算规则，将评价指标与专家权重进行综合，得到评价隶属度，取最高隶属度的评价作为真实评价（汪培庄，1983）（见表10）。从表10的评分可见，故宫人员解说应该在解说线路和解说技巧上面加大提升力度。解说线路的规划应该更加合理，覆盖到更丰富的游览区域。在解说技巧方面，可以看到X7和X9两项的占比较大，结合表9中单个指标的评分，急需加强的应该是X7解说方式这一项。同时需要注意的是，根据双尾p值检验，每个指标并非独立的，它们之间是相互影响和相互作用的，因此某一项的提升可能会对整个人员解说的满意度产生较大的影响。3.2重要性-满意度象限分析本文结合专家访谈法并通过随机种子选取了适合的结果。由于此部分没有具体的调查数据，因此可能和实际情况有差别。对数据的处理结果如图5所示：表9解说服务质量各个指标的重要性、满意度及其差值评测指标X1 解说专业度X2 解说内容完整度X3解说员外表X4解说宜人性X5是否答疑X6解说互动性X7解说方式X8解说效果X9游客体验X10线路安排X11费用合理性X12支付便捷性重要性（I）均值4.87104.93553.09684.00004.87104.61294.25814.90325.00004.83874.22583.2581标准差0.34080.24970.39620.77460.34080.55840.57550.30050.00000.37390.92050.7288满意度（P）均值4.94754.87424.87544.73654.74584.79584.70244.69474.70414.24174.94214.8041标准差0.56180.61190.71680.67690.72780.73620.81620.80280.85570.79190.72180.5997差值（P-I）0.0765-0.06131.77860.7365-0.12520.18290.4443-0.2085-0.2959-0.59700.71631.546138Tourism Science 旅游科学第一象限属于优势区域。该象限内所有指标的重要性高于4.406，满意度高于4.375。该象限包括了X1X2X5 3个因素，这说明在解说专业度、内容完整度和解说答疑上表现良好，但该区域重要性高，因此满意度稍有下降就会带来更大的负面影响。第二象限属于改进区域。该象限内所有指标的重要性高于4.406，但是满意度却低于均值4.375，该区域包括X6X8X9X10，这说明讲解员需要进一步提升解说技巧，因为该区域因素如果满意度降低，则会让游客感到“物非所值”，会带来比较强烈的失落感。第三象限属于机会区域。该象限内所有指标的重要性低于4.406，但是满意度却低于均值4.375，该区域包括了X3X7，该区域总体满意度较高，未来可以适当对解说员外表和解说方式进行一定程度的改进。第四象限属于维持区域。该象限内所有指标的重要性低于4.406，但是满意度表10要素层评分要素层B1解说内容B2解说态度B3解说技巧B4解说线路B5解说费用评测指标X1 解说专业度X2 解说内容完整度X3解说员外表X4解说宜人性X5是否答疑X6解说互动性X7解说方式X8解说效果X9游客体验X10线路安排X11费用合理性X12支付便捷性占比/%51.8848.1230.9432.2636.8022.2926.0224.4626.6310046.8553.15评价隶属度0.35,0.21,0.20,0.13,0.110.30,0.27,0.25,0.10,0.080.20,0.28,0.30，0.12，0.100.19,0.22,0.21,0.34,0.0.040.41,0.23,0.19,0.15,0.0.02等级非常满意非常满意一般不满意非常满意图5基于IPA方法的划分139基于LSTM-IPA模型的文化遗产人员解说服务质量评估研究却高于均值4.375，X4X11X12这三个因素分布在这个区域，这说明游客对故宫解说费用非常满意，应继续保持。4 研究结论与讨论 4.1研究结论本文运用LSTM-IPA混合分析方法，探究故宫人员解说的服务质量，得出以下结论。第一，故宫游客主体是青年人、学历较高、收入水平中等。故宫的复游率较高，游客对故宫人员解说服务的认同度比较高，这对人员解说服务提出了新的要求，未来仍需提升游客的满意度、重游率和对人员解说服务的推荐力度。第二，游客对故宫人员解说服务质量的不同维度存在感知差异。影响故宫人员解说服务满意度的主要因素有解说内容、解说态度、解说技巧、解说线路和解说费用。游客对故宫解说内容、解说态度和解说费用非常满意，对故宫解说线路满意度一般，对解说技巧不满意。第三，根据重要性和满意度表现的差异分析，故宫人员解说服务亟需提升的因素包括解说方式、解说线路、讲解员能耐心解答游客问题等。4.2研究贡献4.2.1理论贡献本文不仅拓展了文化遗产人员解说服务质量评估的相关成果，更为科学评估人员解说服务质量提供了理论借鉴。首先，LSTM-IPA混合评价方法优点突出：IPA方法作为一种基于统计学的方法有其天然优势，IPA分析直观准确，可以帮助研究人员迅速把握需要优化的对象。但也有缺陷，IPA作为数据分析方法对数据的可靠性过于敏感，只有越接近真实情况的、信度越高的数据，IPA的结果才有效。而LSTM是RNN的一种，非常适合量化评价数据。因此，本文利用LSTM量化网络评价来提高调查对象的多样性，从而提升数据的信效度，这样就可以让IPA分析的结果变得更加可信。本文提出的量化方法既可以作为一种通用的量化评价方法，也可以作为一种提高数据信效度的手段。再次，本文所构建的故宫人员解说服务满意度评价指标体系，增加了解说线路和解说费用等维度，拓宽了文化遗产解说服务质量评估的研究范围。最后，本文实证研究了游客对解说服务质量各维度感知重要性与满意度及其差异比较，进一步丰富和深化了人员解说服务质量评估形成机制方面的研究，为理解文化遗产人员解说和游客的关系提供了新的视角。4.2.2实践启示通过对前面的分析，我们发现故宫人员解说服务还存在多项亟须改进的方面。结合目前实际情况，根据前文重要性-满意度象限分析结果，本文提出如下发展对策：第一，对于优势区域的指标，在保持的基础上不断做强做大。首先，故宫今后要加强对解说人员的专业培训，不断提升解说人员业务能力和文化素质；其次，解说内容既要丰富还要强调原真性，实现传承历史和记忆，唤起游客家国情怀和身份认同。140Tourism Science 旅游科学第二，对于改进区域的指标，需要制定有针对性的改进措施补齐短板。如增强智能性解说方式（VR、云讲解、抖音、短视频、直播等）和人员解说的融合，全方位展示与讲解相关的文物或建筑的历史演变，让游客有更深切的文化体验；加大大数据和人工智能支持下的精准人员解说服务创新，提升解说服务的效率和品质；丰富解说线路使其更加多元化，凸显个性化解说线路，尽量满足不同游客的解说需求，既可以是主题旅游线路，如“故宫600岁”“延禧攻略”“文化遗产型研学旅行线路”等，也可是“网红打卡”和传统景点线路，还可以是游客DIY线路等。第三，对于机会区域的指标，需合理纠偏和配置资源。例如，增加故宫特色的讲解员服装，在特别的节庆，还可以增加特定表现要素；加强解说员同游客的良好互动，加大北京故宫官网、公众号、OTA等对人员解说的宣传和介绍以丰富游客的预期体验，并及时了解游客的意见或建议，从而提高游客对人员解说服务的满意度。第四，对于维持区域的指标，需根据其他指标的提升精细化发展。例如，随着人员解说线路的丰富，可以适当调整价格范围，可增加一些激励措施，如红包、点赞、打赏等，根据网评和反馈细化人员解说的奖励制度，以及故宫文创内部员工价等，可以让解说员更用心地发现游客需求，提供更满意的人员解说服务。4.3研究局限与未来展望受研究时间和条件的限制，本文尚存在如下不足：一是调查样本主要选自北京故宫，后续可对其他文化遗产景区人员解说服务进行调研，增强研究结论的适用性。二是将IPA和LSTM相结合也存在一些缺陷，这种方法虽然提升了数据的信效度，并没有从根源上解决IPA的数据敏感性问题。三是受疫情和故宫限流的影响，现阶段提倡使用自助导游和无接触支付等方式以减少人员接触，因此现有的IPA分析得出的改进方向可能存在偏差，未来可以对部分指标进行优化。鉴于此，在未来的研究中可进一步拓展研究内容和扩大调研范围，增加新的评价指标，如自助讲解的环境、自助讲解的需求、云讲解方式等。参考文献：蔡礼彬，司玲，2015.解说员特质与世界遗产地服务质量关系研究 J.华侨大学学报（哲学社会科学版）（3）：40-54.成天娥，曹明明，王珺，等，2018.文化遗产景区解说服务质量对游客的情感和行为影响研究 J.宁夏社会科学（3）：227-235.邓明艳，覃艳，2010.基于需求分析的遗产景区旅游解说系统优化研究以峨眉山景区为例 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