1. 研究目的与意义
近些年来，随着酒店业和电子商务的迅速发展，越来越多的消费者选择在线预订酒店产品，独立第三方的消费点评网站的在线负面评论便成为顾客选择酒店的一大重要依据。消费点评网站上关于酒店产品的在线负面评论是消费者体验后的真实主观感受，具有非常重要的研究意义。研究不同类型酒店的在线差评论内容，一是探究消费者在在线评论中具体涉及哪些方面，二是探究不同类型的酒店在线评论内容有何异同，三是通过对在线差评内容的影响因素的研究，从中得到结论、发现酒店存在的问题，从而为酒店的改善提供重要依据。
扎根理论是一种有效的质性研究方法，该方法被社会学各学科广泛的应用。它是一种运用归纳方法对现象加以分析整理所得的结果，是经由系统化的资料搜集与分析而发掘发展，并已暂时地验证过的理论。该方法的核心是通过对资料的收集与分析，把现象归纳提升为理论，从理论的角度分析现象。
本文从大众点评网选取在线负面评论。选取南京金陵饭店、南京总统府亚朵酒店、宜必思酒店（南京夫子庙酒店）、如家酒店（南京新街口中心店）这四个不同类型酒店作为研究对象，它们分别属于豪华型酒店、高档型酒店、舒适型酒店和经济型酒店。本文运用扎根理论探究酒店在线负面评论内容的影响因素，并对比分析不同类型酒店点评内容的差异与共性，得出结论发现问题。2. 研究内容和预期目标
2.1 研究内容
运用 ROST CM 软件对酒店的在线负面评论进行高频词统计，再运用扎根理论对高频词进行归纳总结，对比分析这四个酒店在线差评内容的共性和差异，得出结论，发现问题，为酒店的改善提供切实的依据，最后提出具有针对性地建议。
3. 国内外研究现状
（一）酒店在线点评与产品销售的相关研究
国外研究者探讨了在线评论对酒店[1]和餐厅[2]市场份额造成的变化。Ye等调查了一个酒店用户评价网站，发现在线旅游评论的评分每增长10%,酒店的在线预订增长超过5%[3];Lu等基于餐厅在线评论和预订量得到了与Ye相似的结论[4];Torres等发现在线评论的评分和评论数量对酒店在线预订收入产生显著影响[5];Zhang等的研究表明，用户生成的评分代表了食物的质量、餐厅的环境和服务，评论量与在线餐厅的受欢迎程度(如网页浏览量)有正向联系[2];Phillips等以瑞士酒店为研究对象，证实其在线评论中区域房间的评分对酒店的客房销售收入具有显著的正向影响[6]; Yacouel等指出旅游电子商务网站上的在线评论反映了服务的质量，有助于潜在消费者信任他们的决策，这种信任的增加使旅游者为酒店房价支付更高的价格[7]。
国内方而，鲁奇等证实了旅游在线评论数量与产品销售间存在显著的正向关系，管理反馈的内容长度和及时性对产品销量也有正向影响[8,9];莫启钧等发现旅游在线评论管理反馈的存在性对于销售量有正面影响[9,10] ;研究表明，评论中的酒店位置、酒店卫生和不推荐率[11]、房间价格和酒店评分[12]、运营时间、图片展示数量及评论数量[13]对线上销售有显著影响，而且这种影响会随着酒店类型、酒店星级和消费者出行类型的改变而变化;魏晓健等通过采集大众点评网上的酒店数据，分析了消费者评分、评分方差和价格等因素对酒店在线预订量的影响[14];高宝俊等首次引进“订满率”这一概念，认为订满率比在线评论量更能反映酒店的销售情况，消费者推荐比率对豪华型酒店的订满率有正面影响[15].
4. 计划与进度安排
分三个阶段：（一）准备阶段（2022年10月- 2022年11月）内容：1. 确定研究方向与论文选题； 2. 梳理相关文献，撰写开题报告。
（二）实施阶段（2022年12月- 2022年3月）内容：1. 撰写论文完成初稿和中期检查工作； （三）完成阶段（2022年4月- 2022年6月） 内容：1. 完成论文修改、定稿、外文文献翻译工作； 2. 完成答辩环节工作。
5. 参考文献
[1] DUVERGER P. Curvilinear effects ofuser-generated content on hotels'' market share: A dynamic panel-dataanalysis[J]. Journal of Travel Research,2013,52(4):465—478
[2] ZHANG Z Q, YE Q ,LAW R, et al. The impact ofe-word-of-mouth on the online popularity of restaurants: A comparison ofconsumer reviews and editor reviews[J]. International Journal of HospitalityManagement,2010,29(4):694—700.
[3] YE Q,LAW R,GU B, et al. The influence ofuser-generated content on traveler behavior: An empirical investigation on the effects of e-word-of-mouth to hotelonline bookings[J]. Computers in Human Behavior,2011,27(2):634—639.
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