构建一个旅行风险的评价模型基于ANP方法之旅自由职业者

文摘

本研究构建一个新的旅行风险评价模型的自由职业者评估和选择旅游团的相互依赖关系通过考虑所使用的评估标准。首先,该模型采用名义群体法(NGT)来确定适合评估旅行风险的评估标准。六个评估标准和18 subcriteria。六个评估标准是金融风险、运输风险、社会风险、卫生风险,观光现货风险,并为自由职业者旅游团一般风险。其次,模型采用网络分析法(ANP)来确定的相对重量标准。最后,组织旅游的例子(gpt)用于演示的旅游风险评估过程模型。结果表明,东京GPT是最好的团体旅游。该模型可以帮助自由职业者有效旅游风险评估和决策,使其非常适用于学术界和旅游团。

1。介绍

一般来说,旅行社整合多个服务提供了几个不同的旅游相关产业提供有利的旅游体验(1- - - - - -3]。组旅行团(GPT),或有组织的大规模巡演,出境旅游的主要形式之一,在亚洲许多地区的1,2,4- - - - - -7]。GPT的最显著特征就是存在之旅的领导者,提供各种服务的旅游参与者(7]。这些类型的出境游旅游参与者提供了一个方便和快速的游览环境也提供了一定的质量产品和服务,节省旅游的时间和金钱。

如今,旅行社之间的竞争非常激烈。为了节约相关人员成本,许多旅行社雇佣有经验的自由职业者,专门服务旅游团在旺季。Geva和高盛(8)表示,参观领导人最重要的任务之一是解决问题和护送旅游参与者,这样旅游领袖可以保持旅游的质量和让他们满意如果出现错误或旅行风险出现。因此,自由职业者在gpt发挥重要的作用。自由职业者GPT旅游风险评估涉及多准则决策(指标)。指标的目的是使用一组标准的决策问题(9- - - - - -13]。因此,本文着重于旅行风险的评估和选择最佳gpt如何满足自由职业者的需求。满足这些需求通过减少旅行风险缺口引入的相互依存和反馈问题发生在不同的标准和subcriteria,允许一个高评价水平和促进实现自由职业者提供旅游参与者的能力有利的旅游经历。自由职业者必须知道领导一个团体旅游的成功取决于有效的管理和事先精心准备的任务。

还有其他的术语用来描述旅游领袖是旅游管理,旅游陪同、旅游导体,旅游主管,和旅游快递(14]。参观领导人都是前线服务提供商,其表示可以成就或者毁掉一个旅游,和管理员执行各种任务在旅游期间7,15]。参观领导人可以分为两种类型:员工和自由职业者(16]。员工旅游领导公司的全职员工。自由职业者是个体的人,而不是致力于长期雇主。领导一个团体旅游是一项复杂的任务,包括可能出现的风险在餐馆、酒店、景点、航空公司和公共汽车或在购物或参与娱乐活动和可选的旅游,等等(6]。如今,越来越多的旅游风险问题导致更多消费者的关注。一些传统的经验无法得到满足;因此,通过旅游风险评估为自由职业者不仅能促进一个更好,更高效的决策过程的评价,但是他们也轻松地维护一个旅行团的质量,同时提高他们的收入。

以前的旅行风险的研究主要集中在旅游的角度来看(16- - - - - -20.),领队的角度来看(6,21),宗教信仰的影响22),疾病和病毒的影响(23,24]。额外的研究解决游客的判断食品相关风险的普遍性(25]。一般来说,研究了探险旅游运营商与旅游事故和伤害(26[],游客自愿风险行为27),或消费者的感知风险的不同认知属性(28]。在文献中,有几个指标理论旨在评估旅游风险模型。存在,到目前为止,没有完整的旅游旅游市场的风险评估模型自由职业者操作,尽管旅游业迅速发展。本研究试图用网络分析法(ANP)方法来确定多个评估标准的相对权重,然后决定什么GPT的最佳替代方案是一套综合评价标准。方法,ANP塑造复杂的指标问题作为层次结构(29日]。因此,这项研究提供了一个有效的理论模型对于自由职业者来评估GPT旅行风险。

2。方法

2.1。名义群体法(NGT)

领队的重要性的观点现在越来越认可,尤其是当客户更有可能使用一个服务,满足他们的特定需求。鉴于日益强调解决旅行的利率上升风险和客户投诉,旅游管理者更有可能寻求自由职业者的观点和优先级。然而,意见不同,最佳的方法(s)引起自由职业者评估(30.]。当收集意见需求的评估,优先需求,或根据需要做出行动建议评估发现,名义小组技术可以促进组织决策有价值的工具。

NGT是小组讨论的结构性变化,旨在达成共识,所有的想法同样重要。指标决定不仅根据标准采用修改/删除从之前相关研究还根据标准选择一个旅游专家小组确定分级标准集。过程迫使每个人都参与进来,并没有占主导地位的人可以控制程序。此外,NGT更有可能达到一个明确的结果,为参与者提供成就感(31日]。重要的是,NGT比德尔菲法(需要更少的时间和资源32]。我们采用NGT [32,33)确定分级标准设置和他们的相互依赖属性帮助自由职业者识别旅游风险优先级GPT的衡量指标。

Delbecq et al。32)建议5到8个人作为一个适当数量的成员NGT,和,因此,本研究采用一个决策组由7名专家。简化流程,避免任何误解,这些标准之间的交互是不被认为是在第一个实例。六个评估标准和18 subcriteria决心通过NGT过程,如表所示1。设定的标准可能不包括所有的决定因素GPT旅游风险评估。然而,他们是最有意义的措施在我们的案例中,一直强调在众多领先的文章。

2.2。网络分析法(ANP)

ANP是一个全面的决策技术,有能力包括所有相关的标准在抵达一个决定34]。ANP是层次分析法(AHP)的扩展和支持更复杂的元素之间的相互依存的关系34]。AHP模型假定单向的元素之间的关系有不同的决策水平的层次结构和不相关的元素在每个集群以及集群之间。不适合在AHP模型,指定相互依存的关系。因此,本研究包括使用ANP这种优势。等级和网络之间的结构差异是描绘在图1。ANP(包括四个主要步骤35,36]。

步骤1(模型建设和构建问题)。应当清楚地说明问题,转化为理性的系统就像一个网络。结构可以获得通过决策者的意见通过头脑风暴或其他适当的方法。图1 (b)显示了一个示例网络格式。

第二步(两两比较矩阵和优先级向量)。成对比较的正常过程涉及邀请专家比较一系列成对比较两个元素或两个组件一次比较的贡献他们的特定的上层标准(37]。相对重要性值范围从1到9的决心,其中1表示同等重要的两个元素相比,9表示一个元素的高度重要性(矩阵中的行组件)与另一个(矩阵中的列组件)37]。倒数值分配给逆比较(例如,,;,,),表示的重要性元素相比,元素。ANP的成对比较的框架是一个矩阵,和当地可获得优先级向量估计的相对重要性的元素被应用相比以下方程: 在哪里是成对比较矩阵,代表特征向量,最大的特征值吗(38]。如果代表一个一致性矩阵,特征向量可以确定使用 Saaty [38)提出了采用一致性指数(CI)和一致性比率(CR)来验证比较矩阵的一致性。CI和RI定义如下: 在国际扶轮表示大量的随机项的平均一致性指数相同的顺序互反矩阵。如果CR≤0.1,那么估计被接受;否则,一个新的比较矩阵是征求直到CR≤0.1。

步骤3 (supermatrix形成)。supermatrix概念与马尔可夫链过程(35]。获得全球优先级系统与相互依赖的影响,本地优先级向量被添加到适当的列的矩阵,称为supermatrix。supermatrix实际上是一个分块矩阵,每个细分矩阵表示两个节点之间的关系(或集群组件)系统(37]。让一个决策系统的组件,,每个组件有元素,表示为,。在步骤获得的本地优先级向量分组和位于合适的职位在supermatrix基于流的影响从一个组件或组件本身,如循环。方程(4)提供了一个标准的形式supermatrix [35]。考虑 作为一个例子,supermatrix表示与三个级别显示为一个层次结构 在哪里是一个向量表示的效果目标的标准,是一个矩阵表示的标准在每个备选方案的影响,是单位矩阵,0表示元素的条目没有影响。在上面的例子中,如果标准是相互关联的,(2,2)条目给出的表示相互依存,supermatrix将[35] 注意,任何零supermatrix可以取代一个矩阵如果有相互关系的两个组件之间的组件或元素。因为相互依存在集群网络中普遍存在的现象,supermatrix通常有多个列。supermatrix必须转变首先让它随机;在被重申,矩阵的每一列加起来团结。本研究利用ANP和subcriteria权衡标准,因此supermatrix方程必须修改略: 标准和subcriteria是相互关联的,和显示相互依存,网络取代了层次结构。
由Saaty(推荐方法35)是确定的相对重要性在supermatrix集群,集群与列(块)作为控制组件37]。即行与零组件条目的街区,列块比较根据他们对组件的影响,列块(35]。可以获得一个特征向量的成对比较矩阵行组件对列组件。这个过程为每个列块生成一个特征向量。对于每个列块,各自的特征向量的第一个元素是乘以第一块中的所有元素,第二列是乘以第二个块中的所有元素的列,等等。通过这种方式,每一列的块supermatrix加权,结果被称为加权supermatrix,随机。增加一个矩阵权力给予长期的相对影响元素。为了实现融合的重要性权重,加权supermatrix增加的力量,在那里是任意数量庞大,这新矩阵称为极限supermatrix [35]。极限supermatrix加权supermatrix具有相同的形式,但所有列的限制supermatrix是相同的。正常化的每个块supermatrix结果在最后重点的所有元素。

步骤4(选择最好的选择)。如果supermatrix形成的步骤覆盖整个网络,可以找到替代的优先权重列正常化supermatrix的替代品。另一方面,如果一个supermatrix只包括相互关联的组件,必须执行额外的计算获得的整体优先选择。最大整体应优先考虑的替代选择。本研究适用于第一种方法,supermatrix覆盖整个网络,由托架如图所示2,然后形成。

3所示。构建旅游风险评价模型

研究问题是由一个文献综述。为了获得更全面的评估,我们建立了一个专家小组分配subcriteria和评估标准。

3.1。指定的专家

专家被邀请来评估内容和标准和subcriteria之间的相关性。为了避免偏见发生,7个专业的专家组成的一个专家小组从旅游相关行业成立。我们花了两个月2015年8月和10月之间收集足够的信息。所有的专家都参加了GPT旅行风险评价模型的标准选择的过程。旅游专家选择在本研究由一个博士学位持有人使用一个工作之旅旅行社十年的领导者,一个路由控制(RC)从批发旅行社部门经理,两位学者在旅游管理部门工作,和三个高级职业者为旅行社工作了22日,16日和14年。因此,专家们能够考虑各种问题,然后评估哪一个是最好的根据自己的实践经验。

3.2。确定评价标准和旅游风险模型

本研究旨在评估GPT旅游风险,通常由多个维度和标准,并确定影响权重的标准。根据专家的意见,我们构建了一个GPT旅行风险评价模型对自由职业者在这项研究。图3说明了层次模型的GPT(即旅游风险评估标准。,六个标准和18 subcriteria)。

根据专家的建议,数据4和5显示标准之间的相互依赖基于层次结构。纤细的箭头意味着一个或双向关系。例如,箭头,从金融风险,从而加剧了交通风险推断标准“金融风险”影响的标准“运输风险。“图4表明,所有的标准都有一个内在依存关系,除了卫生风险和观光现货风险。同样,图5显示了subcriteria内部之间的依赖。例如,标准和,和,和是独立的。

4所示。实证研究和讨论

由于之间的相互依赖现有的标准集,ANP方法适应计算相对权重的标准。超级决策软件是用来给替代和选择最佳的旅行风险。进入正常化值后进入supermatrix和完成随机列,supermatrix筹集到的力量融合发生(35,36]。

4.1。展示了实证研究

在这项研究中,我们假设组大小,旅游时间,各种gpt和收益是相同的。标准是为自由职业者决定最好的团体旅游行程。因此,实证研究代表了三个著名的gpt为替代情况下,依赖于专家的建议,包括东京:为期五天的行程(莫),日本,:一个为期五天的香港和澳门的行程(香港)、香港、和:一个为期五天的广西桂林的行程(KWL),中国。研究人员收集了大量数据,这些数据来自于2015年10月至12月。总共35个自由职业者旅游领导人进行了研究。结果现在总体分数和选择的顺序。排名和验证虽然获得了上述分析过程,认为自由职业者GPT旅游风险评估在旅行社根据方法和总结以下步骤的计算过程。

步骤1(建立成对比较矩阵和权重确定)。本研究使用六个评估标准和18 subcriteria作为模型建立一个旅行风险的评估标准。首先,标准的权重的重要性和subcriteria必须获得。出于这个原因,专家们被要求评估所有成对的方式提出的标准和subcriteria同时假设不存在相互依存。正常化权重计算作为一个独特的解决方案为代表显示了相关的本地优先级标准。代表的相关重要性subcriteria的上层标准。标准和subcriteria的成对比较矩阵如表所示2和3。

二级三级列表的权重表4包括各自的权重的六个评价标准()和18的各自权重评价subcriteria ()。假设没有标准和subcriteria相互依存,标准和subcriteria决定各自的高层应该强调更多的标准吗?显示在表4,关键的六个评价标准对于旅游风险评估模型是金融风险(0.203),(0.257)运输风险,社会风险(0.174),(0.172)卫生风险,观光现货风险(0.138),(0.056)和一般风险。

步骤2(建立supermatrix和矩阵的极限,列入表中的列5- - - - - -7)。supermatrix考虑相互依存关系可以通过结合的结果,,,,如表所示5。表5介绍了supermatrix,除了各自的向量和矩阵之前获得。自从supermatrix包括集群之间的相互作用,例如,内部之间存在依赖标准,并不是所有的列加起来。此外,选择标准之间的依赖和subcriteria被认为是和分析,同时介绍了ANP在这个框架内获得标准的权重。专家分别检查了所有的标准使用成对比较的影响。这些矩阵的正常化权重计算和作为和,0分配权重的标准和subcriteria基于给定的标准是: 如果我们引入了supermatrix标准只需连接每个准则本身,我们通常等于一个条目。然而,我们需要随机supermatrix确保收敛。在这种情况下,我们必须相等的权重分配给这两个组件,因此,我们条目成为supermatrix中的元素(0.539]。第一次加权supermatrix转化成一个随机值,如表所示6。当前supermatrix达到收敛和获得独特的权重。表7显示了最终的极限矩阵,这是列stochasticand代表最终的重量:

步骤3(计算的重量选择在每个subcriteria)。表8介绍了三级subcriteria成对比较矩阵(),以便计算权重的三个选择。
同样,其余三级subcriteria和备选方案的相对权重可以通过成对比较矩阵,如表所示9。

步骤4(计算旅行风险值替代线路)。然后确定备选方案的综合优先级通过聚合权重整个层次结构。备选方案的综合优先级 因此,旅游风险值的排名从应用这种方法是东京,GPT(0.174);香港和澳门,GPT(0.365);广西桂林,GPT(0.461)。这是基于最低系数最小旅行风险的实证研究。因此,最好的选择的自由职业者是东京GPT ()。

4.2。讨论

这些发现表明,自由职业者将首先考虑旅行风险的角度,进一步评估旅游团正在考虑是否有足够的规模和领域发展的一个旅游风险评估模型。从长期的角度来看,自由职业者可能不得不考虑他们是否能持续获得利润在未来的旅行团。他们有责任旅游团为相关旅行社赚更多的利润。自由职业者的第二个重要的问题是他们的态度。正确的工作态度能帮助自由职业者享有更大的竞争优势,减少潜在的风险在他们的旅行团旅行。此外,自由职业者可以学习如何获得更多的好处,如口头奖励,礼物,或额外的小费。基于实证结果,莫GPT ()旅行风险的最小值在三个选择。因此,它可以被视为一个参考模板自由职业者发展旅游行程风险评价模型。

4.3。实际管理的影响

这项研究提供了自由职业者谁希望评估风险和选择一个旅行社的旅行团旅行过程,涉及使用的一种算法。自由职业者的终极目标评估一个GPT行程选择可以实现,如图3,遵循六个评估标准和18 subcriteria评估。这项研究的结果提供以下实际管理和旅游影响风险评估策略为自由职业者和其他领导人希望改善他们的表现在旅游风险。在考虑的标准和subcriteria权重,我们发现“运输风险,”“金融风险”和“风险社会”的三个最重要的标准。三个subcriteria,传染性疾病的可能性,一个酒店的安全系统,和餐饮的卫生设施,非常重要。

当旅行社经理寻求分配一个团体旅游的自由职业者,同时,自由职业者也评估团体旅游的好处。这表明旅行社经理应该花费更多的努力在一个自由职业者旅游团服务,风险控制机制,同时或随后和客户信心。因此,首先,自由职业者可以选择那些真正重要的标准及subcriteria concept-based模型评估旅游GPT的风险而不是只依赖于他们的工作经验或传统的评价角度。最后,他们可以制定最好的团体旅游业务评估战略旅行团之前回来。

5。结论

该模型采用NGT确定合适的评价标准和评价subcriteria旅游风险,还使用ANP方法权衡这些标准的集合。基于研究的六个评估标准和18 subcriteria模型,三个著名的GPT案例作为例子,如何选择风险最低的旅行在台湾使用该模型。实证结果显示,东京(莫)行程旅行风险值最低,广西桂林(KWL)行程中价值最高的三个评价案例。

海外游客的数量正在上升,揭示了丰富的旅游行业的商业机会。因此,为处于动乱,旅游风险评估,然后选择最佳的GPT行程不仅对他们的业务发展做出贡献,也减少了环境和心理压力。在这项研究中,一组大小,旅游时间和收入被认为是在相同条件的情况下替代gpt。我们提出并解释一个妥协的排名方法深入理解GPT旅行风险的评估方法。该模型已经被有效地应用于实证研究。这个分析的结果应该帮助自由职业者来决定如何实现他们GPT护航和评估策略更有效。未来研究可以使用ANP方法的基本概念和把它与TOPSIS(全序偏好相似理想溶液)技术扩展ANP方法评价排名和提高性能的差距实现所需的/需要值(目标)。

相互竞争的利益

没有利益冲突有关。