文摘
COVID-19之前,旅游业是世界经济的重要行业之一。本研究试图衡量中国游客的感知有关COVID-19在中国的传播。拥挤感知、排外主义和种族中心主义的测量指标研究。五点李克特量表是用来预测各目的地的游客的感知。Kaiser-Mayer-Olkin测试和克伦巴赫的α进行以确保相应项目的有效性和可靠性。使用SPSS版本21获得因子载荷,平均值和标准偏差。回归分析是用来衡量结构的强度的关系,证明了假设。从730年中国受访者问卷已满。人工神经网络和混淆矩阵用于验证和性能评价,分别。结果表明,拥挤知觉、仇外和民族优越感COVID-19在流行病的传播引起的。 Hence, the tourism industry in China is adversely affected by COVID-19. The crisis management stakeholders of the country need to adopt policies to reduce the spread of COVID-19. The tourism sector needs to provide confidence to the tourists. It will provide ground for the mental strength of the tourists in China.
1。介绍
COVID-19有世界各地的旅游业的负面影响,导致关闭大量旅游目的地(1,2]。旅游业被认为是最脆弱的行业大流行。因此,一个巨大的努力已经完成重新开放的行业但不是因为疾病的传播(1,3]。灾难发生在旅游业中定期(1,3]。限制流行病的传播由于COVID-19已不可能,因为旅游和酒店行业的衰落,世界经济的崩溃,旅游行业的变化,以及不久的将来的可预测性的旅游业4]。
2020年1月,COVID-19有熟悉的世界各地。确诊病例的增多使中国政府快速响应情况。整个世界震惊是因为完全封锁武汉市1月23日,2020年。一个星期后,世卫组织宣布流行国际关注的突发公共卫生事件在中国(国际关注的突发公共卫生事件)。直到那个时候,总确诊病例7711人,只有83例中国以外的地区。中国、韩国、伊朗和COVID-19的受害者。在一个星期,韩国的情况下从31日提高到1000。
同样的,伊朗的情况下从零到1000年的12天。今年3月,中国和韩国获得控制疫情。与此同时,它搬到欧洲和美国。美国最大数量的情况下,和意大利与死亡率最高。约翰霍普金斯冠状病毒资源中心数据用于情节六大受害者的确诊病例的国家。世卫组织宣布流感大流行在全球范围内,金融市场造成不利影响。观察下降30%在标普500指数从2月19日到3月23日。非典只影响了中国,而COVOD-19已经成为整个世界的危机,显示更严重影响预测(5]。
就像黑天鹅事件(6和第二次世界大战7),COVID-19全球医疗系统有显著的影响,挥舞着影响人类的方方面面。世界卫生组织宣布全球紧急由于COVID-19(1月30日8]。为了克服这种情况,政府实施边境关闭,取消旅行,检疫(9在发达国家,担心经济损失的不良结果。由于经济障碍,主要行业包括产业参与提取原材料、辅助部门涉及成品和三级部门涉及服务业已经严重影响[10]。
旅行是最有趣的方法探索新的地方没有疾病,犯罪和灾害。流行病和大流行病的two-fearing新闻是游客。在这种情况下,它是恼人的应对情况。乘客在传播疾病发挥了重要作用的地方(11]。最近,世界将面临紧急由于冠状病毒的传播。最近几个月,由于世界都集中在流行一种新的冠状病毒的出现。这种病毒是非常危险的,而且蔓延速度很快,导致世界各地爆发。这种病毒从动物传播到人类。严重急性呼吸系统综合症(SARS)在2002年从鸟类传播到人类。中东呼吸道综合征(即2012年骆驼传染给人类12]。2002年11月至2003年6月,8000人感染了非典病毒;三分之二的人来自中国(13]。台湾、香港、新加坡和加拿大也受到了影响。因此,旅游避免访问东南亚,以减少感染的风险。
全球价值链被打断了,因为在中国的产量损失。同时,中国在旅游业中发挥着重要作用。中国游客海外花了2770亿美元在2018年,21%的全球旅游支出(14]。由于COVID-19,中国的旅游业在国际上受到影响。从旅游显赫而封锁影响了收入。在泰国,旅游的2018年GDP的贡献是11%,这是十年前的6%。风险沟通是一个好的起点在旅游业富有表现力的预测评价。风险沟通可以解释、教育和警示潜在的危险,因为信息共享的社会群体,信息传播过程,或感知影响的危险。它还需要考虑,信息传播的质量产生重大影响验收和评估风险发生的可能性(15]。
受影响最严重的行业酒店和旅游。万豪酒店国际派出数千名员工离开。2020年3月5日,希尔顿酒店也通知债权人提供17.5亿美元的循环贷款克服金融困难(16]。酒店业在美国每间客房营收下降了11.6%,直到3月7日,而在中国,入住率下降了89%,2020年1月的结束。由于需求下降,美国酒店公司计划提供1500亿美元的员工直接援助和15亿美元直到2月15日(17]。美高梅国际酒店集团在拉斯维加斯国际放弃了各种各样的工作在3月16日(18]。在德国酒店的入住率下降了36%自3月1日,2020年。意大利的入住率也减少到6%。伦敦被认为是最稳定的,有47%的入住率。一般来说,COVID-19已经扰乱了酒店行业显著(19]。
2。文学
由于严重COVID-19条件,旅游业也是影响严重的减少影响供给和需求。世界旅游协会通知,5000万年世界旅游业职业是开放的威胁(20.]。在全球范围内,145万中国访问了越南在2019年的头三个月,而在2020年1月,这个数字下降至644000人。COVID-19带来旅游业的发展基于认识论。中央认识论范式在人类行为心理学表明照亮它的自适应功能和基本的意图。娃(21]和Tinbergen [22)解释说,进化认识论区分直接和最终的人类行为的动机。这种方法称为因果关系领域的哲学(23]。直到现在,毁灭性的旅游研究都聚焦于近似方法来解释人类的行为,这样,忽略终极方法(24]。
进化心理学认为人类继承了生理和心理的措施明显在安全等不同的动机,避免从疾病、协会、位置,朋友的成就,朋友保留,和家庭护理25]。作为这种方法的解释,在这里,我们专注于避免冠状病毒的大流行。至关重要的旅游研究来解释人类行为作为进化的观点开始。例如,复制方法的开始之间的联系和对危险的旅游活动在人类提出风险增加交配的成就(26]。此外,解释方法之外,反而是和Kenrick [25存在和发挥重要作用在游客的行为24),旨在概述旅游研究的方法。旅游是一个当代的活动相当不同于传统社会措施的增强和心理的措施管理旅游业作为一个令人愉快的事实的存在(27]。因此,研究人员意识到潜在的心理学可以巧妙地采用基于当代旅游业的措施方法。
以前的文献显示游客的能力,以避免疾病的价值和感知健康脆弱性与旅游相关的后果(28];勒普和吉布森,2003;雷和Mavondo, 2005。这些研究是伴随着不足研究检查游客的评估和避免感染(29日,30.]。另一项研究调查流行病和大流行病的经济行为影响游客(31日];杨、张、陈,2020;张、侯、李,2020年。Fenichel、Kuminoff Chowell(2013)研究了游客采取自我保护的行为在猪流感疫情的传播,2009年务实等相关经历明显的漏洞,避免旅行(32]。这些发现显示避免疾病的意义来理解人类行为在一个相当的水平。
存在一个避免疾病之间的联系,仇外心理,对疫苗接种的偏好,和意图吃当地的食物33]。此外,进化的旅游模式适用于提供eventual-level COVID-19大流行期间游客的感知。因此,流行和后果之间的关系像种族中心主义,排外,拥挤感知调查旅游文献[34]。至于COVID-19而言,岛上模型是适用的,因为它是一个生态指标,突然改变了整个世界。这个概念关注全球环境的微生物疾病的风险(35];合成天然气et al ., 2018。游客的行为大大改变了由于由于微生物表型可塑性和生态变化。以前的文献已经观察到疾病的传播和游客的行为之间的联系(36]。
个体行为和群体水平的免疫系统都对认知、情感和行为。偏见是观察增加残疾人,超重的人,老人因为病毒性疾病引起的不寻常的特征(37]。然而,人类行为系统不仅仅是受到别人的存在,但也与增强忧虑造成的潜在的羞辱(38]。此外,人类行为的免疫系统将会影响个人的行为和标准关于外向性,性,和坦诚的经验(39]。同样,微生物风险已经连接到扩大正统,政治传统,强大的家庭关系,和宗教40,41];穆雷和夏勒,2012年。免疫系统的行为,病毒性疾病感染更昂贵的比避免克服感染的风险(42]。
在之前的文献,发现对个人的态度来收集波动。方法已经连接了首选的关系营销领域的模式越来越靠近别人(43]。另一方面,行为的启动免疫系统增强了个人的负面感知拥挤(30.]。最后解释了一个新兴的方法克服疾病的影响在拥挤地区(30.]。当然,拥挤的环境的解释适用于测量厌恶理解(44]。文献调查的游客拥挤的感觉和经验(45];年,李、张、张,2017年。
目前,世界各地的全球化发生;仇外心理是有害的因为避免接触外国人,而是执行某些积极成果(37]。明确,排外情绪,避免疾病从外国人到当地没有免疫力的人(46]。几个实证研究关于免疫系统行为之间的联系和仇外心理导致负面看法外国人正在开发由于对疾病的易感性(46,47];Prati Pietrantoni, 2016。后面,这样的结果与重大疾病相关的仇外情绪主要是像埃博拉病毒疫情,导致脆弱性较高的2014年美国受访者(47]。
人工智能(AI)专注于行动,响应,或行为(48]。AI在人类学和nonanthropological实践证明使用学习解决问题,分析和解释数据49]。人工智能发展迅速做简单的动作更复杂的社会活动,比如客户的感知可持续干预(50]。AI明显有利于推理、阐述建模、预测,预测的目的。作为一种信息技术工具,它是嵌入在促进客户的内部和外部的业务活动对个人和客观的措施(50]。AI是用于个人招聘结合人脸识别和语言处理在采访中,训练,和使用机器人和视觉扫描技术的发展,薪资评估使用神经网络(贾et al ., 2018)。Amazon和Netflix也使用人工智能分析客户数据和定制产品(51]。
人工智能已经广泛使用在组织和行业将在it相关领域的进化(50]。过去的十年里,大量的研究调查技术验收和用户的满意度52];国王和他,2006;MarangunićGranić,2015;Wixom和托德,2005;吴和陈,2017。AI几乎适用于客户服务涉及客户和发展服务的方便和灵活性。企业家和顾问是最重要的个人提升和应用人工智能的作用在顾客导向的企业51,53];Walchuk, 2019年。从IT的角度来看,应用人工智能机器学习和自然语言处理54]。从业务的角度来看,人工智能管理技术驱动技术来促进业务活动为利润最大化(50]。从用户的角度来看,人工智能是一家集乐器为提高效率和增加顾客的方便和灵活性(55]。本研究着重于人工智能工具像旅行目的地的增强子和机器人提供计算机相关服务和利益各方,包括客户和组织(de Kervenoael et al ., 2020)。这些工具被称为人工智能在这项研究。
人工智能显示客户服务,并提供客户互动。自解释性理论表明,人工智能工具可以应用实益组织不了解技术基础(琼斯,2003)。这一理论起源于生态研究;它也可以应用于组织知道技术可以现实的组织的效率,满足,和参与56];Ganguli和罗伊,2011。人工智能是用来测量客户反应,反映了他们的行为像满意度、采购习惯,和忠诚。Ajzen(1985)建议计划行为理论将信念,态度和行为心理学,市场营销和信息技术(50,57,58]。目前的研究重点是将人工智能应用于客户的反应,而不是行为后果的旅游业。聊天机器人可以用于遗产旅游管理的需要和想要的游客。聊天机器人有时涉及客户通过提供积极的和一致的交互(51]。
考虑到上述讨论,得出游客的免疫系统与COVID-19流行有很强的关系。基于前面的文学,它是检查的行为被感染的免疫系统是开放COVID-19 [47,59]。
3所示。问题陈述
由于社会距离的COVID-19一直被认为是时间压力和抑郁的旅游业在中国。利用人工神经网络和统计工具,本研究打算测量观察流感大流行期间中国游客的反应。中国人认为COVID-19的传播是由拥挤、排外主义和种族中心主义。疾病的传播的目的地是由拥挤造成的。仇外情绪产生游客的感知的不适和紧张有关外国人在目的地。同样,中国的旅游业发展的规范和价值观的国家。游客认为他们会感染疾病的如果他们访问的目的地。AI明显有利于推理、阐述建模、预测和预测目的的旅游业。同样,使用李克特量表测量游客的满意度水平。因此,人工神经网络是用来测量期间中国游客的感知COVID-19与统计分析。
4所示。研究方法
4.1。该模型阶段
测量H1, H2, H3,从受访者使用问卷调查获得的数据。作为安和所有的数据不是有效的统计分析,从旅游者获得的数据T1、…T2、…T823年被归一化预处理。获得有效数据,选择,清洁,去除离群值,执行的缺失值和删除数据。然后,问卷调查获得的数据的一致性使用量表的阿尔法。测量一致性,验证性因素分析后,相关性和回归分析已经完成。
T1,T2、…Tn分别在中国游客,如图1。H1, H2, H3的假说是研究。CFA是验证性因素分析。
H1。拥挤的传播影响COVID-19游客的目的地在中国。
H2。仇外COVID-19期间观察到中国从国际人。
H3。感知的脆弱性和民族优越感是观察之间的关系。
以下4.4.1。由于COVID-19 Infectability的中国游客
在哪里l对数和π是中国游客的感知infectability COVID-19。CP1, CP2 CP3撞到或互相刷,目标人群,和感觉舒适,分别对拥挤感知测量项目(CP)。TX1, TX2 TX3、TX4 TX5熟悉外国人,外国人感到不安,误解,怀疑,和感觉担心,分别对游客的仇外心理测量项目(TX)。同样,TE1, TE2, TE3中国支持经济,每个人都支持经济,和做的工作,分别是游客的民族优越感的测量项目(TE)。误差项。
4.2。数据预处理
安,定位数据的标准化尚未使用的标准技术。获得验证,数据预处理与数据收集。使用的数据共823份问卷被分布在济南,山东省,中华人民共和国在2020年7月和8月在中国受访者。使数据适合人工神经网络和统计分析,实现正常的数据清洗。29个被访者没有提及他们的年龄段如下问卷,因为他们每二十年。指定的婚姻状况不是九个受访者。同样,31个受访者的学生没有回复的调查问卷。总数的5个受访者没有提及他们的教育水平。19个受访者没有透露流感大流行期间访问目的地的数量。结果,730份问卷有效期823年已经宣布安和统计分析。
4.3。调查对象和方法
SPSS版本21是用于编码和数据输入的过程。本研究着重于调查的COVID-19至关重要的旅游方式。本研究测试旅游与进化的关系的方法。此外,本研究探讨了拥挤知觉,游客的仇外心理,民族优越感和COVID-19感染能力的游客和他们的影响力在中国旅游。中国人观察最全球消费者在旅游,在2019年2770亿美元的支出(UNWTO, 2019)。收集的数据来自中国游客。五点李克特量表用于测量对当地人民的看法。大约730中国受访者问卷在不同旅游目的地在济南,山东,中国。这项研究从7月1日至8月15日,2020年。
问卷的条目被改编成各种研究。适应是强制捕捉最相关的数据。我们的项目从阿克曼认为infectability et al。38),这是接近测量开放冠状病毒(邓肯et al ., 2009)。这个测量也已经具备了与疾病相关的其他范围和影响行为的启动免疫系统。游客的仇外情绪的物品是改编自文献[60),项目的民族优越感来自文献[33]。拥挤感知项目是改编自的研究文献[30.]。
4.4。人口统计学特征
这项研究是在济南,山东省,中华人民共和国。中国受访者填写了调查问卷。COVID-19的感知和旅游已被测量。五点李克特量表包含测量值的强烈不同意,不同意,既不同意也不反对,同意和强烈同意被用来测量游客的感知。受访者分为类基于性别、年龄、婚姻状况、游客的访问模式,教育和目的地。七百三十份有效问卷填写中国居民(表1)。按性别、310年(42.46%)是男性和420年(57.54%)是女性。女性受访者的比例高于男性,因为来访的习惯。当数据分布的基础上,不同的年龄段,160(21.91%)的年龄20 - 25,235(32.19%)年龄25 - 35,180(24.65%)年龄35 - 45,90(12.32%)从年龄45 - 55,剩下的65(8.90%)从年龄超过55年。它显示了大部分的受访者的年龄25至35年。受访者的年龄超过55岁的最少。
同时考虑到婚姻状况,单打219(30%)、被调查者418年结婚(57.26%),和其他受访者(寡妇、离婚等)约有93 (12.73%)。大多数的游客都是学生395人(54.10%)和其他(商人和游客)约有335 (45.90%)。根据受访者的教育水平而言,这是没有定义为169(23.15%)受访者,学士学位持有人有234(32.05%),硕士学位持有者有132(18.08%)、博士学位110人(15.06%),和85年postdocrates受访者(11.64%)。受访者还划分基于目的地访问期间和之后的流行病。大约47(6.43%)访问只有一个目的地,65年(8.9%)访问两个目的地,94(12.87%)访问三个目的地,43(5.89%)访问四个目的地,79(10.82)参观了五个目的地,剩余的402(55.06%)访问了超过五个目的地(图2)。
4.5。人工神经网络
本研究是基于测量的感知postCOVID中国游客的行为。大脑是人体最重要的器官之一,由于直接和间接的性能。人类行为被认为是一个重要的吸引力来源研究[61年]。因此,许多发展项目已经完成由于人工智能的重大贡献62年)解决各种复杂的问题。对于理解人类的大脑,一个生物神经网络(BNN)确定调查结构,功能,和人类大脑的功能。这些研究的一个最重要的后果是人工神经网络的发展来解决各种问题。
soma树突,轴突,soma BNN的基本构建块(63年]。BNN后跟安的生物结构发展中一些BNN的简化数学模型,函数在其自然形式它是如何工作的。同样,文献[64年调查,安是人工神经元的构建块。大量的神经元排列在不同的订单来执行各种任务。各种神经元的建设提供了一种分层结构来安,由输入、隐藏层和输出层。隐藏层的数量可以增加或减少(图3)。
在这里,X1、…X22调查对象的属性,包括年龄、性别、婚姻状况、教育、旅游模式,目的地,或互相碰撞,目标人群,感觉舒适,舒适与外国人,外国人感到不安,误解,怀疑,担心,中国支持经济,每个人都应该支持经济,做的工作,强烈不满意,不满意,不满意或不满意,满意,和强烈的满足。
4.6。绩效评估
本研究重点是由于COVID-19测量中国游客的感知。的性能和评价服务质量由混淆矩阵(65年]。各种参数是用来评估预测模型的性能。混淆矩阵的发展被认为是其中一个最重要的绩效评估矩阵。混淆矩阵是一个二维矩阵的行显示的实际和列显示预测的观察。真阳性(TP),真阴性(TN),假阳性(FP),和假阴性(FN)的基本构建块是开发一种混淆矩阵(表2)。TP显示实际观测的条件是正的,并预测模型提供了一个积极的结果。TN标识实际的消极的观察和积极的预测结果。在《外交政策》的情况下,实际观察是负的和预测的结果是积极的。同样,在FN的情况下,实际观察是积极和预测模型的结果是负的。模型的性能提高的TP、TN和降低了FP和FN的数量。一个简单的混淆矩阵对TP、FP FN, TN如下所示。
不同的性能评价参数计算基于表2中列出的条款。其中最重要的是准确性,敏感性,特异性,F1的分数,制定如下:
5。结果与讨论
5.1。因子分析
整个Kaiser-Meyer-Olkin值是0.82, ,显示强烈的构造之间的有效性。高意味着显示强烈的相互关系,和低意味着显示低的相互关系。因此,拥挤知觉(CP),游客的仇外情绪(TX)和游客的民族优越感(TE)的措施导致感知COVID-19 infectability (PCI)。因此,深刻影响着旅游业由于COVID-19观察到在中国。高意味着显示游客的结构。低意味着表示不赞成的受访者有关一个特定的构造(图的具体项目4)。CP1, CP2 CP3因子载荷的0.76,0.81,和0.75,分别。量表的阿尔法对于这个指标是0.84显示强烈的一致性。意味着这些产品是4.12,4.34和4.31。同时,这些项目的标准差是1.43,1.54,和1.76,分别。TX1, TX2 TX3、TX4 TX5是游客的仇外情绪的测量项目。各自的因子载荷值是0.87,0.74,0.82,0.79和0.81。总的来说,这个指标量表的阿尔法为0.83,显示出强烈的一致性。平均值是3.93,3.46,4.17,3.84和3.71。同样,相应的标准偏差值是1.15,1.54,1.65,1.44和1.43(表3)。
对游客的民族优越感,TE1 TE2, TE3值为0.83,0.80,和0.87因子载荷。量表的阿尔法对于这个指标为0.84,显示项目中最强的一致性。这些项目的平均值是4.09,3.65和4.13。这些项目的标准偏差值是1.65,1.85和1.42。PCI4,同样,PCI1、PCI2 PCI3和PCI5感知infectability物品有0.81,0.83,0.76,0.85,和0.79因子载荷值。总的来说,这个指标量表的阿尔法0.87显示强烈的一致性。平均值是4.02,4.76,4.27,3.96和3.23。标准偏差测量是1.87,1.76,1.69,1.87和1.53(表4)。
5.2。回归
回归分析进行了测量postCOVID知觉的游客。表中为代表,B值拥挤知觉(CP),旅游的仇外情绪(TX),和旅游的民族优越感(TE)是0.367,0.410,和0.330,分别 。结果表明,CP、TX和TE直接影响感知COVID-19 infectability (PCI)(表5)。此外,CP、TX和TE测量postCOVID-19行为在中国是至关重要的因素。CP、TX和TE方差是38.20%,30.60%和31.60,分别(图5)。
这表明postCOVID知觉大多游客拥挤感知的变化,与38.20%的整体变化。游客的民族优越感也会影响游客的行为,改变处方31.60%。最具有影响力的因素是游客的方差仇外,处方30.60%变化。因此,结果管理重大影响的感知infectability COVID-19游客。因此H1, H2, H3证明。
5.3。模型的训练和测试
三个数据集的子集已确定培训和测试。列在表6,70:30比率包括65、78、91、96年和181年满意度值高的不满,不满(B),既不满意也不满意(C),满意度(D)和高满意度(E),分别。同样,测试这个数据集提供了36个,28日,31日,49岁,75 A, B, C,D,E。当数据集分成比例比,相同的满意度水平。训练数据集的输出值是61,30岁,95年,104年和148年A, B, C,D,E,分别。同样,测试数据集的输出值是26岁,49岁,37岁,61年和119年A, B, C,D,E,分别。
同样,比例为50:50,训练输出值是29日,54岁的83年,90年和109年从满意度水平一个来E以升序排序。另外,测试相同的数据集,我们的价值观39岁,67年,81年、84年和94年对高不满(一个),不满(B),既不满意也不满意(C),满意度(D)和高满意度(E),分别。结果,所有数据集显示高满意度水平对大多数的受访者(图6)。
5.4。安
安是用于验证的数据训练和测试。数据分布分为五类:一个,B,C,D,E基于项目的满意度水平的受访者的问卷调查(表7)。这项研究的指标包括拥挤知觉,游客仇外心理,和游客的民族优越感。安训练数据集值预测81年、95年、124年、143年和167年的满意度水平一个,B,C,D,E分别(图6)。
同样,安测试数据集预测值是31日,49岁的58、89年和103年满意度水平一个,B,C,D,E。合成,受访者的高满意度有关项观察(图7)。因此,由于社会距离标准操作程序和感染的机会,由于COVID-19,极大地改变了中国游客的生活模式。生活模式的变化是观察到的或互相摩擦,碰撞,目标人群,舒适,舒适与外国人,不安的感觉和外国人,误解,COVID-19疑心,担忧,支持中国经济,每个人都对经济的支持,和做的工作。
6。结论
中国人发现拥挤的游客的目的地是流感大流行期间传播病毒的根源。减少这种传播,社会距离需要遵循。同样,他们感到不安,担心,和不舒服的外国人,由于害怕感染的目的地。旅游业在中国知名的贡献大量的经济和创造就业机会。因此,保护措施需要遵循阻碍行业原来的位置。
在这项研究中,一个人工神经网络作为预测工具测量满意度水平和游客的感知。测量满意度水平,数据训练和测试三组比率:70:30,比例,50:50。因此,x7,x8,x9、…x17显示或互相碰撞,人群在目的地,舒适的感觉,舒适的感觉和外国人,感觉不安和外国人,提供误解,可疑的访问,担心行为,中国对经济的支持,每个人都对经济的支持,分别和创造就业机会。
由于文化和社会变化在全球范围内,一个很大的影响在旅游需求。在流行之前,旅游业是世界上发展最快的行业。本研究重点是postCOVID游客的行为。一场革命一直在观察游客的心理世界上由于冠状病毒的传播,从其他人类,人类不喜欢和社会归属感。本研究的重点是评估的730份有效问卷受访者测量postCOVID-19行为。
结果表明,拥挤知觉,游客的仇外和民族优越感的关键指标,用以衡量进化范式。灾难改变了心理学的游客。连续的旅行者的决定明显改变了由于全球灾难。世界各地的游客的旅游习惯已经改变,因为观察到大型的伤害。
因此,旅游业被认为是世界上受影响最严重的行业。研究结果显示,游客拥挤感知的是观察到的最具影响力的因素。因此,旅游目的地的及时管理需要克服这个问题。中国的游客需要组织以这样一种方式,以避免社会归属感,减少国家和国际游客之间的交互。避免不良结果从游客的仇外心理,游客在中国需要分发给国内外游客减少接触人类[66年]。
7所示。影响
保险已成为游客最重要的问题在中国。游客顾问公司需要设置面临困难形势的变化,因为变化的全球旅游环境。标准操作程序需要应用于游客的目的地,以避免传播病毒。实施这些标准将确保游客在中国的健康发展。更具体地说,使用口罩和手套,需要确保社会距离,减少接触。
使用人工智能工具来预测流感大流行期间游客的满意度水平的最新技术是一种新的含义在中国旅游业。实际上,人工智能是适用于客户服务涉及客户和发展服务的方便和灵活性。它有利于把旅游业确定潜在的游客满意度的影响因素。
改变订单在旅游部门采取危机管理政策。自由在中国旅行在标准操作程序是一个重要的旅游是紧随其后的是上级的决定。这是一个至关重要的政策为重建旅游业。旅游业需要向游客提供信心。它将提供地面的精神力量在中国游客。防止人类损失,各国应采取保护措施来克服COVID-19的损害。实现社会距离,公司必须采取在线投资系统,避免身体参与。帮助人类留在市场,大公司需要采用没有盈利,也没有损失的政策。
媒体的作用是关键的重要的努力遇到这种情况。媒体必须显示这样的程序,可以避免在人类抑郁症。处理COVID-19,公司需要帮助的员工没有工作给他们奖励。完整的市场应该实现锁定COVID-19还在蔓延,因为没有什么是比人类更重要。是时候让公司指定企业社会责任基金来帮助穷人和穷人。无论大小和复杂性的游客的目的地,使用口罩、手套和消毒液和温度检查必须实现,很难锁定所有的业务活动。
数据可用性
在数据收集阶段收集的数据可从相应的作者。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
确认
这项工作是支持的人员(不支持项目。RSP-2021/395),沙特国王大学,利雅得,沙特阿拉伯。