Hotel assessment through social media: The case of TripAdvisor

Hotel booking decisions are increasingly influenced by consumer feedback available on social media sites. Using data submitted by customers on TripAdvisor, this study analyzes the customer satisfaction ratings posted for 2,211 hotels. The study provides four key contributions to our knowledge on this subject. Firstly, a comparative analysis was conducted of customer ratings for hotels located on the Spanish coast and Portugal's southern coast. Secondly, significant differences were found in the number of comments and average online review ratings, which showed a correlation to the tourism destinations’ geographical locations. Thirdly, the study found that customers tend to rate their hotel experiences positively. Fourthly, the customers' overall level of satisfaction with a hotel tends to increase proportionately based on the number of customer feedback comments posted for that hotel. Consequently, one of this study's findings is that hotels should encourage their customers to post comments on customer review websites to balance out any negative feedback

An Analysis of Successful SQLIA for Future Evolutionary Prediction

Web applications are a fundamental component of the internet, many interact with backend databases. Securing web applications and their databases from hackers should be a top priority for cybersecurity researchers. Structured Query Language (SQL) injection attacks (SQLIA) constitute a significant threat to web applications. They can hijack the backend databases to steal personally identifiable information (PII), initiate scams, or launch more sophisticated cyberattacks. SQLIA has evolved since its conception in the early 2000s and will continue to do so in the coming years. This paper analyzes past literature and successful SQLIA from specific time periods to identify themes and methods used by security researchers and hackers. By extrapolating and interpreting the themes of both literature and effective SQLIA, trends can be identified, and a clearer understanding of the future of SQL injection can be defined to improve cybersecurity best practices

Anonymity and Language Usage: A Natural Experiment of Social Network Integration

The Internet creates an anonymous and non-authoritarian environment where people do not have social inhibitions and can express opinions freely. However, such disinhibition at times leads to abusive use of language and uncivil behavior in the online environment. This paper leverages data from a natural experiment on an online review platform that integrated social network platform personalization features, which exposes users in an anonymous environment to a social environment. Interestingly, our preliminary findings show that after the social network platform integration, users express more emotions (specifically, they become more positive but less negative), are less likely to use inappropriate language that include sexually explicit words or words that shows rage. Further, users are less egocentric and more social in their language use. We discuss the implication of this study for creating a civil online environment

Review Manipulation: Literature Review, and Future Research Agenda

Background: The phenomenon of review manipulation and fake reviews has gained Information Systems (IS) scholars’ attention during recent years. Scholarly research in this domain has delved into the causes and consequences of review manipulation. However, we find that the findings are diverse, and the studies do not portray a systematic approach. This study synthesizes the findings from a multidisciplinary perspective and presents an integrated framework to understand the mechanism of review manipulation. Method: The study reviews 88 relevant articles on review manipulation spanning a decade and a half. We adopted an iterative coding approach to synthesizing the literature on concepts and categorized them independently into potential themes. Results: We present an integrated framework that shows the linkages between the different themes, namely, the prevalence of manipulation, impact of manipulation, conditions and choice for manipulation decision, characteristics of fake reviews, models for detecting spam reviews, and strategies to deal with manipulation. We also present the characteristics of review manipulation and cover both operational and conceptual issues associated with the research on this topic. Conclusions: Insights from the study will guide future research on review manipulation and fake reviews. The study presents a holistic view of the phenomenon of review manipulation. It informs various online platforms to address fake reviews towards building a healthy and sustainable environment

A big data exploration of the informational and normative influences on the helpfulness of online restaurant reviews

© 2020 Edith Cowan University With the proliferation of user generated online reviews, uncovering helpful restaurant reviews is increasingly challenging for potential consumers. Heuristics (such as “Likes”) not only facilitate this process but also enhance the social impact of a review on an Online Opinion Platform. Based on Dual Process Theory and Social Impact Theory, this study explores which contextual and descriptive attributes of restaurant reviews influence the reviewee to accept a review as helpful and thus, “Like” the review. Utilising both qualitative and quantitative methodologies, a big data sample of 58,468 restaurant reviews on Zomato were analysed. Results revealed the informational factor of positive recommendation framing and the normative factors of strong argument quality and moderate recommendation ratings, influence the generation of a reviewee “Like”. This study highlights the important filtering function a heuristic can offer prospective customers which can also result in greater social impact for the Online Opinion Platform

A Referral Rewards Incentive Dedign On Travel Consumer- Generated Content

User-generated content has become increasingly important to both tourism practitioners and travel consumers. Although prior studies have demonstrated how impactful UGC is and why marketing mavens employ UGC sites in their marketing campaigns, there is still scant evidence on how to successfully manipulate them. To fill this void, we conducted a two-phase experiment study. In the experiment, first, 65 tourists were invited then grouped according to three different treatments (namely, creating travel posts to achieve the maximum ‘comments’, ‘retweets’, or ‘likes’), and one will be rewarded if he/she achieves the goal. Second, for the manipulation check, we invited another group of Chinese consumers (n =268) to rate these travel posts based on their perceptions. Our experiment results indicate that this referral rewards incentive design has significant effects on consumers’ UGC perception (the credibility, interestingness, influence of postings), behavioral intentions (purchase intention, and WOM intention), and their likelihood of social media engagement (offering ‘likes’). In addition, we also discuss the implications of the results and how to exploit this design

Maping customer experience tips: insights from online museum reviews

To understand the main attributes with impact on museum’s visitors’ experience, this study analyses the e-WOM communication in the form of the reviews shared by customers on TripAdvisor. A qualitative and exploratory approach was applied through a thematic content analysis on 1403 reviews from five Portuguese museums with a presence on that online platform. The results revealed the attributes and sub-attributes with more impact on the visitor’s experience. Exhibition’s Quality and Ambient Conditions greatly influence the reviewers, and Staff Behaviour and Signs & Signage are the attributes with less impact on the experience. Given the recognized lack of research regarding the museums’ atmospherics features, this study provides contributions to literature and practice by giving continuity to the gaps identified in previous studies. This research brings useful light tips for museums’ management to explore and improve their services and take advantage of e-WOM as a marketing tool. Due to the recognizable increase of technology in museums, the sub-attribute Multimedia Displays arise reveals the importance of exploring this feature in future research.O setor dos museus cresceu consideravelmente no último terço do século XX (Harris, 2013). Entre 2012 e 2020 o número de equipamentos culturais desta natureza aumentou 60% (UNESCO, 2020) em todo o Mundo. Assim como em Portugal, onde se verificou um aumento de 238 museus em 2019 face ao ano de 2000 (Fundação Francisco Manuel dos Santos, 2020). Segundo o International Council of Museums (ICOM) (2018): “O museu é uma instituição permanente sem fins lucrativos, ao serviço da sociedade e do seu desenvolvimento, aberta ao público, que adquire, conserva, investiga, comunica e expõe o património material e imaterial da humanidade e do seu meio envolvente com fins de educação, estudo e deleite.” (Museum Definition, Prospects and Potentials report and recommendations, ICOM’s Executive Board, December 2018). Os museus, tal como outras atrações culturais, têm um papel importante na indústria do turismo (Bauer, Sohn & Oliveira, 2019; Durão, 2009) e contribuem para o crescimento da economia local (Llop & Carod, 2012). Embora o crescimento do turismo seja uma realidade do século XXI (Pennings, 2015), a pandemia Covid-19 veio inverter a tendência de crescimento e este sector tornou-se um dos mais afetados, tendo registado, em 2020, uma queda de 74% em relação ao ano anterior (UNWT, 2021). De acordo com a UNESCO (2020), apesar de, um modo geral, o turismo cultural ter sido particularmente afetado, nomeadamente os museus, as respostas e soluções para manter as operações surgiram de forma célere e eficaz. Cada vez mais, os museus utilizam ferramentas da Internet para atrair visitantes (Bauer et al., 2019) e, simultaneamente, acompanhar o seu comportamento através dos comentários partilhados através de electronic Word of Mouth (e-WOM) nas redes sociais (Alexander, Blank & Hale, 2009; Antón, Camarero & Garrido, 2019; Dellarocas, 2003; Hausmann, 2012; Kempiak, Hollywood, Bolan & McMahon-Beattie, 2017; Rodgers & Wang, 2011). Babić Rosario et al. (2020: 427) definiram e-WOM como a “comunicação relativa ao consumo, gerada pelo consumidor, que implica ferramentas digitais e que é dirigida a outros consumidores”. O e-WOM pode ser de conteúdo positivo, negativo, uma combinação de positivo e negativo ou neutro (Rodgers & Wang, 2011). A avaliação do conteúdo gerado e partilhado nas redes sociais, denominada de valência, tem recebido atenção crescente na academia (Cheung & Thadani, 2010; Filieri, 2016; Zanibellato et al., 2018) na medida que os consumidores têm propensão em atribuir forte relevância e confiança ao mesmo. As avaliações negativas tendem ainda a ser mais valorizadas do que as positivas e as classificações extremas tendem a ser consideradas não confiáveis (Filieri, 2016). No TripAdvisor os utilizadores fazem a avaliação da experiência através dos comentários (reviews) e da classificação de 1 a 5 (rating). Através do rating é possível avaliar a qualidade do produto (Hong & Pittman, 2020) e a satisfação (Zanibellato et al., 2018). Segundo os estudos de Alexander et al. (2018) e Yoon et al. (2019) há uma correlação entre o rating e a valência de e-WOM. O e-WOM permite saber o que é que os consumidores dizem de um produto (neste caso os museus) e criar campanhas de e-WOM para atingir objetivos de marketing (Chu & J. Kim, 2018). Assim, os museus devem trabalhar o e-WOM como uma ferramenta de marketing (Hausmann, 2012) e desenhar as experiências oferecidas tendo em vista proporcionar satisfação dos seus visitantes. A literatura reconhece que visitantes satisfeitos geram avaliações positivas (Antón et al., 2019). De acordo com McLean (1997), o produto do museu é a experiência da visita e esta resulta dos serviços tangíveis e não tangíveis. A experiência começa antes da entrada no museu (Rowley, 1999) com uma pesquisa sobre o museu e os seus serviços (Alexander et al., 2018). Uma vez no museu, o visitante experiencia a exposição e todos os serviços disponíveis (Chan, 2009; de Rojas & Camarero, 2008). A experiência continua depois da saída do edifício, estende-se às memórias e às partilhas em redes sociais e avaliações no TripAdvisor (Alexander et al., 2018). Zanibellato et al. (2018) estudaram as características/atributos que influenciam a experiência do visitante (de forma positiva ou negativa) através da informação partilhada pelos visitantes dos 10 museus mais comentados no TripAdvisor. A partir dos conceitos de atmospherics e servicescape, Conti et al. (2020) desenvolveram o conceito de museumscape. Com base, essencialmente, na teoria de Bitner (1992) definiram as seis categorias que influenciam a experiência do visitante: Ambient Conditions, Staff Behaviour, Facilities and Convenience, Art Gallery Quality, Exhibition Space Aesthetics, Signs and Signage. Os autores, através de uma pesquisa exploratória por entrevistas diretas aos visitantes de três museus italianos, estudaram o espaço do museu e o ambiente físico e o seu impacto no Word of Mouth (WOM). Sendo uma área de investigação emergente (Alexander et al., 2018; Conti et al., 2020; Hausmann, 2012; Zanibellato et al., 2018), são identificadas pertinentes lacunas de investigação, nomeadamente o facto de haver poucos estudos sobre e-WOM no campo museológico e sobre a influência do ambiente e espaço físico dos museus na experiência de visita. Assim, e nesta sequência, o objetivo principal desta pesquisa é estudar os atributos dos museus com impacto na experiência do visitante através do e-e-WOM. Os objetivos específicos deste estudo são os seguintes: • Analisar o perfil do visitante com base na sua atividade no TripAdvisor: origem, experiência como utilizador na plataforma (status) e data da experiência; • Classificar os atributos da experiência de visita ao museu de acordo com a sua natureza: produto principal, serviços periféricos e ambiente; • Identificar os atributos e subatributos mais relevantes da experiência de visita ao museu, mencionados pelos reviewers; • Examinar a relação entre a performance dos atributos do museu e a satisfação. Desenvolveu-se um estudo qualitativo exploratório (Creswell, 2007; Merriam & Tisdell, 2016) com uma abordagem dedutiva e indutiva (Bardin, 1977). A informação foi recolhida de uma fonte secundária (Adams, Khan, Raeside & White, 2007), nomeadamente de documentos virtuais (Bryman, 2012): reviews partilhadas no TripAdvisor.com. Esta abordagem foi inspirada em estudos anteriores (Zanibellato et al., 2018; Alexander et al., 2018). O estudo empírico debruçou-se sobre o caso português. As avaliações estudadas pertencem aos cinco museus portugueses, com presença no TripAdvisor, com mais avaliações nas categorias de Museus de Arte e Museus de Especialidade: Museu Calouste Gulbenkian, Museu Nacional do Azulejo, Museu Coleção Berardo, Museu Nacional dos Coches e Museu Nacional de Arte Antiga. Os 1403 comentários recolhidos pertencem aos anos de 2018 e 2019 e foram escritos em língua inglesa. A informação foi tratada através de uma análise temática de conteúdo categorial (Adams et al., 2007; Bardin, 1977; Esteves, 2006) com recurso ao software Nvivo 12. As categorias, baseadas em Conti et al. (2020), surgiram de acordo com os temas repetidos; de seguida, esses temas foram divididos em subcategorias e posteriormente as referências foram distribuídas conforme a direção/valência (positivo, negativo ou neutro) (Rodgers & Wang, 2011; Zanibellato et al., 2018). Por último, procedeu-se à quantificação para encontrar a frequência de ocorrências (Esteves, 2006) e, assim, analisar os atributos e subatributos com mais impacto na experiência do visitante. Em relação aos reviewers, verificou-se que a maioria são de origem Norte Americana e Europeia e que apresentam um elevado grau de experiência enquanto utilizadores do TripAdvisor (status). Os resultados mostram que a classificação dos museus é positiva (4.5 na escala de 1 a 5), assim como as referências das reviews são maioritariamente positivas, em linha com outros estudos (Alexander et al., 2018; Yoon et al., 2019). A codificação revelou os cinco principais atributos que impactam a experiência do visitante, com algumas diferenças em relação aos atributos definidos no estudo de Conti et al. (2020): Ambient Conditions, Exhibition’s Quality, Facilities and Convenience, Museum Space Aesthetics, Signs & Signage, and Staff Behaviour. Também surgiram novos subatributos em relação aos trabalhos de Zanibellato et al. (2018) e de Conti et al. (2020). A principal conclusão da análise de resultados é que o produto principal do museu (Exhibition’s Quality) é o maior influenciador da visita, seguido das condições do ambiente. Os atributos que impactam menos a experiência do visitante são Signs & Signage e Staff Behaviour. Os resultados permitem confirmar as conclusões de Zanibellato et al. (2018) sobre algumas características que impactam a experiência apenas quando há um acontecimento negativo, como é o caso de Staff Behaviour e dos subatributos Display e Acessibility. Ao cruzar os dois estudos, um sobre o conceito de museumscape (Conti et al., 2020) e o outro sobre a análise de e-WOM no contexto museológico (Zanibellato et al., 2018), foi possível desenvolver uma abordagem mais alargada ao e-WOM e ao museumscape, reforçada com a emergência de novos subatributos. As pistas encontradas neste estudo podem ser ferramentas úteis para os museus explorarem e melhorarem os seus serviços e também para mostrar como seria importante considerar as comunicações de e-WOM nas estratégias de marketing. A recolha manual das 1403 reviews e da respetiva informação sobre cada review foi a maior dificuldade encontrada durante a pesquisa, pelo que, para futura investigação, recomenda-se a utilização de um software de recolha de dados adequado ou então, quando possível, a recolha da informação de forma gradual. Este estudo foi realizado antes da Covid-19, pelo que os atributos revelados podem ser úteis para estudar estratégias de espaço e serviço no contexto pandémico e pós-pandémico. Um dos subatributos que parece ser merecedor de atenção futura, devido ao crescimento da utilização de tecnologia por parte dos museus (Luo, 2020; Trunfio & Campana, 2019), é o subatributo referente aos dispositivos Multimedia (Multimedia Displays). Este estudo também deixa como sugestão para investigação futura aprofundar as razões que explicam o decréscimo de reviews de um ano para o outro quando o número de visitantes aumentou. Finalmente, parece ainda ser merecedor de investigação futura, o estudo da influência das reviews partilhadas por outros utilizadores (Yoon et al., 2019) nas reviews atuais