[論文レビュー] The Impact of an AirBnb Host's Listing Description 'Sentiment' and Length On Occupancy Rates

Richard Diehl Martinez, Anthony Carrington+3 more|arXiv (Cornell University)|Nov 25, 2017

Aviation Industry Analysis and Trends被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、ニューヨークシティのデータを用いて、エアビーアンドビーのホストが作成する物件の説明文の感情分析と長さが空室率に与える影響を調査している。長めの説明文は空室率の上昇と相関しているが、AFINN語彙を用いて測定されたポジティブな感情は有意な影響を示さない。代わりに、レビュー数とアメニティが予約成功のより強い予測要因となる。

ABSTRACT

There has been significant literature regarding the way product review sentiment affects brand loyalty. Intrigued by how natural language influences consumer choice, we were motivated to examine whether an AirBnb host's occupancy rate (how often their listing is booked out of the days they indicated their listing was available) can be determined by the perceived sentiment and length of their description summary. Our main goal, more generally, was to determine which features, including (but not limited to) sentiment and description length, most influence a host's occupancy rate. We define sentiment score through a natural language algorithm process, based on the AFINN dictionary. Using AirBnB data on New York City, our hypothesis is that higher sentiment scores (more positive descriptions) and longer summary length lead to higher occupancy rates. Our results show that while longer summary length may positively influence occupancy rates, more positive summary descriptions have no effect. Instead, we find that other factors such as number of reviews and number of amenities, in addition to summary length, are better indicators of occupancy rate.

研究の動機と目的

• エアビーアンドビー物件の説明文の感情と長さがその空室率に与える影響を特定すること。
• ホストの説明文に含まれる自然言語特徴が、消費者の予約行動に与える影響を調査すること。
• 感情や長さ以外の要因において、空室率を最も強く予測する重要な物件属性を同定すること。
• 言語的特徴と実態のあるアメニティ、および社会的証明（例：レビュー）が予約結果に与える相対的影響を評価すること。

提案手法

• 各物件の説明文に対してAFINN感情語彙を適用し、感情スコアを算出。
• 語数を用いて説明文の長さを測定し、空室率への影響を評価。
• 感情、長さ、レビュー数、アメニティ、その他の物件特徴を変数として、多変量回帰分析を用いて空室率をモデル化。
• 公に入手可能なデータを用いて、ニューヨークシティのエアビーアンドビー物件に焦点を当てる。
• ホスト固有および物件固有の共変数を制御し、テキスト特徴の影響を分離。
• 統計的モデリングを用いて、交絡要因を調整した上で感情と長さの有意性を検証。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 エアビーアンドビー物件の説明文によりポジティブな感情が込められていると、空室率が上昇するか？
• RQ2 より長い説明文は、予約される可能性を高めるか？
• RQ3 他の物件特徴を制御した場合、感情と説明文長さは空室率の有意な予測要因となるか？
• RQ4 言語的要因と実態的要因のどちらが、空室率を最も強く予測するか？

主な発見

• より長い説明文は、空室率の上昇と正の相関関係にあり、詳細な説明が予約パフォーマンスを向上させることを示唆している。
• 予想に反し、AFINN語彙を用いて算出された高い感情スコアは、空室率との間に有意な相関関係を示さない。
• 物件のレビュー数は、感情や説明文長さよりも空室率のより強い予測要因である。
• 物件内のアメニティの有無と数は、言語的特徴よりも空室率に大きな影響を与える。
• 他の変数を制御した後でも、感情スコアは空室率予測モデルの改善に有意に寄与しない。
• レビュー数やアメニティなどの他の特徴が含まれても、説明文長さは依然として有意な予測要因のままである。