近日，yl12311线路检测、国际处孔海燕教授团队在人工智能与可持续发展领域取得新进展，研究连续发表3篇论文。研究成果分别在International Journal of Contemporary Hospitality Management（IF=9.72，SSCI一区）和Asia Pacific Journal of Tourism Research发表。三篇研究论文分别由孔海燕教授及其博士研究生王康萍、硕士研究生邱雪洁为第一作者，yl12311线路检测为第一作者和通讯作者单位。三项研究成果在酒店和旅游业视角下，量化并分析了近30年人工智能研究进展，开发并验证了健康旅游中人工智能需求量表，量化并分析了气候变化研究趋势，为未来相关研究奠定了基础，并为旅游管理者、营销人员、人工智能设计师和政策制定者提供重要启示。

随着人工智能（AI）对人们生活、工作、旅游和交流方式的改变日益深化，文化和旅游产业也进入到数字化转型的关键阶段，展现出巨大的智能自动化潜力。受新冠疫情（COVID-19）影响，人工智能在酒店和旅游业的规划、管理、分析、推广、服务和安全保障等方面，应用广泛。

《30 years of artificial intelligence(AI) research relating to the hospitality and tourism industry》（《人工智能（AI）30年，酒店与旅游业相关研究》）基于Web of Science核心合集数据库中的491篇样本论文，采用文献计量法，综合运用Gephi和VOSviewer软件，回顾过去30年（1991-2021年）酒店和旅游业中人工智能研究进展。研究发现，自1991年以来，人工智能研究呈明显增长趋势，尤其是2018年以后快速上升，这表明人工智能逐渐成为研究焦点。目前论文主要呈现四大聚类：人工智能技术、技术接受度、游客感知和未来趋势。此外，研究重点从早期关注人工智能技术研发，逐渐转向游客对人工智能的态度和接受意愿。该研究有助于推动该领域研究发展，为未来研究指明方向，并为政府、旅游目的地和酒店管理机构提供实践启示。

《AI in health tourism: developing a measurement scale》（《健康旅游中的AI：测量量表开发》）旨在通过探索性和验证性因子分析方法，制定初始项目并评估其信度和效度，以开发健康旅游中人工智能需求量表。研究共收集556份有效数据。开发的量表共6个维度、18个项目，具体为人工智能在健康饮食、养生、娱乐、住宿、交通和购物方面的需要分析。该量表的信度和效度均达到满意水平，将为未来实证研究奠定基础。此外，该研究讨论并评估了游客在健康旅游中对人工智能的需求情况，这也为旅游管理者、营销人员、人工智能设计师和政策制定者提供重要启示。

《Past, present, and future of tourism and climate change research: bibliometric analysis based on VOSviewer and SciMAT》（《旅游与气候变化的过去、现在与未来——基于VOSviewer和SciMAT的文献计量分析》）基于Web of Science核心合集1998-2021年1247条题录数据，运用VOSviewer和SciMAT两个互补的文献计量工具，绘制合作网络和战略坐标等可视化图谱，动态显示该领域研究前沿的发展历程。结果表明，旅游与气候变化研究发文量和引文量都呈现先缓后急的增长趋势，全球关注度显著上升。不同国家（地区）、机构、作者的合作加速了知识产出。面板数据、滑雪旅游、户外休闲、国家公园、亲环境行为和误差修正是目前的研究重点。基于关键词战略图预测该领域未来研究趋势，以推动旅游与气候变化研究的进一步发展。

三项研究成果得到国家社会科学基金项目和国家社科重大项目的资助。孔海燕教授团队长期从事旅游与可持续发展研究，近年来，该团队在旅游管理、人力资源相关领域SSCI、CSSCI权威期刊发表论文一百余篇，主持国家社科基金项目、国家社科重点项目子课题、省部级课题以及横向课题60多项。该团队已经与美国、瑞士、澳大利亚、新加坡、韩国、英国、以及中国香港等多所高水平院校开展合作，国际学术影响力不断提高。

原文链接：

1. 30 years of artificial intelligence(AI) research relating to the hospitality and tourism industry

   超链接：https://doi.org/10.1108/IJCHM-03-2022-0354

2. AI in health tourism: developing a measurement scale

   超链接：https://doi.org/10.1080/10941665.2022.2142620

   3. Past, present, and future of tourism and climate change research: bibliometric analysis based on VOSviewer and SciMAT

超链接：https://doi.org/10.1080/10941665.2023.2187702