文件名称：图像值多少钱？ 利用大规模图像分析的Airbnb房地产需求估算-研究论文
文件大小：1.1MB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-08 23:47:49
sharing economy Airbnb economic impact
我们调查了图像的经济影响以及影响Airbnb物业需求的下层图像因素。 通过对16个月的Airbnb面板数据集（跨越7,711个属性）进行差异分析，我们发现带有经过验证的照片的单元（由Airbnb的摄影师拍摄）平均每年可额外产生2,521美元的收入。 对于一般的Airbnb物业（每月预订的天数为21.057％），这对应于由于验证照片而导致的需求增长17.51％。 利用计算机视觉技术对超过510,000张照片的图像质量进行分类，我们证明，这种效果的58.83％来自已验证照片的高图像质量。 接下来，我们从与房地产摄影相关的摄影和市场营销文献中识别出12种可解释的图像属性，这些属性可以捕获图像质量以及消费者的品味。 我们量化（使用计算机视觉算法）并表征单元图像，以评估这些人类可解释属性的经济影响。 结果表明，在大多数这些功能上，经过验证的图像不仅与低质量的未经验证的照片有显着差异，而且与高质量的未经验证的照片也有显着差异。 一旦我们控制了这12个属性，经过验证的照片的处理效果就变得微不足道了，这表明Airbnb的摄影师不仅可以提高图像质量，还可以使其与潜在消费者的品味保持一致。 这表明在电子商务设置中针对这些属性优化图像具有重要的价值。 从学术角度来看，我们提供了第一批大规模的经验证据之一，该证据直接将系统的较低层级和可解释的图像属性与需求联系起来。 这为摄影和市场营销（例如，登台）文献提供了帮助和桥梁，这些文献传统上忽略了需求方（摄影），或者没有实现图像的系统表征（市场）。 最后，这些结果为（Airbnb，酒店，房地产经纪人等）住房和住宿电子商务经理提供了即时见解，以优化产品形象以增加需求。