1. 引言
我国《“十四五”文化和旅游发展规划》倡导“以文塑旅、以旅彰文”，西安华清宫《长恨歌》正是这一导向下的标杆实践，也是陕西“壮大文娱演艺产业”的重点项目。它以唐宫爱情传奇为核心，依托骊山实景与现代技术融合盛唐文化元素，让观众在沉浸式体验中感受盛唐底蕴，实现文旅融合目标。《长恨歌》不仅推动华清宫游客量稳居全国前列，还支撑西安“中国演艺之都”建设、助力陕西打造“中华文明根脉”文旅品牌，为区域文旅产业集群注入动力。用网络文本分析法研究其游客满意度，既能收集观众反馈，也能为该IP迭代及全国同类项目提供数据支撑与可复制经验。
2. 文献综述及理论基础
(一) 文献综述
1、网络文本分析相关研究
国外网络文本分析研究以技术演进与跨场景应用为核心脉络：早期Stepchenkova和Morrison (2006)通过旅游网站文本挖掘，首次系统揭示不同市场对同一旅游地的形象感知差异，奠定跨群体文本对比研究基础[1]；Choi等(2007)进一步探究差异形成机制，验证网络文本在目的地形象维度拆解中的有效性，推动方法从描述性分析向解释性研究延伸[2]；近年Mao等(2023)运用LDA主题建模分析城市公园游客评论，识别出历史文化、社交活动等20项体验属性，结合情感分析明确各属性对满意度的影响方向，实现技术与实践需求的深度融合[3]。国内研究呈现“本土适配–方法深化–多模型融合”的发展路径：肖亮、赵黎明(2009)采用ROST WordParser软件提取两岸旅游网站高频词，提炼台湾旅游形象主题，开启网络文本分析在跨区域旅游研究中的本土化应用[4]；张高军等(2011)以华山为案例，通过网络日志与点评文本挖掘游客认知与情感形象，验证该方法在自然景区问题诊断中的实证价值[5]；Shang Z等(2023)对比词典模型与LDA模型在城市公园感知研究中的适用性，发现前者适用于跨公园横向对比，后者更能凸显景区特色，为方法选择与优化提供科学依据[6]。
2、游客满意度相关研究
国外游客满意度研究沿理论深化与场景拓展路径逐步推进，Pizam等(1978)首次明确“游客满意度是期望与实际体验比较后的情感结果”，为领域研究奠定核心定义基础[7]；Bowen (2003)通过长距离包价游实证研究，识别出期望、性能、情感、公平等六大影响要素，突破早期仅聚焦服务质量的单一视角，深化了满意度形成机理认知[8]；Sæþórsdóttir等(2020)依托冰岛荒野景区2000~2019年追踪数据，发现过度旅游引发的拥挤问题显著降低游客满意度，将研究推向动态演化与可持续发展维度[9]。国内研究则围绕理论本土化与方法创新展开，沈向友(1999)以旅行社服务为对象，首次系统实证分析服务质量与游客满意度的关联机制，开启国内该领域量化研究先河[10]；汪侠、梅虎(2004)改进ACSI模型构建旅游地游客满意度(TDTS)模型，新增安全性维度适配国内旅游场景，形成本土化测评框架[11]；何琼峰(2014)基于大众点评网1.5万条评论，运用扎根理论识别文化遗产景区35项满意度影响因素，实现大数据时代文本分析与传统理论的深度融合[12]。
总体来看，国内外研究已覆盖旅游地、景区等多元场景，网络文本分析等方法亦得到应用，但针对“实景演艺 + 文旅融合”细分类型的专项研究仍较欠缺，未充分结合其实景依托、文化沉浸、科技赋能的独特属性拆解满意度影响因素，且该领域缺乏依托本土工具的多维度综合实证研究。该研究以《长恨歌》为案例，借助ROST CM6工具开展网络文本多维度分析，聚焦实景演艺核心体验与满意度关联，一定程度上填补了相关研究空白。
(二) 理论基础
1、需要满足理论
需要满足理论认为，个体的满意度源于自身核心需要的被满足程度，需求的维度与满足水平直接决定态度倾向与行为反馈，在旅游场景中，游客的需要涵盖功能性需要、情感性需要、价值性需要等多层级，且不同需要的满足状态会共同作用于整体满意度。《长恨歌》作为“实景演艺 + 文旅”融合产品，承载着游客文化体验、观演服务等多维度需要，该理论可提供“需求识别–满足状态–满意度关联”框架，助力拆解观演全流程需求，为挖掘满意度影响因素提供依据。
2、期望不一致理论
期望不一致理论指出，游客满意度并非单纯由实际体验决定，而是源于“实际体验与事前期望”的对比结果，若实际体验高于事前期望，形成正向不一致，游客会产生满意态度，若实际体验低于事前期望，形成负向不一致，则会引发不满，若两者基本持平，则呈现中性态度，其中游客期望的形成主要受产品宣传、口碑传播、自身认知等因素影响。《长恨歌》作为西安文旅标杆项目，易让游客形成高期望，观演后体验与期望的对比直接决定满意度，该理论可解释游客情绪差异，厘清期望与体验的匹配对满意度的影响，契合满意度形成逻辑的探究需求。
3、文化体验理论
文化体验理论强调，文旅消费的核心价值在于游客通过参与、感知、互动等方式，获得文化层面的深度体验与意义建构，文化体验并非被动接收，而是游客主动将自身认知与旅游产品中的文化元素进行联结，形成文化认同与情感记忆的过程，其深度与完整性直接影响文旅产品的核心竞争力与游客满意度。《长恨歌》以盛唐文化为内核，游客核心动机是获取文化沉浸式体验，该理论可聚焦“文化元素呈现—游客文化感知—满意度关联”，契合实景演艺文化属性，符合文旅融合下游客的文化诉求。
3. 研究对象简况、方法与数据
(一) 研究对象简况
西安，乃十三朝古都、长安旧地，亦是历史文脉与现代活力交融的文旅名城。《长恨歌》是西安市临潼区华清宫景区内的标杆性大型实景历史舞剧，它依托华清宫骊山山体、九龙湖水域等天然实景展开，集实景环境与沉浸式叙事表演于一体，整合全息投影、智能交互等现代高科技手段，让其与盛唐历史脉络、宫廷文化内涵深度耦合，最终为观众呈现一场兼具科技感与文化感的千年穿越式视听盛宴。整场演出时长约70分钟，以“实景夜景 + 沉浸式舞剧”为核心呈现形式，结合山体投影、湖面倒影、真人实景演绎等手段，让观众置身真山真水间感受“一步一景、一景一情”的观演体验，在携程平台预订西安华清宫《长恨歌》演出门票，票价随场次和座位区不同而变化，18:30第一场东西B区238元起、中区278元起、贵宾区558元起，19:55第二场东西区208元起、中区228元起、贵宾区568元起；另有学生票(约218元，需实体学生证)、华清宫/兵马俑联票及酒店套餐等优惠，购票需实名制(1.3米以上全票)。
(二) 研究方法
网络文本分析法是传统内容分析与大数据技术深度融合的研究方式，它通过对文本内容的系统化、客观化解析，提炼其中隐含的规律与深层信息[13]。该方法在社会科学研究、商业决策辅助、舆情动态追踪等领域应用广泛，且拥有数据规模庞大、实时性显著、分析成本偏低、执行效率高及应用灵活性佳等特征。
在当前文本分析领域，ROST CM6作为国内首款集成多维度模块(含分词处理、情感倾向分析、语义网络构建)的专业工具，已广泛应用于学术研究与商业实践[14]。当以《长恨歌》为研究对象、在线用户评论为分析样本时，运用ROST CM6可通过高频特征词提取、语义网络结构梳理、情感倾向判定三个维度，系统挖掘游客对《长恨歌》的满意度核心信息。
(三) 数据来源
当前，国内主流互联网平台(如携程网、大众点评、抖音、去哪儿网、马蜂窝等)均提供《长恨歌》的相关信息查询及票务预订服务[15]。部分游客在观演后，会在上述平台实时发布观演评论，内容既包含对演出亮点的阐述，也涵盖对观演过程中问题的反馈与优化建议。
从数据有效性角度筛选，去哪儿网与马蜂窝平台的相关评论样本量较少，且信息参考价值有限；抖音和大众点评平台则因技术限制，暂未完成该演出评论数据的完整采集[16]。故核心数据采集环节采用八爪鱼爬虫工具，定向抓取携程的相关评论数据，以保障样本的充足性与有效性。截至2025年10月15日，共获得携程网有效评论2887条。
(四) 数据预处理
其一，数据格式标准化预处理。将通过八爪鱼爬虫工具采集的表格型数据文件，转换为适配ROST CM6文本分析软件的TXT格式文件；针对格式转换过程中产生的无效字符(如乱码文本、表情符号等)，执行系统性筛除操作。为确保软件对独立评论单元的精准识别，需对每条评论段落进行空行分隔处理，构建规范化的文本结构体系。
其二，文本分词精度优化。正式开展文本分析前，需对预处理后的文本数据集执行分词操作。由于软件默认的自动分词模块存在精度缺陷(易出现分词错位、核心词汇遗漏等问题)，故借助软件内置的自定义词表功能增补目标术语。具体操作中，结合单条评论的语义语境人工提炼核心关键词(如“长恨歌”“震撼”“值得一看”等)，并将其纳入自定义词表，以此提升分词结果的准确性与研究适配性。
4. 数据分析
(一) 高频词分析
利用ROST CM6软件词频统计功能，对分词后文本分析，过滤无关、广告及重复词语，筛选出排名前50的词语(表1) [17]。结合关键词，从地理与文化背景、体验与口碑、演出场景与呈现、观看准备与场地选择、服务与购票渠道五方面对《长恨歌》总结分析。
1、地理与文化背景：西安地域符号与历史IP绑定
该维度核心高频词集中体现《长恨歌》的文化根基与地域属性，是演出的核心吸引力来源。地域锚点明确：“西安”(216次)作为高频词，直接将演出与西安文旅IP强绑定，说明观众普遍将其视为西安地域文化的代表性体验项目。文化IP突出：“长恨歌”(296次)和“杨贵妃”(73次)频次较高，印证演出以“长恨歌历史故事”为核心IP，观众对“唐玄宗与杨贵妃”的历史叙事认知清晰；“历史”(79次)“故事”(86次)进一步强化这一属性，体现演出的文化传播价值。
2、体验与口碑：整体评价以正面为主，“值得”成为核心共识
该维度高频词全为正面评价，无明显负面倾向，反映观众对演出质量的高度认可。核心好评集中：“震撼”(537次)是除“演出”外的最高频词，说明“视觉/情感冲击力”是观众最深刻的体验；“值得”(462次)“值得一看”(327次)“不错”(358次)“好看”(230次)“很好”(230次)形成口碑矩阵，直接证明“观看价值”是观众的普遍共识。情感认同强烈：“喜欢”(79次)“精彩”(177次)“很棒”(105次)“超级”(75次)等词，体现观众从“理性认可”延伸到“情感偏好”，演出的感染力较强。
3、演出场景与呈现：实景舞台 + 舞美灯光成核心亮点
该维度高频词聚焦演出的“视觉呈现细节”，反映观众对舞台效果的关注度最高。核心呈现要素突出：“演出”(789次)“表演”(493次)作为基础词，说明观众讨论核心围绕“演出本身”；“舞台”(178次)“灯光”(171次)“舞美”(104次)“舞台效果”(74次)频次靠前，印证“舞美灯光”是演出的核心亮点，远超“舞蹈”(120次)“节目”(150次)等内容要素。实景体验受关注：“实景”(70次)“场景”(121次)“场面”(90次)“现场”(104次)等词，体现“实景演出”的形式优势被观众感知，“沉浸式场景”是重要体验点。
4、观看准备与场地选择：“位置”与“提前准备”是观众核心需求
该维度高频词反映观众在“实际观看环节”的关键关注点，以“场地选择”和“时间准备”为主。场地选择有偏好：“位置”(249次)“座位”(149次)“中区”(109次)频次较高，说明“观看位置”直接影响体验，且“中区”可能是观众公认的优质区域，成为热门讨论点。提前准备成共识：“提前”(203次)“入场”(113次)“时间”(72次)“观看”(135次)等词，体现观众普遍认为“提前规划(如提前购票、提前入场)”是顺利观看的必要条件，间接反映演出人气较高，需预留准备时间。
5、服务与购票渠道：携程为主要购票入口，服务评价偏中性
该维度高频词聚焦“消费与服务环节”，信息相对分散，无明显极端评价。购票渠道集中：“携程”(239次)是唯一高频购票平台词，远超其他潜在渠道，说明携程是观众购买《长恨歌》门票的主要入口，平台合作优势明显。服务与消费提及有限：“服务”(126次)“工作人员”(78次)“票价”(125次)“门票”(78次)频次较低，且无负面关联词(如“不值”“差”)，说明观众对“服务”“票价”的关注度低于演出本身，且整体评价偏中性；“建议”(79次)频次不高，进一步印证服务与消费环节无明显痛点。
Table 1. The top 50 high-frequency words based on ROST CM6 software
表1. 基于ROST CM6软件上的前50个高频词
序号 |
词语 |
频次 |
序号 |
词语 |
频次 |
序号 |
词语 |
频次 |
序号 |
词语 |
频次 |
序号 |
词语 |
频次 |
1 |
演出 |
789 |
11 |
很好 |
230 |
21 |
推荐 |
150 |
31 |
中区 |
109 |
41 |
历史 |
79 |
2 |
震撼 |
537 |
12 |
西安 |
216 |
22 |
座位 |
149 |
32 |
很棒 |
105 |
42 |
喜欢 |
79 |
3 |
表演 |
493 |
13 |
提前 |
203 |
23 |
效果 |
148 |
33 |
现场 |
104 |
43 |
工作人员 |
78 |
4 |
值得 |
462 |
14 |
体验 |
193 |
24 |
感觉 |
139 |
34 |
舞美 |
104 |
44 |
门票 |
78 |
5 |
不错 |
358 |
15 |
演员 |
188 |
25 |
观看 |
135 |
35 |
特别 |
99 |
45 |
超级 |
75 |
6 |
值得一看 |
327 |
16 |
真的 |
180 |
26 |
服务 |
126 |
36 |
好好 |
95 |
46 |
一场 |
75 |
7 |
长恨歌 |
296 |
17 |
舞台 |
178 |
27 |
票价 |
125 |
37 |
场面 |
90 |
47 |
舞台效果 |
74 |
8 |
位置 |
249 |
18 |
精彩 |
177 |
28 |
场景 |
121 |
38 |
故事 |
86 |
48 |
杨贵妃 |
73 |
9 |
携程 |
239 |
19 |
灯光 |
171 |
29 |
舞蹈 |
120 |
39 |
景区 |
82 |
49 |
时间 |
72 |
10 |
好看 |
230 |
20 |
节目 |
150 |
30 |
入场 |
113 |
40 |
建议 |
79 |
50 |
实景 |
70 |
来源：作者整理。
(二) 语义网络分析
语义网络分析图可用于表示并分析知识、概念及其相互关系，其核心价值在于以图形化形式拆解复杂知识体系，将其中的概念、实体及关联清晰呈现，让知识架构与内在联系更易理解[18]。通过ROST CM6软件的语义网络和社会网络分析功能，先对无效词汇进行初步筛选，进而得到《长恨歌》语义网络(图1)。
语义网络图由内到外大致可分为四层，各层级词语分别对应游客评价的核心焦点、演出核心要素、体验与文化属性、细节辅助信息，层级间逻辑紧密，共同构成对《长恨歌》的完整评价体系。第一层为语义网络的核心主题，主要由“长恨歌”构成。这表明所有游客评价内容均围绕“长恨歌”这一核心展开，“长恨歌”作为实景演艺的核心IP，是游客认知、体验及评价的唯一中心，所有层级的概念与信息均以其为原点延伸。第二层为核心层，主要由“演出”“舞台”“实景”“舞美”“效果”“演员”“舞蹈”“场景”“场面”构成。该层级词语聚焦《长恨歌》的演出本体，涵盖演出载体(舞台、实景)、呈现形式(舞美、效果、舞蹈、场景、场面)及核心参与者(演员)，是游客对演出内容、表演形式、视觉呈现等核心要素的直接评价对象，体现游客对演艺本体质量的重点关注。第三层主要由“体验”“值得一去”“精彩”“好看”“历史”“故事”“爱情”“情节”“视觉”“观看”构成。该层级包含两类关键信息：一是游客对演出的直观体验与评价，如“体验”“值得一去”“精彩”“好看”“视觉”，直接反映游客对演出的满意度；二是演出的文化与内容内核，如“历史”“故事”“爱情”“情节”，体现《长恨歌》依托历史爱情故事的文化属性。此外，“观看”作为与演出消费直接相关的行为词，也归为此层，是对核心层演出的体验延伸与文化解读。第四层为外围层，主要由“位置”“座位”“提前”“入场”“服务”“票价”“建议”“华清宫”“骊山”“西安”“杨贵妃”“敬业”构成。该层级是对评价维度的进一步细化，涵盖三类信息：一是观看准备与场地细节，如“位置”“座位”“提前”“入场”，为游客实际观演的具体需求；二是辅助服务与改进建议，如“服务”“票价”“建议”，是对演出配套服务的关注及优化意见；三是地域与文化背景补充，如“华清宫”“骊山”“西安”“杨贵妃”，明确演出的地理依托(华清宫、骊山、西安)与历史人物关联(杨贵妃)，而“敬业”是对演员的细节化评价，此层级为核心评价提供了细节支撑与背景补充。
Figure 1. Semantic network map of “The Everlasting Regret” based on ROST CM6 software
图1. 基于ROST CM6软件的《长恨歌》语义网络图
(三) 情感分析
将提取的游客评价文本，利用ROST CM6中的情感分析功能，科学探查游客对《长恨歌》的情感基调、态度与观点，明确各情绪类型的占比及强度分布，得出分析结果(表2)。
Table 2. Sentiment analysis of “The Everlasting Regret” based on ROST CM6
表2. 基于ROST CM6的《长恨歌》情感分析表
分析结果 |
|
|
|
积极情绪 |
74.96% |
|
|
中性情绪 |
10.08% |
|
|
消极情绪 |
14.96% |
|
|
其中，积极情绪分段统计结果如下 |
|
|
|
一般(0~10) |
33.18% |
|
|
中度(10~20) |
24.77% |
|
|
高度(20以上) |
17.01% |
|
|
其中，消极情绪分段统计结果如下 |
|
|
|
一般(−10~0) |
11.71% |
|
|
中度(−20~−10) |
2.63% |
|
|
高度(−20以下) |
0.62% |
|
|
名称 |
中性情绪 |
消极情绪 |
发言总数 |
分析结果 |
10.08% |
14.96% |
2887 |
来源：作者整理。
1、积极情绪分析
积极情绪以74.96%的占比成为绝对主导，表明游客对《长恨歌》的整体满意度极高，情感基调以正面为主。从强度分布来看，积极情绪呈现“梯度递减”特征：一般积极情绪(33.18%)占比最高，中度积极情绪(24.77%)次之，高度积极情绪(17.01%)占比最低。这说明多数游客认可演出价值，但尚未形成“强烈的情感认同”。结合此前词频表中“震撼”“值得”“精彩”等高频词可推测，游客对演出的舞美、实景效果已形成基础认可，若能进一步优化细节(如演出前历史背景讲解、观演舒适度提升)，可推动一般与中度积极情绪向高度积极情绪转化，强化游客的情感记忆点。
2、中性情绪分析
中性情绪占比10.08%，反映部分游客对《长恨歌》的部分维度(如配套服务、票价性价比)持“无明确倾向”的观望态度。这类情绪的产生可能源于两方面：一是游客认为演出核心体验(如舞台、故事)达标，但对非核心环节(如周边餐饮、停车便利度)无明显感知；二是部分游客对“历史IP与演出内容的结合度”“票价与体验的匹配度”未形成清晰判断。对此，可通过调研中性情绪游客的潜在需求(如增设演出衍生文化服务、公开票价构成说明)，将“无倾向”转化为“正向认可”，缩小中性情绪占比。
3、消极情绪分析
消极情绪占比14.96%，且整体强度较弱：一般消极情绪(11.71%)是主体，中度(2.63%)与高度(0.62%)消极情绪占比极低，说明游客的不满集中在“轻微困扰”层面，无严重负面问题。结合词频表中“票价”“位置”“服务”等关键词推测，一般消极情绪可能源于：一是对票价合理性的轻微质疑；二是观演位置选择的困扰(如“中区”座位难订、视野差异)；三是工作人员服务的细节不足(如入场引导不清晰)。由于中度、高度消极情绪占比极低，只需针对上述“轻微困扰”精准改进(如推出分时段票价、优化座位选座指引、加强工作人员培训)，即可快速将消极情绪转化为中性情绪，进而向积极情绪引导。
5. 实景演艺《长恨歌》游客满意度提升策略
《长恨歌》依托“唐玄宗与杨贵妃”的历史IP、华清宫实景场地及优质舞美效果，已成为西安文旅核心名片，但结合此前词频与情感分析，仍存在“文化互动深度不足、服务细节待优化、票价感知需提升”等空间。以下从文化、服务、宣传票价三大维度，提出针对性提升策略。
(一) 深化历史IP，丰富文化互动
鉴于词频表中“历史”(79次)“故事”(86次)“杨贵妃”(73次)高频出现，说明游客高度关注演出文化内核，但情感分析显示高度积极情绪仅17.01%、一般积极情绪占33.18%，反映游客“认可但未深度共鸣”，需通过强化文化参与感与内容理解度弥补短板。可延伸文化体验链条，在华清宫入口打造“盛唐集市”，设置汉服租赁、唐代妆容体验、白居易《长恨歌》诗词打卡环节，让文化从“观看”变为“参与”；演出后开展“长恨歌夜谈”沙龙，邀请历史学者解读盛唐宫廷文化，联动中小学推出“盛唐历史研学专线”，增强游客对IP的认同感。同时，优化表演细节与科技赋能，针对语义网络中“情节”“故事”的关联需求，在每幕开场增加简短旁白解说，帮助游客理解剧情逻辑；保留现有实景舞美优势的基础上，引入全息投影技术还原“霓裳羽衣舞”场景，开发“VR盛唐视角”体验项目，让游客以“虚拟角色”沉浸式感受故事，提升内容新鲜感。
(二) 优化服务细节，提升观演舒适
从词频表来看，“位置”(249次)“座位”(149次)“中区”(109次)高频提及，“提前”(203次)“入场”(113次)暗示入场排队问题；情感分析中14.96%的消极情绪以“一般消极”(11.71%)为主，推测与观演舒适度、位置选择困扰相关，且语义网络含“服务”“华清宫”“骊山”，需结合场地与气候优化服务。在票务与位置服务上，升级票务系统，新增“座位视野示意图”(标注不同区域观演视角、音效效果)，开放“中区优选座”预约通道，允许游客提前2天预约核心区域座位，设置“视野保障承诺”，若实际效果与示意图不符可申请部分退款，化解位置相关不满。在入场与观演舒适度上，推行“线上预约入场时段”(分为18:30~19:00、19:00~19:30)，配合AR导航指引入场路径，减少排队拥堵；针对西安四季气候，冬季在露天观演区设“取暖驿站”，提供毛毯、暖手宝租赁，座椅加装加热装置，夏季加装遮阳棚与驱蚊灯，免费发放驱蚊喷雾。在交通配套上，联动市政开通“地铁9号线华清池站→演出现场”接驳巴士，巴士内播放《长恨歌》剧情预告，上线“智慧停车查询”小程序，实时更新周边停车场空位及步行时间，解决停车难题。
(三) 灵活票价宣传，强化价值感知
词频表中“票价”(125次)“门票”(78次)提及较多，情感分析中一般消极情绪可能包含“票价性价比”顾虑；“携程”(239次)为主要购票渠道，说明线上是核心场景，但缺乏多元传播，且高度积极情绪较低，需通过宣传强化口碑、灵活票价提升价值感知。在票价制定上，推行“分层动态定价”，淡季(11月~次年3月)推出“工作日折扣票”，旺季(4月~10月)增设“学生票”“老年票”；公开《票价成本说明》，列出演员薪酬、舞美维护等成本占比，减少游客对“票价过高”的误解。同时开发“组合增值套餐”，如“《长恨歌》门票 + 华清宫景区门票 + 汉服体验”亲子套餐、“VIP观演票 + 唐代文创礼包”(含书签、画册)，提升性价比感知。在宣传推广上，聚焦年轻平台，在抖音、小红书发起#穿汉服看长恨歌#我的盛唐观演日记#话题，鼓励游客分享打卡内容，官方选取优质内容赠送“中区优选座”门票；邀请文旅博主、唐代题材古装剧演员拍摄“沉浸式观演vlog”，重点展示实景舞美与文化体验环节，扩大口碑影响力，推动一般积极情绪向高度转化。
6. 研究结论、不足与展望
(一) 研究结论
基于此前网络文本分析，《长恨歌》已具备“IP强、舞美优、口碑好”的基础，但需在“文化深度、服务细节、价值感知”上持续发力。未来可通过“文化体验延伸 + 科技赋能表演 + 精细化服务 + 灵活运营”，构建“演艺 + 文旅 + 住宿 + 文创”的全域生态；同时依托大数据追踪游客反馈(如情感倾向、服务投诉)，动态迭代内容与服务，让《长恨歌》从“西安名片”升级为“全国实景演艺标杆”，为传统文化类演艺的可持续发展提供实践参考。
(二) 研究不足与展望
该研究存在数据源单一(仅依赖携程平台，用户偏向中高端群体，且数据受平台审核机制、用户极端情绪干扰，代表性与完整性不足)与分析方法瓶颈(依托ROST CM6软件，难精准处理反讽等复杂语义、挖掘体验深层逻辑，数据预处理还受方言等影响)的局限；未来可针对性突破，数据源上整合多平台内容、补充问卷访谈并动态追踪，分析方法上采用预训练语言模型、融合跨学科理论且优化预处理，以提升研究全面性与可靠度。