【摘要】以旅游评论为代表的大数据的使用在当前旅游研究中日趋重要，但是与传统数据相比，非结构化的旅游评论数据是否能够客观地、无偏差地代表旅游者的内容与情感表达，是广大旅游研究学者尚未完全解决的难题。本文从旅游评论清洗校正问题入手，试图捕捉评论数据中语言积极性偏见（LPB）存在的方式与程度，并测定校正系数。本文在控制目的地、时间、情感属性、评分等重要变量的基础上，通过非参数检验方法分组检验语言积极性偏见现象，利用分位数回归方法揭示偏见系数的影响程度，采用bootstrap方法分组估算校正系数。结果表明：（1）语言积极性偏见在旅游情境中普遍存在；（2）偏见系数与分位段之间不存在线性相关关系。对于低分位（正负面词汇比例小于或等于1）的评论而言，评分对偏见系数影响微弱；反之，随着分位数的提升，评分对偏见系数的影响越明显。（3）偏见系数在不同地域、不同时间存在一定的差异，但程度较弱，其值基本稳定在[2.00，2.50]区间，不构成显著影响。本研究的发现是语言类大数据挖掘研究的一次有效推进，为数据清洗和智能处理提供了新的参考依据，同时也对语言心理学在语言情感表达偏差领域做出了积极的补充。