本文利用新颖的数据和经验方法来检验父母对儿童照顾的偏好。具体来说，我们分析消费者在Yelp.com网站上对儿童护理企业的评价。Yelp的一个关键优势是，它包含了大量的非结构化信息，这些信息涉及人口和经济多样化社区的一套广泛的儿童护理项目。因此，我们的分析依赖于理论和数据驱动方法的结合，来组织和分类由父母评估的儿童护理特征。我们还使用自然语言处理技术来检验评论中表达的情感和心理语气。我们的主要结果有三个方面。首先，我们发现消费者总体上对他们的托儿服务提供者非常满意，尽管高收入市场的消费者明显比低收入市场的消费者更满意。其次，最常被消费者评估的项目特征与安全、学习环境的质量和师生互动有关。然而，低收入和高收入消费者在评论中评价的特征不同。前者更倾向于评论程序的实际功能，如定价和可访问性，而后者更倾向于关注学习环境。 Finally, we find that consumers in lower-income markets are more likely to display negative psychological tones such as anxiety and anger in their reviews, particularly when discussing the nature of their interactions with program managers and their child's interactions with teachers.