A Location Analytics Method for the Utilisation of Geotagged Photos in Travel Marketing Decision-Making

Location analytics offers statistical analysis of any geo- or spatial data concerning user location. Such analytics can produce useful insights into the attractions of interest to travellers or visitation patterns of a demographic group. Based on these insights, strategic decision-making by travel marketing agents, such as travel package design, may be improved. In this paper, we develop and evaluate an original method of location analytics to analyse travellers' social media data for improving managerial decision support. The method proposes an architectural framework that combines emerging pattern data mining techniques with image processing to identify and process appropriate data content. The design artefact is evaluated through a focus group and a detailed case study of Australian outbound travellers. The proposed method is generic, and can be applied to other specific locations or demographics to provide analytical outcomes useful for strategic decision support

Intelligent Tourist Routes

A maior parte das pessoas gosta de viajar e o Porto foi eleita a cidade da Europa mais interessante para visitar em 2019. Com grande potencial de atratividade, o Porto conta com infindáveis opções de rotas turísticas. Investigações recentes mostram que um operador eficiente de viagens não só deve ter em conta as necessidades e constrangimentos do utilizador, mas também permitir algum grau de livre exploração da cidade, adaptando a oferta de acordo com as preferências do utilizador. A imagem global do contexto é um bom ponto de partida para uma viagem memorável. Nesta dissertação pretende-se desenvolver sistema inteligente capaz de maximizar a satisfação do visitante, criando percursos dinâmicos e personalizados em função de preferências e interesses dos utilizadores. Estes serão aferidos diretamente através de técnicas modernas de segmentação e descoberta de perfil e indiretamente através da pontuação atribuída pelos utilizadores a sets de fotografias (normais e 360) dos locais de interesse. Ao longo do percurso o utilizador poderá dar feedback sobre os locais de interesse sugeridos por forma a potenciar a aprendizagem do sistema

Destination image online analyzed through user generated content: a systematic literature review

Destination Image is a concept that has been studied for a long time in tourism research. The question of how a destination is perceived by tourists and potential new guests is an important insight, especially for local tourism managers, in order to evaluate the implemented strategies and to plan further tactics. Since the last two decades, due to a drastic digitalization, tourism research is now increasingly examining the Destination Image online. This creates new challenges in the selection of sources, methods, and in data collection. The aim of the present study was to systematically capture the approach to analyze the online Destination Image through User Generated Content using studies from the last ten years. Therefore, a Systematic Literature Review on primary research from academic databases was conducted. As a summary of the findings, a conceptual model was developed, based on the insights of the studies in the dataset, to contribute a guidance for the preparation phase of future online Destination Image research. In short, the main findings are: TripAdvisor.com is the main source for online Destination Image analysis. Researchers recommend using the help of software and programming languages to collect and analyzed the data. Equally to earlier Destination Image studies, the main methods applied in online Destination Image analysis are quantitative content analysis, qualitative content analysis and sentiment analysis. In combination with the examination of cognitive and affective factors, co-occurrence analysis, and correlation analysis. The present study has several limitations, which are: the loss of detail information due to reducing the studies to comparable key parameters, the absence of Anglo-American studies, due to the database selection as well as the lack of quality testing of the studies included.A Destination Image é um conceito que tem sido estudado há muito tempo na investigação turística. A questão de como o destino é visto pelos turistas e pelos potenciais novos hóspedes é uma perspectiva importante, especialmente para os gestores de turismo da região, a fim de avaliar as estratégias implementadas e de planear novas tácticas. Desde as últimas duas décadas, ocorreu uma digitalização drástica, a investigação turística adaptou-se a este fenómeno e está agora a estudar cada vez mais a imagem do destino online. Esta alteração criou novos desafios na selecção de fontes, métodos, e na recolha de dados. O objetivo do presente trabalho foi o de captar, de forma sistemática, as abordagens consideradas para analisar a imagem do destino online utilizando estudos dos últimos dez anos. Para este efeito, os estudos primários dos anos 2010-2020 das bases de dados académicos Web of Science, ProQuest e b-on, foram recolhidos utilizando palavras-chave de pesquisa pré-definidas. O grupo de artigos obtidos como resultado foram subsequentemente sujeitos a avaliação de eligibilidade, como recomendado por Moher et al. (2009). Isto significa que os estudos que não cumpriam os critérios pré-definidos foram excluídos. Os critérios de inclusão foram: O trabalho académico tinha de ser uma referência primária de uma revista científica, escrita em inglês e a amostra analisada tinha de ter uma origem associada à comunicação nas social media online. Posteriormente, os restantes 35 artigos foram transferidos para uma base de dados utilizando uma matriz de codificação. A matriz de codificação foi concebida para capturar os parâmetros-chave de cada estudo primário de uma forma padronizada e, portanto, comparável. Foi considerada informação geral, como o ano, localização e revista publicada, bem como informação temática específica, como o campo do turismo pesquisado e os meios analisados, juntamente com as categorias referentes à metodologia considerada, as ferramentas utilizadas e os resultados obtidos. A base de dados resultante foi então utilizada para obter declarações sobre a abordagem metodológica utilizada na análise da imagem de destinos online. Como resumo dos resultados, foi desenvolvido um modelo conceptual, baseado nos conhecimentos obtidos a partir do grupo de artigos, que constituiu o conjunto de dados para análise, para contribuir com um guião para a fase de preparação de uma futura investigação sobre imagem dos destinos online. Em resumo, as principais conclusões são: TripAdvisor.com é a principal fonte para a análise da imagem de destinos online. Os investigadores recomendam a utilização da ajuda de software e linguagens de programação para a recolha e análise dos dados. À semelhança de estudos anteriores de Destination Image, os principais métodos aplicados na análise imagem dos destinos online são a análise quantitativa do conteúdo, a análise qualitativa do conteúdo e a análise dos sentimentos. Em combinação com a análise dos fatores cognitivos e afectivos, análise de co-ocorrência, e análise de correlação. O presente estudo tem várias limitações. Que são: a perda de informação detalhada devido à redução dos estudos a parâmetros-chave comparáveis, a ausência de estudos anglo-americanos, devido à selecção do banco de dados, bem como a falta de testes de qualidade dos estudos incluídos.(TurExperience - Tourist experiences' impacts on the destination image: searching for new opportunities to the Algarve”)

An Experimental Approach to Signaling as a Travel Motive

Masteroppgave i psykologiMAPSYK360INTL-HFINTL-MEDINTL-PSYKINTL-MNINTL-KMDINTL-JUSINTL-SVMAPS-PSY

A Design Concept for a Tourism Recommender System for Regional Development

Despite of tourism infrastructure and software, the development of tourism is hampered due to the lack of information support, which encapsulates various aspects of travel implementation. This paper highlights a demand for integrating various approaches and methods to develop a universal tourism information recommender system when building individual tourist routes. The study objective is proposing a concept of a universal information recommender system for building a personalized tourist route. The developed design concept for such a system involves a procedure for data collection and preparation for tourism product synthesis; a methodology for tourism product formation according to user preferences; the main stages of this methodology implementation. To collect and store information from real travelers, this paper proposes to use elements of blockchain technology in order to ensure information security. A model that specifies the key elements of a tourist route planning process is presented. This article can serve as a reference and knowledge base for digital business system analysts, system designers, and digital tourism business implementers for better digital business system design and implementation in the tourism sector

Using Flickr to identify and connect tourism Points of Interest: The case of Lisbon, Porto and Faro

Dissertation presented as the partial requirement for obtaining a Master's degree in Data Science and Advanced Analytics, specialization in Business AnalyticsUnderstanding the movement of tourists helps not only the management of cities but also to enhance the most attractive places. The growth of people in social media allows us to have greater access to information about user preferences, reviews, and shared moments. Information can be used to study tourist activity. Here, it is used geo-tagged photographs from the social media platform Flickr, to identify the locations of tourists’ Points of Interest in Lisbon, Porto and Faro and quantify their relationship from the user’s co-occurrence in the identified points. The results show that, using standard clustering methods, it is possible to identify likely candidate Points of Interest. The association of the Points of Interest from users’ social media activity (i.e., posting of photos) results in a non-trivial network that breaks geographical proximity. It was found that, in all the cities under study, historical places (such as churches and cathedrals), viewpoints and beaches are captured

Preference mining techniques for customer behavior analysis

The thesis has studied a number of critical problems in data mining for customer behavior analysis and has proposed novel techniques for better modeling of the customers’ decision making process, more efficient analysis of their travel behavior, and more effective identification of their emerging preference