Crowdsourcing, Big Data and Network analysis techniques applied to Tourist Demand
DOI:
https://doi.org/10.29149/mtr.v9i1.8168Keywords:
TripAdvisor, Big Data, Tourist Demand, digital footprint, Tourism PlanningAbstract
This study applied text data mining techniques, statistical text analysis and network analysis in a qualitative database with information resulting from comments from social media specialized in tourism in order to identify the perception of visitors to the National Parks of Piauí. These conservation units are important tourist assets because they house a great natural heritage with extreme historical relevance with thousands of archaeological sites. The methodology developed in this article presents defensible and reproducible criteria to be replicated in any tourist attraction present on TripAdvisor, and greatly expands the understanding about the perception of visitors and the essence of places, facilitating the decision making of planners and managers of tourist destinations. The presented results were achieved from the use of automation techniques and computational programming to extract a large volume of data - Big Data - from digital footprints left by travelers on TripAdvisor, regarding the tourist attractions of interest. The qualitative database was mined using free software aimed at textual analysis, statistical treatment and network analysis. Based on the results, it was possible to identify key aspects regarding the tourist destinations such as the centrality of themes regarding archaeological aspects and the monitoring of local guides.
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