Caracterização de segmentos e atrativos turísticos por meio da mineração de dados e análise de redes no TripAdvisor.

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.creatorPerinotto, André Riani Costa-
Autor(es): dc.creatorBorges, Júnia Lúcio de Castro-
Autor(es): dc.creatorBraga, Solano de Souza-
Autor(es): dc.creatorCembranel, Priscila-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T15:41:07Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T15:41:07Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-08-06-
Data de envio: dc.date.issued2023-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://www.repositorio.ufop.br/handle/123456789/20739-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://doi.org/10.7784/rbtur.v18.2950-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1021527-
Descrição: dc.descriptionEste estudo tem como objetivo compreender segmentos e atrativos turísticos por meio de uma me- todologia replicável para outros estados brasileiros, ampliando a compreensão da percepção dos visitantes e facilitando a tomada de decisões por planejadores e gestores de destinos turísticos, as- sim como dando suporte a elaboração de políticas públicas para o setor. A metodologia se desen- volve por meio da aplicação de técnicas de mineração de dados textuais, análise textual estatística e análise de redes em um banco de dados qualitativo de avaliação dos visitantes deixados no TripA- dvisor. São utilizadas informações resultantes de comentários provenientes de mídia social especia- lizada em turismo com vistas a analisar o discurso dos visitantes sobre os atrativos turísticos do Piauí. Estes foram alcançados a partir do uso de Big Data aplicado aos rastros deixados pelos viajan- tes no TripAdvisor, a respeito dos atrativos turísticos. O banco de dados qualitativos foi tratado com o uso de softwares livres voltados à análise textual, tratamento dos dados e análise das redes. Con- clui-se que, a partir dos resultados é possível compreender a demanda turística no Piauí e propor uma metodologia de análise do discurso associada à análise espacial capaz de fundamentar a ges- tão de destinos, atrativos e o desenvolvimento de políticas públicas.-
Descrição: dc.descriptionThis study aims to understand tourist segments and attractions through a replicable methodology for other Brazilian states, expanding the understanding of visitors' perception and facilitating decision- making by planners and managers of tourism destinations, as well as supporting the development of public policies for the sector. The methodology is developed through the application of textual data mining techniques, statistical textual analysis and network analysis in a qualitative database evalu- ating visitors left on TripAdvisor. Information resulting from comments from social media specialized in tourism is used in order to analyze visitors' discourse about Piauí's tourist attractions. These were achieved through the use of Big Data applied to the traces left by travelers on TripAdvisor, regarding tourist attractions. The qualitative database was treated using free software aimed at textual analysis, data processing and network analysis. It is concluded that, based on the results, it is possible to understand tourism demand in Piauí and propose a discourse analysis methodology associated with spatial analysis capable of substantiating the management of destinations, attractions and the de- velopment of public policies.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languagept_BR-
Direitos: dc.rightsaberto-
Direitos: dc.rightsEste trabalho está sob uma Licença Creative Commons 4.0. Fonte: PDF do artigo.-
Palavras-chave: dc.subjectTurismo-
Palavras-chave: dc.subjectGeoprocessamento-
Palavras-chave: dc.subjectAtrativos turísticos-
Palavras-chave: dc.subjectAnálise de comentários-
Palavras-chave: dc.subjectMineração textual-
Título: dc.titleCaracterização de segmentos e atrativos turísticos por meio da mineração de dados e análise de redes no TripAdvisor.-
Título: dc.titleTourist segment and attraction characterization through data mining and network analysis on TripAdvisor-
Título: dc.titleCaracterización de segmentos y atractivos turísticos mediante minería de datos y análisis de redes en TripAdvisor.-
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