Destination image: a consumer-based, big data-enabled approach

Abstract

Diseño/metodología/enfoqueSe realizó un análisis de contenido en redes sociales para explorar la estructura de la imagen de los destinos por parte de los consumidores basándose en las descripciones en línea. A continuación, se empleó el análisis de clusters para agrupar los destinos por atributos, estableciendo comparaciones mediante el análisis ANOVA.PropósitoLos propósitos de esta investigación eran utilizar un enfoque ascendente e inductivo para obtener atributos de imagen de los destinos a partir de grandes cantidades de descripciones de consumidores en línea, y establecer un sistema de clasificación de destinos basado en las relaciones entre atributos y lugares.ResultadosSe identificaron 22 atributos que luego se agruparon en tres grupos (principales, esperados, latentes). Los destinos se clasificaron en tres grupos (urbano integral, paisajístico y de estilo de vida) en función de sus centralidades de red. Utilizando datos sobre el turismo chino, se determinó que los atributos (centrales) más mencionados eran el paisaje, el tráfico dentro del destino, la comida y las bebidas, y las atracciones basadas en los recursos. La vida social era importante en los comentarios de los consumidores, pero a menudo los investigadores la pasaban por alto.Implicaciones prácticasLos destinos deberían determinar a qué categoría pertenecen y luego apelar a las necesidades reales de los turistas. Los DMO deberían proporcionar los atributos esenciales prestando mayor atención a resaltar el entorno de vida social de los destinos.Originalidad/valorEsta investigación elaboró un trabajo empírico sobre el turismo chino combinando un diseño de investigación inductiva ascendente con big data. Dividió los 49 destinos en tres categorías y estableció un nuevo sistema basado en los grandes datos para clasificar los destinos turísticos.