Uso de técnicas de Crowdsourcing, Big Data e análise de Redes aplicadas à Demanda Turística

Abstract

O presente estudo aplicou técnicas de mineração de dados textuais, análise textual estatística e análise de redes em um banco de dados qualitativo com informações resultantes de comentários provenientes de mídia social especializada em turismo com vistas a analisar o discurso dos visitantes dos Parques Nacionais do Piauí. Estas unidades de conservação são importantes ativos turísticos porque além de abrigarem grande patrimônio natural, são de extrema relevância histórica por conterem milhares de sítios arqueológicos. A metodologia desenvolvida neste artigo apresenta critérios defensáveis e reproduzíveis para ser replicada em qualquer atrativo turístico presente no TripAdvisor, e amplia sobremaneira a compreensão acerca da percepção dos visitantes e da essência dos lugares, facilitando a tomada de decisões de planejadores e gestores de destinos turísticos. Os resultados apresentados foram alcançados a partir do uso de técnicas de automação e programação computacional para extrair um grande volume de dados - Big Data - de rastros (pegadas digitais) deixados pelos viajantes no TripAdvisor, a respeito dos atrativos turísticos de interesse. O banco de dados qualitativos foi minerado com o uso de softwares livres voltados à análise textual, tratamento dos dados e análise das redes. A partir dos resultados foi possível identificar aspectos fundamentais a respeito dos destinos turísticos ora destacados como, por exemplo, a centralidade das temáticas a respeito dos aspectos arqueológicos e o acompanhamento de guias.
 O presente estudo aplicou técnicas de mineração de dados textuais, análise textual estatística e análise de redes em um banco de dados qualitativo com informações resultantes de comentários provenientes de mídia social especializada em turismo com vistas a analisar o discurso dos visitantes dos Parques Nacionais do Piauí. Estas unidades de conservação são importantes ativos turísticos porque além de abrigarem grande patrimônio natural, são de extrema relevância histórica por conterem milhares de sítios arqueológicos. A metodologia desenvolvida neste artigo apresenta critérios defensáveis e reproduzíveis para ser replicada em qualquer atrativo turístico presente no TripAdvisor, e amplia sobremaneira a compreensão acerca da percepção dos visitantes e da essência dos lugares, facilitando a tomada de decisões de planejadores e gestores de destinos turísticos. Os resultados apresentados foram alcançados a partir do uso de técnicas de automação e programação computacional para extrair um grande volume de dados - Big Data - de rastros (pegadas digitais) deixados pelos viajantes no TripAdvisor, a respeito dos atrativos turísticos de interesse. O banco de dados qualitativos foi minerado com o uso de softwares livres voltados à análise textual, tratamento dos dados e análise das redes. A partir dos resultados foi possível identificar aspectos fundamentais a respeito dos destinos turísticos ora destacados como, por exemplo, a centralidade das temáticas a respeito dos aspectos arqueológicos e o acompanhamento de guias.