Turismo e Big Data nas pesquisas científicas brasileiras

Autores

Palavras-chave:

Big data, Turismo, Modelo interdisciplinar, Revisão sistemática da literatura

Resumo

O aumento da capacidade de armazenamento e velocidade de processamento dos computadores, aliadas às rápidas conexões da internet, desenvolvimento de algoritmos e disponibilidade de grande volume de dados na rede são fatores que impulsionam a era da big data. Considerando o crescimento e a diversidade de possibilidades do uso de big data para pesquisas no turismo realizadas mundialmente, esta investigação se propõe a realizar uma revisão sistemática sobre uso de big data nas pesquisas de turismo, conduzidas por pesquisadores brasileiros e publicadas nas revistas nacionais e internacionais. Após filtrar 76 artigos extraídos nas bases de dados Web of Science, Scopus e Publicações de Turismo, esta revisão analisou 19 artigos que atenderam aos critérios estabelecidos no protocolo. Verificaram-se que os estudos com o uso de big data no turismo são recentes, a partir de 2000, com um pico de estudos publicados em 2019; realizados por uma variedade de pesquisadores (57), alocados em diferentes Instituições de Pesquisa/Ensino (16), distribuídos pelo Brasil, Portugal e Espanha, que publicaram em diferentes revistas científicas nacionais e internacionais (15). As pesquisas analisadas contribuem com vários campos do conhecimento do turismo, conforme Modelo Interdisciplinar de Jafari, sobretudo para o gerenciamento de empresas, planejamento e desenvolvimento do turismo e motivação dos turistas, demonstrando um nicho de pesquisa ainda em expansão e com poucos destaques. Os resultados evidenciaram, também, que 47,4% dos artigos têm uma abordagem metodológica quali-quantitativa, 63,2% realizaram pesquisas cujas fontes dos dados foram geradas por usuários e que as universidades que apresentam a maior quantidade de publicações estão localizadas na região nordeste do Brasil e são federais. Ademais, este estudo pode contribuir para o reconhecimento da produção científica dos brasileiros que desenvolveram pesquisas com o uso de big data e fomentar intercâmbio de técnicas, softwares, processos de coleta, análises e obtenção de resultados que fortaleçam os estudos no turismo e superem desafios tanto de ordem procedural e conceitual, quanto de ordem teórica e metodológica.

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Biografia do Autor

Natalya Reis da Silva, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Campus São Paulo.

Possui curso profissionalizante de Técnico em Administração integrado ao ensino médio pela Etec Abdias do Nascimento (2019). Aluna da graduação de Tecnologia em Gestão de Turismo pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, na qual participa como estudante do Grupo de Estudos e Pesquisas em Turismo (GEPTUR) na linha de pesquisa de Gestão de Organizações Turísticas. Aluna da graduação de Licenciatura em Letras da Universidade Presbiteriana Mackenzie. (Texto informado pelo autor)

Erika Sayuri Koga, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo, Campus São Paulo.

Doutoranda em Turismo pela Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo (EACH-USP), Mestre em Hospitalidade pela Universidade Anhembi-Morumbi (2011), Pós graduada MBA de Gestão Empresarial pela Fundação Getulio Vargas (2007), Bacharel em Turismo pela Universidade de São Paulo (2002), Tecnóloga em Hotelaria pelo Centro Universitário Senac (1999) e graduada em Formação Pedagógica de Docente para Educação Profissional de Nível Médio - modalidade à distância. Atua profissionalmente há mais de 20 anos nas áreas de planejamento e organização do turismo, gestão de meios de hospedagem, meio ambiente, pesquisas e educação superior. Atualmente é Professora Efetiva do Curso Superior de Tecnologia em Gestão de Turismo do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP), onde também coordena projetos de extensão, ensino e pesquisa. (Texto informado pelo autor)

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Publicado

23.08.2022

Como Citar

Silva, N. R. da, & Koga, E. S. (2022). Turismo e Big Data nas pesquisas científicas brasileiras. Brazilian Journal of Production Engineering, 8(5), 51–55. Recuperado de https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/38942