Turismo y Big Data en la investigación científica brasileña
Palabras clave:
Big data, Turismo, Modelo interdisciplinario, Revisión sistemático de literaturaResumen
El aumento de la capacidad de almacenamiento y la velocidad de procesamiento de las computadoras, combinado con conexiones rápidas a Internet, el desarrollo de algoritmos y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos en la red son factores que impulsan la era del big data. Considerando el crecimiento y la diversidad de posibilidades para el uso de big data para investigaciones turísticas realizadas en todo el mundo, esta investigación propone realizar una revisión sistemática sobre el uso de big data en investigaciones turísticas, realizada por investigadores brasileños y publicada en revistas nacionales e internacionales. Tras filtrar 76 artículos extraídos de las bases de datos Web of Science, Scopus y publicaciones de Turismo, esta revisión analizó 19 artículos que cumplían con los criterios establecidos en el protocolo. Se encontró que los estudios sobre el uso de big data en turismo son recientes, inician en el año 2000, con un pico de estudios publicados en el 2019; realizado por una variedad de investigadores (57), asignados en diferentes Instituciones de Investigación/Educación (16), distribuidos en Brasil, Portugal y España, que publicaron en diferentes revistas científicas nacionales e internacionales (15). Las investigaciones analizadas contribuyen a varios campos del conocimiento turístico, según el Modelo Interdisciplinario de Jafari, especialmente para la gestión empresarial, la planificación y el desarrollo turístico y la motivación turística, demostrando un nicho de investigación aún en expansión y con pocos destaques. Los resultados también mostraron que el 47,4% de los artículos tienen un enfoque metodológico cualitativo-cuantitativo, el 63,2% realizó investigaciones cuyas fuentes de datos fueron generadas por los usuarios y que las universidades con mayor número de publicaciones están ubicadas en la región noreste de Brasil, y son federales. Además, este estudio puede contribuir al reconocimiento de la producción científica de los brasileños que han desarrollado investigaciones utilizando big data y fomentar el intercambio de técnicas, software, procesos de recolección, análisis y obtención de resultados que fortalecen los estudios en turismo y superan desafíos tanto procedimentales como conceptuales. , así como teóricos y metodológicos.
Descargas
Citas
Atallah, A. N. & Castro, A. A. (1998). Revisão sistemática da literatura e metanálise. Medicina baseada em evidências: fundamentos da pesquisa clínica. São Paulo: Lemos-Editorial, 42-48.
Hua, Y., Hualin, X., Yu, Q., & Yan, L. (2016). Make your travel smarter: Summarizing urban tourism information from massive blog data. International Journal of Information Management, 36(6B), 1306-1319, https://doi.org/10.1016/j.ijinfomgt.2016.02.009
Li, J., Xu, L., Tang, L., Wang, S., & Li, L. (2018). Big data in tourism research: A literature review. Tourism Management, 68, 301–323. https://doi.org/10.1016/J.TOURMAN.2018.03.009
Lohmann, G. & Panosso, A., Netto. (2008). Teoria do Turismo: conceitos, modelos e sistemas. São Paulo: Aleph.
Mazanec, J. A. (2020). Hidden theorizing in big data analytics: With a reference to tourism design research. Annals of Tourism Research, 83(May), 102931. https://doi.org/10.1016/j.annals.2020.102931
Mongeon, P. & Paul-Hus, A. (2016). The journal coverage of Web of Science and Scopus: a comparative analysis. Scientometrics, 106(1), 213–228. https://doi.org/10.1007/s11192-015-1765-5
Rother, E. T. (2007). Revisão sistemática X revisão narrativa. Acta paulista de enfermagem, 20(2), v-vi.
Zheng Xiang, Zvi Schwartz, John H. Gerdes, Muzaffer Uysal, (2015). What can big data and text analytics tell us about hotel guest experience and satisfaction? International Journal of Hospitality Management, 44, 120-130, https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2014.10.013
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2022 Brazilian Journal of Production Engineering
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
