Neuro-fuzzy en el modelado del comportamiento de usuarios-turísticos en eWOM

  1. Rosa María Aguilar Chinea 1
  2. Jesús Miguel Torres Jorge 1
  3. Juan Albino Méndez Pérez 1
  4. Eduardo Parra-López 1
  1. 1 Universidad de La Laguna
    info

    Universidad de La Laguna

    San Cristobal de La Laguna, España

    ROR https://ror.org/01r9z8p25

Book:
Actas de las XXXVII Jornadas de Automática: Madrid. 7, 8 y 9 de septiembre de 2016

Publisher: Servizo de Publicacións ; Comité Español de Automática

ISBN: 978-84-9749-808-1

Year of publication: 2021

Pages: 827-834

Congress: Jornadas de Automática (37. 2016. Madrid)

Type: Conference paper

DOI: 10.17979/SPUDC.9788497498081.0827 DIALNET GOOGLE SCHOLAR

Abstract

La tecnología ha cambiado la forma de gestionar los viajes, la relación entre el viajero y las empresas del sector turístico y la forma en que los turistas comparten las experiencias del viaje. La transformación digital se impone para llegar a los nuevos perfiles de viajero, especialmente a los llamados usuarios-turistas de la Tercera Generación, nativos digitales que no entienden el mundo sin estar conectados y se aprovechan al 100% de sus ventajas. En este contexto, las plataformas digitales donde los usuarios publican sus referencias sobre los servicios turísticos recibidos tienen cada vez más peso frente a los contenidos corporativos, creados por las empresas y marcas. Este trabajo tiene como objetivo comprender los patrones de comportamiento de los turistas cuando utilizan las plataformas y comparten las experiencias, así como conocer los efectos que estas plataformas tienen sobre la intención de compra por parte de los usuarios-turistas. En este artículo se presenta el modelado del comportamiento del usuario, para determinar a partir de los comentarios expresados en una plataforma eWOM (boca a boca electrónico), la percepción que se tiene del servicio recibido y cómo se transmite. Para ello utilizamos una metodología neuro-fuzzy que nos permite el aprendizaje de este tipo de sistemas heurísticos. Para obtener un modelo del comportamiento humano, se recurre a la lógica borrosa como herramienta matemática para formalizar la incertidumbre con la que los usuarios se expresan. El aprendizaje de este comportamiento borroso, se realiza a partir de multitud de casos obtenidos de plataformas eWOM, por lo tanto es de utilidad usar las redes neuronales artificiales que infieran los patrones que se presentan en esos datos.