Crowdsourcing em Hotéis

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Dados de crowdsourced para prever classificações de hotéis
O crowdsourcing é uma fonte essencial de informação turística, especialmente no setor de alojamento.
Nas últimas décadas, as viagens mudaram significativamente devido à evolução e popularização das
tecnologias da informação e comunicação, ou seja, os dispositivos móveis. Esses dispositivos
incorporam recursos significativos de computação e comunicação, permitindo que os usuários gerem e
compartilhem grandes volumes de dados em plataformas de crowdsourcing. Esta informação é
conhecida como dados de crowdsourced.
O crowdsourcing tornou-se uma fonte essencial de informação para as partes interessadas do turismo.
Todos os dias, os turistas deixam grandes volumes de feedback na forma de postagens, curtidas,
avaliações textuais e classificações em plataformas dedicadas de crowdsourcing, como Expedia ou
TripAdvisor. A informação de crowdsourcing, que classifica os recursos turísticos com base em
experiências turísticas anteriores, é altamente influente, uma vez que condiciona o comportamento do
futuro planejamento turístico e da tomada de decisões. Particularmente, no caso dos hotéis, os turistas
usam as classificações para expressar sua opinião sobre os diferentes aspectos do serviço, por
exemplo, conforto, limpeza ou equipe. A análise deste tipo de fluxo de dados permite a descoberta de
conhecimentos importantes sobre os turistas e recursos turísticos. É o caso dos mecanismos de
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recomendação dedicados, que processam dados crowdsourced com a ajuda de técnicas de mineração
de dados, para criar recomendações personalizadas para orientar e melhorar a experiência turística.
Uma equipe ibérica multidisciplinar realizou um levantamento sobre as técnicas para a análise e
previsão de classificações de hotéis com base em dados crowdsourced. A pesquisa relata e compara
várias técnicas de perfil, recomendações e avaliação baseadas em classificação para identificar desafios
e tendências de pesquisa. Devido ao volume e à frequência da multidão eventos relacionados a hotéis
compartilhados, a equipe concluiu que as tendências neste campo são, em termos de criação de perfis,
para construir modelos de confiança e reputação dos contribuintes da multidão; adotar modelagem
baseada em recursos para redução da dimensionalidade; e, em termos de previsão de classificação de
hotel, projetar mecanismos de recomendação baseados em fluxo, que exploram as informações
recebidas para atualizar os modelos.
Gentilmente contribuídos pelos autores.
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