Tourist segment and attraction characterization through data mining and network analysis on TripAdvisor

Authors

DOI:

https://doi.org/10.7784/rbtur.v18.2950

Keywords:

Tourism, Geoprocessing, Tourist attractions, Comment analysis, Textual mining, Tripadvisor

Abstract

This study aims to understand tourist segments and attractions through a replicable methodology for other Brazilian states, expanding the understanding of visitors' perception and facilitating decision-making by planners and managers of tourism destinations, as well as supporting the development of public policies for the sector. The methodology is developed through the application of textual data mining techniques, statistical textual analysis and network analysis in a qualitative database evaluating visitors left on TripAdvisor. Information resulting from comments from social media specialized in tourism is used in order to analyze visitors' discourse about Piauí's tourist attractions. These were achieved through the use of Big Data applied to the traces left by travelers on TripAdvisor, regarding tourist attractions. The qualitative database was treated using free software aimed at textual analysis, data processing and network analysis. It is concluded that, based on the results, it is possible to understand tourism demand in Piauí and propose a discourse analysis methodology associated with spatial analysis capable of substantiating the management of destinations, attractions and the development of public policies.

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Author Biographies

André Riani Costa Perinotto, Universidade Federal do Delta do Parnaíba (UFDPar), Parnaíba, PI, Brasil.

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Professora e pesquisadora na Universidade Sociedade Educacional de Santa Catarina (UNISOCIESC). Doutora em Administração e Turismo pela Universidade do Vale do Itajaí. Jaraguá do Sul, Santa Catarina, Brasil. Contribuições: Revisão da literatura, análise de dados, discussão dos resultados.

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Published

2024-11-14

How to Cite

Perinotto, A. R. C., Borges, J. L. de C., Braga, S. de S., & Cembranel, P. (2024). Tourist segment and attraction characterization through data mining and network analysis on TripAdvisor. Revista Brasileira De Pesquisa Em Turismo, 18, 2950 . https://doi.org/10.7784/rbtur.v18.2950

Issue

Section

Articles - Tourism and Society