Neuro-fuzzy en el modelado del comportamiento de usuarios-turísticos en eWOM
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Neuro-fuzzy en el modelado del comportamiento de usuarios-turísticos en eWOMDate
2016Citation
Aguilar, R.M., Torres, J.M., Méndez Pérez, J.A., Parra-López, E. Neuro-fuzzy en el modelado del comportamiento de usuarios-turísticos en eWOM. 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, Madrid (pp. 827-834). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081.0827 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497498081
Abstract
[Resumen] 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.
Keywords
Lógica borrosa
eWOM
Turismo
Redes neuronales
Big Data
eWOM
Turismo
Redes neuronales
Big Data
Editor version
Rights
Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional
ISBN
978-84-617-4298-1 (UCM) 978-84-9749-808-1 (UDC electrónico)