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

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.