Aguilar, Rosa MaríaTorres, JesúsMéndez Pérez, Juan AlbinoParra-López, Eduardo2022-02-072022-02-072016Aguilar, 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.9788497498081978-84-617-4298-1 (UCM)978-84-9749-808-1 (UDC electrónico)http://hdl.handle.net/2183/29675[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.spaAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacionalhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/deed.esLógica borrosaeWOMTurismoRedes neuronalesBig Dataconference outputopen access10.17979/spudc.9788497498081.0827