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http://hdl.handle.net/123456789/7823
Registro completo de metadados
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.author | RODRIGUES, Geysiane do Rosário | - |
dc.date.accessioned | 2024-08-22T17:47:51Z | - |
dc.date.available | 2024-08-22T17:47:51Z | - |
dc.date.issued | 2023-08-03 | - |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/123456789/7823 | - |
dc.description | Big Data as an innovation in information technology has developed, bringing benefits and challenges in various areas of knowledge. In tourism, it emerges as a development tool for tourist destinations and attractions. In this context, this work aims to identify the perceptions of visitors about the main tourist attractions of São Luís do Maranhão, based on the comments left on the TripAdvisor platform. The study adopts a qualitative, descriptive and exploratory approach, with the collection of comments available on the TripAdvisor platform and their analysis through the textual analysis software IRaMuTeQ. The main results express a deeper understanding of the tourists' perception of each local visited, addressing relevant themes, opinions and attributes about the attractions mentioned in the comments. This information is essential to identify opportunities for improvement in tourist attractions and provide a more positive experience to visitors. It is concluded that the application of Big Data in Tourism is an expanding market, with the potential to implement techniques for analyzing large amounts of data in several areas of tourism activity. In addition, the use of Big Data presents great potential for strategic decision-making and the development of promotion and management strategies. Finally, the restrictions of this research are highlighted, as well as a research agenda. | pt_BR |
dc.description.abstract | O Big Data como inovação da tecnologia da informação tem se desenvolvido, trazendo benefícios e desafios em várias áreas do conhecimento. No turismo, surge como uma ferramenta de desenvolvimento para os destinos e atrações turísticas. Nesse contexto, este trabalho visa identificar as percepções dos visitantes sobre os principais atrativos turísticos de São Luís do Maranhão, a partir dos comentários deixados na plataforma TripAdvisor. O estudo adota uma abordagem qualitativa, descritiva e exploratória, com a coleta de comentários disponíveis na plataforma TripAdvisor e sua análise por meio do software de análise textual IRaMuTeQ. Os resultados principais expressam uma compreensão mais aprofundada da percepção dos turistas sobre cada visitado local, abordando temas, opiniões e atributos relevantes sobre os atrativos mencionados nos comentários. Essas informações são essenciais para identificar oportunidades de melhoria nas atrações turísticas e proporcionar uma experiência mais positiva aos visitantes. Conclui-se que a aplicação do Big Data no Turismo é um mercado em expansão, com potencial para implementar técnicas de análise de grandes quantidades de dados em diversas áreas da atividade turística. Além disso, o uso do Big Data apresenta grande potencial para tomada de decisões estratégicas e desenvolvimento de estratégias de promoção e gestão. Por fim, são destacadas as restrições desta investigação, bem como uma agenda de pesquisa. | pt_BR |
dc.publisher | UFMA | pt_BR |
dc.subject | Big Data; | pt_BR |
dc.subject | Destino Turístico; | pt_BR |
dc.subject | Atrativos Turísticos; | pt_BR |
dc.subject | TripAdvisor; | pt_BR |
dc.subject | São Luís do Maranhão | pt_BR |
dc.subject | Big Data; | pt_BR |
dc.subject | Tourist Destination; | pt_BR |
dc.subject | Tourist attractions; | pt_BR |
dc.subject | TripAdvisor; | pt_BR |
dc.subject | São Luís | pt_BR |
dc.title | BIG DATA NO TURISMO: PERCEPÇÃO DOS USUÁRIOS DO TRIPADVISOR SOBRE OS PRINCIPAIS ATRATIVOS DE SÃO LUÍS DO MARANHÃO | pt_BR |
dc.title.alternative | BIG DATA IN TOURISM: TRIPADVISOR USERS' PERCEPTION ON THE MAIN ATTRACTIONS OF SÃO LUÍS DO MARANHÃO | pt_BR |
dc.type | Other | pt_BR |
Aparece nas coleções: | TCCs de Graduação em Turismo do Campus do Bacanga |
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Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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