Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://hdl.handle.net/123456789/7823
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.contributor.authorRODRIGUES, Geysiane do Rosário-
dc.date.accessioned2024-08-22T17:47:51Z-
dc.date.available2024-08-22T17:47:51Z-
dc.date.issued2023-08-03-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/7823-
dc.descriptionBig 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.abstractO 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.publisherUFMApt_BR
dc.subjectBig Data;pt_BR
dc.subjectDestino Turístico;pt_BR
dc.subjectAtrativos Turísticos;pt_BR
dc.subjectTripAdvisor;pt_BR
dc.subjectSão Luís do Maranhãopt_BR
dc.subjectBig Data;pt_BR
dc.subjectTourist Destination;pt_BR
dc.subjectTourist attractions;pt_BR
dc.subjectTripAdvisor;pt_BR
dc.subjectSão Luíspt_BR
dc.titleBIG DATA NO TURISMO: PERCEPÇÃO DOS USUÁRIOS DO TRIPADVISOR SOBRE OS PRINCIPAIS ATRATIVOS DE SÃO LUÍS DO MARANHÃOpt_BR
dc.title.alternativeBIG DATA IN TOURISM: TRIPADVISOR USERS' PERCEPTION ON THE MAIN ATTRACTIONS OF SÃO LUÍS DO MARANHÃOpt_BR
dc.typeOtherpt_BR
Aparece nas coleções:TCCs de Graduação em Turismo do Campus do Bacanga

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
MONOGRAFIA_GEYSIANE_RODRIGUES.pdfTCC de Graduação1,71 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.