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

• Rosa María Aguilar ^[1] ; Jesús Miguel Torres ^[1] ; Juan Albino Méndez Pérez ^[1] ; Eduardo Parra-López ^[1]
  1. [1] Universidad de La Laguna

     Universidad de La Laguna

     San Cristóbal de La Laguna, España

     
• Localización: Actas de las XXXVII Jornadas de Automática: Madrid. 7, 8 y 9 de septiembre de 2016, 2016, ISBN 978-84-9749-808-1, págs. 827-834
• Idioma: español
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  • 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.