Tourism and Big Data at brazilian scientific research
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2022 |
Outros Autores: | |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Brazilian Journal of Production Engineering |
Texto Completo: | https://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/38942 |
Resumo: | El aumento de la capacidad de almacenamiento y la velocidad de procesamiento de las computadoras, combinado con conexiones rápidas a Internet, el desarrollo de algoritmos y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos en la red son factores que impulsan la era del big data. Considerando el crecimiento y la diversidad de posibilidades para el uso de big data para investigaciones turísticas realizadas en todo el mundo, esta investigación propone realizar una revisión sistemática sobre el uso de big data en investigaciones turísticas, realizada por investigadores brasileños y publicada en revistas nacionales e internacionales. Tras filtrar 76 artículos extraídos de las bases de datos Web of Science, Scopus y publicaciones de Turismo, esta revisión analizó 19 artículos que cumplían con los criterios establecidos en el protocolo. Se encontró que los estudios sobre el uso de big data en turismo son recientes, inician en el año 2000, con un pico de estudios publicados en el 2019; realizado por una variedad de investigadores (57), asignados en diferentes Instituciones de Investigación/Educación (16), distribuidos en Brasil, Portugal y España, que publicaron en diferentes revistas científicas nacionales e internacionales (15). Las investigaciones analizadas contribuyen a varios campos del conocimiento turístico, según el Modelo Interdisciplinario de Jafari, especialmente para la gestión empresarial, la planificación y el desarrollo turístico y la motivación turística, demostrando un nicho de investigación aún en expansión y con pocos destaques. Los resultados también mostraron que el 47,4% de los artículos tienen un enfoque metodológico cualitativo-cuantitativo, el 63,2% realizó investigaciones cuyas fuentes de datos fueron generadas por los usuarios y que las universidades con mayor número de publicaciones están ubicadas en la región noreste de Brasil, y son federales. Además, este estudio puede contribuir al reconocimiento de la producción científica de los brasileños que han desarrollado investigaciones utilizando big data y fomentar el intercambio de técnicas, software, procesos de recolección, análisis y obtención de resultados que fortalecen los estudios en turismo y superan desafíos tanto procedimentales como conceptuales. , así como teóricos y metodológicos. |
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Tourism and Big Data at brazilian scientific researchTurismo y Big Data en la investigación científica brasileñaTurismo e Big Data nas pesquisas científicas brasileirasBig dataTurismoModelo interdisciplinarRevisão sistemática da literaturaBig dataTourismInterdisciplinary modelSystematic Review of LiteratureBig dataTurismoModelo interdisciplinarioRevisión sistemático de literaturaEl aumento de la capacidad de almacenamiento y la velocidad de procesamiento de las computadoras, combinado con conexiones rápidas a Internet, el desarrollo de algoritmos y la disponibilidad de grandes volúmenes de datos en la red son factores que impulsan la era del big data. Considerando el crecimiento y la diversidad de posibilidades para el uso de big data para investigaciones turísticas realizadas en todo el mundo, esta investigación propone realizar una revisión sistemática sobre el uso de big data en investigaciones turísticas, realizada por investigadores brasileños y publicada en revistas nacionales e internacionales. Tras filtrar 76 artículos extraídos de las bases de datos Web of Science, Scopus y publicaciones de Turismo, esta revisión analizó 19 artículos que cumplían con los criterios establecidos en el protocolo. Se encontró que los estudios sobre el uso de big data en turismo son recientes, inician en el año 2000, con un pico de estudios publicados en el 2019; realizado por una variedad de investigadores (57), asignados en diferentes Instituciones de Investigación/Educación (16), distribuidos en Brasil, Portugal y España, que publicaron en diferentes revistas científicas nacionales e internacionales (15). Las investigaciones analizadas contribuyen a varios campos del conocimiento turístico, según el Modelo Interdisciplinario de Jafari, especialmente para la gestión empresarial, la planificación y el desarrollo turístico y la motivación turística, demostrando un nicho de investigación aún en expansión y con pocos destaques. Los resultados también mostraron que el 47,4% de los artículos tienen un enfoque metodológico cualitativo-cuantitativo, el 63,2% realizó investigaciones cuyas fuentes de datos fueron generadas por los usuarios y que las universidades con mayor número de publicaciones están ubicadas en la región noreste de Brasil, y son federales. Además, este estudio puede contribuir al reconocimiento de la producción científica de los brasileños que han desarrollado investigaciones utilizando big data y fomentar el intercambio de técnicas, software, procesos de recolección, análisis y obtención de resultados que fortalecen los estudios en turismo y superan desafíos tanto procedimentales como conceptuales. , así como teóricos y metodológicos.O aumento da capacidade de armazenamento e velocidade de processamento dos computadores, aliadas às rápidas conexões da internet, desenvolvimento de algoritmos e disponibilidade de grande volume de dados na rede são fatores que impulsionam a era da big data. Considerando o crescimento e a diversidade de possibilidades do uso de big data para pesquisas no turismo realizadas mundialmente, esta investigação se propõe a realizar uma revisão sistemática sobre uso de big data nas pesquisas de turismo, conduzidas por pesquisadores brasileiros e publicadas nas revistas nacionais e internacionais. Após filtrar 76 artigos extraídos nas bases de dados Web of Science, Scopus e Publicações de Turismo, esta revisão analisou 19 artigos que atenderam aos critérios estabelecidos no protocolo. Verificaram-se que os estudos com o uso de big data no turismo são recentes, a partir de 2000, com um pico de estudos publicados em 2019; realizados por uma variedade de pesquisadores (57), alocados em diferentes Instituições de Pesquisa/Ensino (16), distribuídos pelo Brasil, Portugal e Espanha, que publicaram em diferentes revistas científicas nacionais e internacionais (15). As pesquisas analisadas contribuem com vários campos do conhecimento do turismo, conforme Modelo Interdisciplinar de Jafari, sobretudo para o gerenciamento de empresas, planejamento e desenvolvimento do turismo e motivação dos turistas, demonstrando um nicho de pesquisa ainda em expansão e com poucos destaques. Os resultados evidenciaram, também, que 47,4% dos artigos têm uma abordagem metodológica quali-quantitativa, 63,2% realizaram pesquisas cujas fontes dos dados foram geradas por usuários e que as universidades que apresentam a maior quantidade de publicações estão localizadas na região nordeste do Brasil e são federais. Ademais, este estudo pode contribuir para o reconhecimento da produção científica dos brasileiros que desenvolveram pesquisas com o uso de big data e fomentar intercâmbio de técnicas, softwares, processos de coleta, análises e obtenção de resultados que fortaleçam os estudos no turismo e superem desafios tanto de ordem procedural e conceitual, quanto de ordem teórica e metodológica.The increase in storage capacity and computer processing speed, combined with fast internet connections, development of algorithms and availability of large volumes of data on the network are factors that drive the era of big data. Considering the growth and diversity of possibilities for the use of big data for tourism research carried out worldwide, this investigation proposes to carry out a systematic review on the use of big data in tourism research, conducted by Brazilian researchers and published in national and international journals. After filtering 76 articles extracted from the Web of Science, Scopus and Tourism articles databases, this review analyzed 19 articles that met the criteria established in the protocol. It was found that studies on the use of big data in tourism are recent, starting in 2000, with a peak of studies published in 2019; carried out by a variety of researchers (57), allocated in different Research/Education Institutions (16), distributed across Brazil, Portugal and Spain, who published in different national and international scientific journals (15). The analyzed research contributes to several fields of tourism knowledge, according to Jafari's Interdisciplinary Model, especially for business management, tourism planning and development and tourist motivation, demonstrating a research niche that is still expanding and with few highlights. The results also showed that 47.4% of the articles have a qualitative-quantitative methodological approach, 63.2% carried out research whose data sources were generated by users and that the universities with the largest number of publications are in the region northeast of Brazil and are federal. Furthermore, this study can contribute to the recognition of the scientific production of Brazilians who have developed research using big data and foster the exchange of techniques, software, collection processes, analyzes and obtaining results that strengthen studies in tourism and overcome challenges both procedural and conceptual, as well as theoretical and methodological.Universidade Federal do Espírito Santo - UFES2022-08-23info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionArtigos avaliados pelos pares expanded abstractresumen expandidoapplication/pdfhttps://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/38942Brazilian Journal of Production Engineering; Vol. 8 No. 5 (2022): Volume 8 - Número 5 - Ano 2022 - Edição Especial "Turismo para além de viagens" (Agosto); 51-55Brazilian Journal of Production Engineering; Vol. 8 Núm. 5 (2022): Volume 8 - Número 5 - Ano 2022 - Edição Especial "Turismo para além de viagens" (Agosto); 51-55Brazilian Journal of Production Engineering; v. 8 n. 5 (2022): Edição Especial "Turismo para além de viagens" (Agosto); 51-552447-558010.47456/bjpe.v8i5reponame:Brazilian Journal of Production Engineeringinstname:Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)instacron:UFESporhttps://periodicos.ufes.br/bjpe/article/view/38942/25547Copyright (c) 2022 Brazilian Journal of Production Engineeringhttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessSilva, Natalya Reis daKoga, Erika Sayuri2022-08-24T11:32:20Zoai:periodicos.ufes.br:article/38942Revistahttps://periodicos.ufes.br/bjpePUBhttps://periodicos.ufes.br/bjpe/oairodrigo.r.freitas@ufes.br2447-55802447-5580opendoar:2023-01-13T10:36:40.842530Brazilian Journal of Production Engineering - Universidade Federal do Espírito Santo (UFES)false |
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