{"id":11580,"date":"2018-01-31T00:00:44","date_gmt":"2018-01-30T23:00:44","guid":{"rendered":"https:\/\/comunicatur.info\/?p=11580"},"modified":"2018-01-30T19:58:48","modified_gmt":"2018-01-30T18:58:48","slug":"nuevo-modelo-de-clasificacion-de-los-establecimientos-hoteleros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.comunicatur.info\/es\/nuevo-modelo-de-clasificacion-de-los-establecimientos-hoteleros\/","title":{"rendered":"Nuevo modelo de clasificaci\u00f3n de los establecimientos hoteleros"},"content":{"rendered":"

La Universidad de Lleida (UdL) ha presentado un nuevo modelo de clasificaci\u00f3n de los establecimientos hoteleros basado en el punto de vista de los usuarios. El nuevo modelo sirve tanto para los hoteles como para los denominados alojamientos de econom\u00eda colaborativa, como Airbnb.\"\"<\/a>El trabajo de los investigadores de la UdL ha sido encabezado por Eva Mart\u00edn, profesora de turismo y coordinadora del master de marketing de medios sociales. Tambi\u00e9n han colaborado expertos de la Escuela Polit\u00e9cnica Superior de la UdL. El estudio se basa en el Big Data, ya que se han analizado 33.000 hoteles de todo el mundo, con 18 millones de rese\u00f1as. Todas ellas extra\u00eddas del web de reservas hoteleras Booking.com, entre otros motivos porque los usuarios que opinan deben estar registrados, por lo que se consideran m\u00e1s fidedignas.<\/p>\n

Se han analizado diversos par\u00e1metros de esta web, comentarios de los usuarios, puntuaciones o precios. Todo ello ha sido posible gracias a una rama de la inteligencia artificial y creando un modelo que averigua la categor\u00eda de los establecimientos a partir de las opiniones de los usuarios y todos estos par\u00e1metros. Esto es lo que m\u00e1s se diferencia de las categor\u00edas oficiales hoteleras, las cl\u00e1sicas estrellas, basadas siempre en criterios t\u00e9cnicos y de infraestructuras.<\/p>\n

Este nuevo modelo est\u00e1 mucho m\u00e1s en la l\u00ednea de lo que se est\u00e1 implantando en diversas empresas de todo el mundo, especialmente a las dedicadas al sector servicios, que se basa en el cliente como prioridad absoluta. La profesora Mart\u00edn ha utilizado una t\u00e9cnica de clasificaci\u00f3n denominada M\u00e1quina de vector de soporte (Support Vector Machine).<\/em><\/p>\n

El precio es fundamental<\/strong>
\nCon este sistema se evita todo el pesado trabajo administrativo y de auditor\u00edas oficiales. Otra de las ventajas del nuevo sistema es que estandariza los criterios utilizados en diferentes pa\u00edses, aumenta la confianza de los usuarios y los ayuda en la toma de decisiones.<\/p>\n

De hecho, la confianza del consumidor es la base del comercio electr\u00f3nico y por ello las plataformas en l\u00ednea como las de la econom\u00eda colaborativa basan su negocio en esta confianza y son una fuente muy buena para el resto de los usuarios.<\/p>\n

Adem\u00e1s, los usuarios se encuentran con un exceso de informaci\u00f3n en la red y un primer filtro en este sentido permite evitar la sobrecarga de informaci\u00f3n.<\/p>\n

Despu\u00e9s del an\u00e1lisis de los 18 millones de comentarios, los resultados confirman que el precio sigue siendo la caracter\u00edstica m\u00e1s importante para predecir la categor\u00eda hotelera, seguidos por la limpieza y la localizaci\u00f3n y\/o ubicaci\u00f3n del establecimiento.<\/p>\n

El estudio se ha publicado en la revista\u00a0International Journal of Hospitality Management<\/em>, que se encuentra dentro del Top 10 mundial en el \u00e1mbito del turismo y del ocio.<\/p>\n

Ver el estudio (en ingl\u00e9s)<\/a><\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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