Big Data para a geração de indicadores de turismo

fontes de dados e aplicações

Authors

DOI:

https://doi.org/10.18624/etech.v13i1.1082

Abstract

The goal is to summarize the scientific production on the use of Big Data for calculating tourism indicators regarding possible data sources, practical applications and main entities involved with research in this area. A bibliographic research has been conducted in the form of a systematic literature review on articles retrieved April 23, 2019 from Scopus and Web of Science databases. The analysis of 175 scientific articles revealed predominance of a European, Asian and American scientific production using sources related to the World Wide Web to estimate tourist’s quantity and sentiment. Hopefully the results will be able to enable tourism knowledge producers and users to envision innovative and alternative, more cost-effective, methods of generating tourism indicators.

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Author Biographies

Alexandre Augusto Biz, Universidade Federal de Santa Catarina

Professor do Departamento de Engenharia do Conhecimento – UFSC. Professor Colaborador do Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento – UFSC. Pós-Doutorado Empresarial CNPq realizado no Instituto Stela. Doutor em Engenharia e Gestão do Conhecimento (UFSC). Mestre em Turismo e Hotelaria (UNIVALI). Graduado em Turismo e Hotelaria (UNIVALI). É líder do Grupo de Pesquisa TURITEC. Coordenador do Laboratório de Destinos Turísticos Inteligentes. Desenvolve pesquisas em Destinos Turísticos Inteligentes, Aplicações da Engenharia e Gestão do Conhecimento para o Turismo. Revisor de periódicos nacionais e internacionais. Coordenador Geral do Seminário Brasil Espanha de Inovação Tecnológica em Turismo.

João Artur de Souza, Universidade Federal de Santa Catarina

Professor titular da Universidade Federal de Santa Catarina no Departamento de Engenharia do Conhecimento. Graduação em Matemática (Licenciatura) pela Universidade Federal de Santa Catarina (1989) e em Direito pela Universidade do Sul Catarinense. Mestrado em Matemática e Computação Científica pela Universidade Federal de Santa Catarina (1993). Doutorado em Engenharia de Produção pela Universidade Federal de Santa Catarina (1999). Trabalhou na Universidade Federal de Pelotas de 1993 a 2007 como professor na área de Matemática, atuando especialmente em Educação a Distância. Foi coordenador dos Cursos de Graduação em Matemática e Matemática a Distância (2005-2006). Pesquisa na área de Inovação, Inteligência Artificial, Gestão do Conhecimento, Gestão de Risco e Controle Interno e Universidade Corporativa e faz parte de três grupos de pesquisa IGTI: Inteligência, Gestão e Tecnologias para Inovação (IGTI) (Líder), Engenharia da Integração e Governança do Conhecimento (ENGIN) e Interdisciplinar em Conhecimento, Aprendizagem e Memória Organizacional (KLON). Ministra as disciplinas Projetos Interdisciplinares, Gestão de Inovação e Lógica Matemática na Graduação. Na pós-graduação, atua no Programa de Pós-Graduação em Engenharia e Gestão do Conhecimento da UFSC na área de Inteligência e Gestão para Inovação.

Rafael Bassegio Caumo, Universidade Federal de Santa Catarina

Estatístico pela UFRGS, mestre pela ENCE/IBGE e doutorando no EGC/UFSC. Possui longo currículo de atuação com pesquisas quantitativas e análise de dados, sendo atualmente professor de Métodos Estatísticos e Análise Estatística na ESAG/UDESC e consultor estatístico autônomo. Possui conhecimento técnico sobre modelos estatísticos e de machine learning, amostragem e inferência, com aplicações de interesse nas áreas de Big Data para construção de indicadores socioeconômicos. Já foi por duas vezes presidente do Conselho Regional de Estatística da 4ª Região e passou por instituições como Fundação de Economia e Estatística (chefe de centro de pesquisa), Pesquisa de Emprego e Desemprego da Região Metropolitana de Porto Alegre (estatístico responsável), Secretaria da Saúde do RS, entre outras.

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Published

2020-11-30

How to Cite

Biz, A. A., Souza, J. A. de, & Caumo, R. B. (2020). Big Data para a geração de indicadores de turismo: fontes de dados e aplicações. Revista E-TECH: Tecnologias Para Competitividade Industrial - ISSN - 1983-1838, 13(1), 53–70. https://doi.org/10.18624/etech.v13i1.1082

Issue

Vol. 13 No. 1 (2020): 19ª Edição - Tecnologia

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