Wie werden Tourismusdestinationen in sozialen Medien wahrgenommen? Eine aktuelle Studie von Ilona Pezenka vom Studienbereich Marketing & Sales Management zeigt gemeinsam mit internationalen ForschungspartnerInnen, wie sich das Image von Reisezielen mithilfe von KI und Text-Mining automatisiert analysieren und vergleichen lässt.
Das Image einer Tourismusdestination beeinflusst maßgeblich, wie attraktiv sie für Reisende erscheint. Für Destination Management Organizations (DMOs) ist es daher entscheidend zu verstehen, welche Eigenschaften BesucherInnen mit einem Reiseziel verbinden. Die aktuelle Studie „Microblog data: Measuring tourism destination image using importance-performance analysis”, die Ilona Pezenka gemeinsam mit Christian Weismayer (Modul University Wien) und Melise de Lima Pereira (Federal University of Paraná, Curitiba, Brasilien) im Sage Journal Tourism and Hospitality Research veröffentlichte, zeigt wie sich diese Wahrnehmungen mithilfe von Social-Media-Daten automatisiert erfassen lassen.
Neue Methode macht Destinationsimage auf Social Media sichtbar
Im Mittelpunkt der Untersuchung steht ein Ansatz zur Analyse von Beiträgen auf der Plattform X. Die Forschenden nutzten vier brasilianische Küstendestinationen als Fallbeispiel und kombinierten Text-Mining-Verfahren mit Methoden der künstlichen Intelligenz.
Zunächst ermittelt ein Klassifikationsalgorithmus die Bedeutung verschiedener Tourismusformen. Grundlage dafür sind die 14 Tourismuskategorien der Weltorganisation für Tourismus (UN Tourism). Anschließend bewertet ein mehrsprachiges Sprachmodell für Natural Language Processing (NLP) die Stimmung in den Beiträgen und analysiert, wie positiv oder negativ einzelne Aspekte der Destinationen wahrgenommen werden. Die Ergebnisse werden schließlich in sogenannten Importance-Performance-Grids zusammengeführt, die das wahrgenommene Destinationsimage übersichtlich darstellen.
Automatisierte KI-Analyse als Grundlage für systematischen Vergleich
Dieser Ansatz ermöglicht eine vollständig automatisierte Analyse großer Mengen nutzergenerierter Inhalte. Gleichzeitig schafft er die Grundlage für einen systematischen Vergleich unterschiedlicher Destinationen. Damit steht Tourismusorganisationen ein Werkzeug zur Verfügung, das sie bei datenbasierten Entscheidungen in der Destinationsentwicklung und im Marketing unterstützt.
Die Studie zeigt zudem das Potenzial moderner KI-Verfahren für die Tourismusforschung: Die Wahrnehmungen von Reisenden können nicht nur schneller erfasst, sondern auch in einer bisher schwer erreichbaren Detailtiefe ausgewertet werden.
>> Zur Studie „Microblog data: Measuring tourism destination image using importance-performance analysis” (auf Englisch)