MANAGEMENT SUMMARY
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Schlagworte: Digitalisierung, Zielgruppen und Märkte
Titel: Improving Tourist Arrival Prediction: A Big Data and Artificial Neural Network Approach
Autor/innen: Wolfram Höpken, Tobias Eberle, Matthias Fuchs, Maria Lexhagen
Seiten: 998-1017
Fachzeitschrift: Journal of Travel Research
Verlag: SAGE Publications
Erscheinungsjahr: Mai 2021, Vol. 60 (5)
DOI: https://doi.org/10.1177/0047287520921244
Anmerkung: Auf den ebenfalls in dieser Studie vorgestellten Vergleich weiterführender Ansätze aus dem Bereich des „machine learnings“ zur Vorhersage touristischer Nachfrage wird hier nicht eingegangen.
Vorhersagen über die touristische Nachfrage sind ein Mittel zur Risikominderung und im Tourismus unerlässlich, da touristische Dienstleistungsprodukte vergänglich sind, von ergänzenden Dienstleistungen abhängen und äußerst krisenanfällig sind (Frechtling 2011; Vanhove 2011), wie sich auch jüngst in der Corona-Pandemie zeigt. Prognosen im Tourismus bedeuten, die Richtung der künftigen Nachfrage anzugeben. Sie liefern somit aussagekräftige Informationen für das Destinationsmanagement und die verschiedenen Tourismusanbieter (Vanhove 2011). Die am häufigsten verwendete Kennzahl für die Messung der touristischen Nachfrage ist die Zahl der touristischen Ankünfte.
Der Erfolg von Tourismusunternehmen hängt damit auch von der Fähigkeit ab, die touristische Nachfrage möglichst genau vorherzusagen. Die Folgen einer schlechten Vorhersage wiederum führen unter anderem zu einer schlechten Marketingeffektivität und einer ineffizienten Ressourcennutzung (Frechtling 2011).
Song und Li (2008) und Song, Qiu und Park (2019) stellen fest, dass die Methoden zur Modellierung und Prognose der touristischen Nachfrage sehr unterschiedlich sind und, dass es kein einzelnes Modell gibt, das anderen Modellen in allen Situationen überlegen ist. Eine weitere Herausforderung bei der Nachfrageprognose ist der Zugang zu zeitnahen und kostengünstigen Daten (Önder 2017). Weitere wesentliche Herausforderungen sind der Mangel an historischen Zeitreihendaten und die Volatilität der Nachfrage (Frechtling 2011; Song et al. 2010). Daher sind neue Datenquellen und Modellierungstechniken von entscheidender Bedeutung für die aktuelle Tourismusforschung.
Ziel der zugrundeliegenden Studie ist es, die Vorhersage der touristischen Nachfrage, die meist allein auf der Grundlage vergangener Ankünfte (d. h. autoregressive Ansätze) basiert, zu verbessern, indem der von den Reisenden induzierte Web-Suchverkehr als zusätzliche erklärende Eingangsvariable mit einbezogen wird. Damit wird ein neuartiger Ansatz zur Identifizierung und Aggregation von tourismusrelevanten Suchbegriffen vorgestellt und bewertet.
In den letzten Jahren haben Forscher*innen auf der ganzen Welt den Suchverkehr im Internet für die Vorhersage von Wirtschaftsindikatoren genutzt (Wu und Brynjolfsson 2015). So erstellten Vosen und Schmidt (2011) ein Modell zur Vorhersage des privaten Konsums anhand von Google-Trends-Daten und stellten fest, dass die Hinzunahme von Websuchdaten die meisten umfragebasierten Ansätze übertrifft.
In einem touristischen Kontext wird die Suche nach Reiseinformationen als die Phase des Entscheidungsprozesses definiert, in der Reisende aktiv Informationen aus zahlreichen Quellen sammeln und integrieren, bevor sie ihre Reiseentscheidung und die Wahl des Reiseziels treffen (Vogt und Fesenmaier 1998; Fodness und Murray 1999).
Technisch gesehen können bei jeder Interaktion eines (potenziellen) Touristen mit dem Internet elektronische Spuren dieser Interaktion erfasst, gespeichert und später analysiert werden. Vor allem aber wird dabei das Volumen der Suchmaschinenanfragen erfolgreich für die Prognose und Modellierung der Tourismusnachfrage genutzt (u. a. Höpken et al. 2019).
Die Prognosestudie wurde für Schweden durchgeführt, wobei Ankunftsdaten der wichtigsten schwedischen touristischen Quellländer (d. h. Dänemark, Finnland, Norwegen, die Russische Föderation und das Vereinigte Königreich) für den Zeitraum 2008-2016 sowie entsprechende Google Trends-Daten (d. h. Text- und Videosuche) als Big-Data-Quelle verwendet wurden. Die Studienergebnisse zeigen deutlich, dass die Erweiterung rein autoregressiver Prognoseansätze durch Google-Trends-Daten Prognosefehler deutlich reduziert.
Die Abbildung zeigt die stationäre Reihe der Touristenankünfte und die entsprechenden aggregierten Suchindexreihen. Die hohe Übereinstimmung der Zeitreihen zeigt offensichtlich eine potenziell hohe Vorhersagekraft des aggregierten Suchindexes in Bezug auf die touristischen Ankünfte.
© W. Hoepken et al., in: Journal of Travel Research 60 (5) (2021)
Google-Trends-Daten, als ein Beispiel für die Repräsentation des digitalen Informationsverhaltens potentieller Touristen, können als effektive Datenquelle genutzt werden, um die Vorhersagegenauigkeit für den mittelfristigen Bereich der zukünftigen touristischen Nachfrage sowie für Nachfrageschwankungen zu erhöhen. Eine ausreichende Aktualität und Verfügbarkeit der Daten vorausgesetzt, ergibt sich ein potentiell ergiebiges Mittel für die Verbesserung der Angebotsplanung der Destinationen und ihrer Akteure.
Bayerisches Zentrum für Tourismus
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This website utilizes various technologies that are meant to make it as accessible as possible at all times. We utilize an accessibility interface that allows persons with specific disabilities to adjust the website’s UI (user interface) and design it to their personal needs.
Additionally, the website utilizes an AI-based application that runs in the background and optimizes its accessibility level constantly. This application remediates the website’s HTML, adapts Its functionality and behavior for screen-readers used by the blind users, and for keyboard functions used by individuals with motor impairments.
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These adjustments are compatible with all popular screen readers, including JAWS and NVDA.
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Despite our very best efforts to allow anybody to adjust the website to their needs. There may still be pages or sections that are not fully accessible, are in the process of becoming accessible, or are lacking an adequate technological solution to make them accessible. Still, we are continually improving our accessibility, adding, updating and improving its options and features, and developing and adopting new technologies. All this is meant to reach the optimal level of accessibility, following technological advancements. For any assistance, please reach out to