IMAGEN DEL ATRACTIVO COMPLEJO ARQUEOLÓGICO DE...
50
FACULTAD DE ADMINISTRACIÓN HOTELERA, TURISMO Y GASTRONOMÍA Carrera de Administración en Turismo IMAGEN DEL ATRACTIVO “COMPLEJO ARQUEOLÓGICO DE MORAY” DESDE LA PERSPECTIVA DE LOS AGENTES ORGÁNICOS E INDUCTIVOS BAJO EL ENFOQUE DE MINERÍA DE DATOS Tesis para optar el Título Profesional de Licenciado en Administración en Turismo NANCY KAREN GUILLEN ROJAS Asesor: Claudia Lissete Gil Arroyo Marquez Lima – Perú 2017
Transcript of IMAGEN DEL ATRACTIVO COMPLEJO ARQUEOLÓGICO DE...
FACULTAD DE ADMINISTRACIÓN HOTELERA, TURISMO Y
GASTRONOMÍA
Carrera de Administración en Turismo
IMAGEN DEL ATRACTIVO “COMPLEJO ARQUEOLÓGICO DE MORAY” DESDE LA
PERSPECTIVA DE LOS AGENTES ORGÁNICOS E INDUCTIVOS BAJO EL ENFOQUE DE MINERÍA DE
DATOS
Tesis para optar el Título Profesional de Licenciado en
Administración en Turismo
NANCY KAREN GUILLEN ROJAS
Asesor:
Claudia Lissete Gil Arroyo Marquez
Lima – Perú
2017
INDICE
Introducción……………………………………………………………………………………..1
Problema de Investigación ............................................................................................ 2
Planteamiento del Problema ................................................................................................. 2
Formulación del problema ..................................................................................................... 3
Justificación ............................................................................................................................. 4
Marco referencial .................................................................................................................... 5
Antecedentes .......................................................................................................................... 5
Marco Teórico ......................................................................................................................... 7
Concepto de Imagen .......................................................................................................... 7
Imagen turística .................................................................................................................. 7
Los Agentes de Gartner .................................................................................................... 9
Minería de Datos .............................................................................................................. 10
Datos no estructurados.................................................................................................... 10
Minería de Datos no estructurados y Turismo ............................................................. 11
Complejo Arqueológico de Moray .................................................................................. 12
Objetivos ................................................................................................................................ 15
Método………………………………………………………………………………………….16
Tipo y Diseño de Investigación .......................................................................................... 16
Tipo de Investigación ........................................................................................................... 16
Diseño de Investigación ...................................................................................................... 16
Variables o Categorías ........................................................................................................ 16
Conceptos Relacionados ................................................................................................ 17
Actividades de ocio .......................................................................................................... 17
Transporte y Accesibilidad .............................................................................................. 17
Destinos Relacionados .................................................................................................... 17
Muestra .................................................................................................................................. 17
Instrumentos de investigación ............................................................................................ 18
Grammarly ......................................................................................................................... 18
Open Refine ...................................................................................................................... 18
Semrush ............................................................................................................................. 18
RapidMiner ........................................................................................................................ 18
Lexalytics Semantria ........................................................................................................ 19
Voyant Tools ..................................................................................................................... 19
TextRazor .......................................................................................................................... 19
Procedimiento y Recolección de datos ............................................................................. 20
Plan de Análisis .................................................................................................................... 20
Análisis de Clúster y Frecuencia .................................................................................... 20
Análisis de Sentimiento ................................................................................................... 21
Análisis Relacional ........................................................................................................... 21
Análisis de los keywords dentro de un contexto .......................................................... 21
Resultados y Discusión ............................................................................................... 22
Presentación de Resultados Descriptivos ........................................................................ 22
Análisis Relacional ........................................................................................................... 27
Presentación de Datos Fenomenológicos ........................................................................ 29
Análisis de los keywords dentro de un contexto .......................................................... 29
Referencias…………………………………………………………………………….………37
Anexos……………………………………………………………………………………….…411
Anexo 1: Lista de agencias de viajes y tour operadores consideradas en el
muestreo .......................................................................................................................... 411
Anexo 2: Uso del software Open Refine ..................................................................... 422
Anexo 3: Uso del software RapidMiner ......................................................................... 43
Anexo 4: Uso del software Lexalytics ............................................................................ 44
Anexo 5: Uso del software Voyant ................................................................................. 45
Anexo 6: Uso del TextRazor ........................................................................................... 46
Lista de Tablas
Tabla 1: Conceptos Relacionados al Atractivo -Turistas ................................................... 22
Tabla 2: Conceptos Relacionados al Atractivo -
Agencias de Viajes /Tour Operadores .................................................................................. 22
Tabla 3: Medio de Transporte - Turistas ............................................................................... 24
Tabla 4: Medio de Transporte – Agencias de Viajes /Tour Operadores ......................... 24
Tabla 5: Actividades en el Destino - Turistas ....................................................................... 25
Tabla 6: Actividades en el Destino – Agencias de Viajes /Tour Operadores .................. 25
Tabla 7: Destinos Relacionados – Turistas .......................................................................... 26
Tabla 8: Destinos Relacionados - Agencias de Viajes /Tour Operadores ...................... 26
Tabla 9: Análisis Relacional - Turistas .................................................................................. 27
Tabla 10: Análisis Relacional - Agencias de Viajes /Tour Operadores ........................... 28
1
Introducción
En la actividad turística, la imagen es un concepto importante debido a que puede
influenciar en los viajeros potenciales, y, por consiguiente, afecta al desarrollo de un
atractivo turístico y las empresas que se ven asociadas a este rubro. Esta investigación
se centra en el impacto de la imagen, se reconocerá y analizará la imagen percibida y
proyectada del atractivo “Complejo Arqueológico de Moray”, a través de los agentes
orgánicos e inductivos, en el periodo 2014 – 2017.
Esta tipología de agentes fue desarrollada por Gartner (1994). Su trabajo ha sido tomado
como referente en el ámbito académico en cuanto a estudios de componentes de la
imagen turística (Baloglu, Henthorne, & Sahin, 2014); y es el que mejor aborda el
paradigma que surge cuando existen diferencias entre la imagen formada por distintos
agentes (Gover, Go, & Kumar, 2007). Gartner (1994), identifica a un grupo de agentes
formadores de imagen: los inducidos abiertos, los encubiertos, los autónomos, los
orgánicos y los inductivos. Al tener a varios agentes formadores, resulta natural que
surjan diferencias entre las perspectivas que conforman la imagen turística (Gassiot,
2012).
La metodología empleada es la minería de datos no estructurados, cuyo objetivo se
centra en descubrir información útil contenida en datos textuales de origen electrónico,
los cuales reúnan patrones o comportamientos sistemáticos donde se identifiquen las
relaciones existentes entre los mismos. Para ello se emplearon plataformas de libre
acceso en la que los viajeros intercambian información, entre los cuales destaca
TripAdvisor (Godnov & Redeck, 2016). En los capítulos de metodología se explicará
cómo se emplearon distintos tipos de software de libre acceso con el fin de llegar a los
objetivos planteados.
Con esta investigación se espera descubrir cuál es la percepción real del turista que ha
visitado Moray (agente orgánico), y si esa imagen se asemeja a la imagen que pretenden
brindar las agencias de viajes y tour operadores (agente inductivo); o si existen
incongruencias entre ambas percepciones de imagen.
Por último, este estudio presenta una metodología innovadora para el sector turismo en el
país, por lo cual se espera que se pueda utilizar en futuras investigaciones académicas o
de tipo organizacional y/o gubernamental.
2
Problema de Investigación
Planteamiento del Problema
La imagen es vista como una captura mental formada por diversos atributos que definen
al atractivo y sus variadas dimensiones. La imagen del atractivo turístico puede ser vista
como una impresión total representada en la memoria del viajero como resultado de la
percepción de los atributos asociados al lugar a visitar (Groen, 2012). El componente más
importante de la imagen surge a partir de los propios visitantes que acuden a un destino
(Baloglu, Henthorne, & Sahin, 2014).
Sin embargo, la imagen no tiene una construcción unidimensional, ya que puede
construirse desde la perspectiva de varios agentes o actores (Groen, 2012). Distintos
frameworks han sido diseñados para comprender mejor los componentes de la imagen
(Kaur, 2016). El trabajo de Gartner (1994) ha sido el de mayor impacto académico
(Baloglu, Henthorne, & Sahin, 2014); resulta ser el más completo en cuanto a
componentes (Hosany, Ekincy, & Uysal, 2007); es el que mejor abarca la problemática
que surge cuando existen diferencias entre la imagen formada por distintos agentes
(Gover, Go, & Kumar, 2007) ; y resulta ser el que mejor se ajusta a las técnicas de
análisis modernas que requieren de un importante volumen de información como la
minería de datos (Gassiot, 2012).
Gartner (1994) identificó a un grupo de agentes formadores de imagen: los inducidos
abiertos que son los promotores y organismos tanto públicos como privados, que
gestionan el destino; los encubiertos están conformados por líderes de opinión,
periodistas, reportajes y afines; los autónomos que son invidivuos u organizaciones que
producen artículos, películas, música, entre otros; los orgánicos que son los turistas que
han visitado el destino; y los inductivos donde se ubican principalmente a tour operadores
y agencias de viajes. Al tener a varios agentes formadores, resulta natural que surjan
diferencias entre las perspectivas que conforman la imagen tuística (Gassiot, 2012).
Camprubí, Guía y Comas (2008) plantean una versión economicista del problema. Ellos
señalaron que por un lado están quienes han visitado un atractivo y cumplen un rol de
agentes que proporcionan información que terminará influyendo a turistas potenciales,
quienes forman parte de la demanda (agente orgánico); y en el otro lado están quienes
proporcionan información acerca del destino con el fin de comercializar servicios, es
decir, la oferta (agente inductivo). Peng (2013), destaca que quienes han viajado buscan
3
influir haciendo uso de sus redes personales o digitales; mientras que los ofertantes no
están asociados a ningún destino en particular (salvo se trate de empresas turísticas
locales).
En cuanto a los agentes inducidos abiertos, a nivel internacional una minima proporción
de viajeros suele visitar páginas gubernamentales (Gassiot, 2012). Para el caso particular
de Moray, no hay evidencia de que estos tengan un mayor impacto en el turista que visita
este lugar, ya que es principamente extranjero y los viajeros que tienen procedencia de
otra nacionalidad no suelen tener interes en visitar las páginas web de los organismos
públicos que gestionan el patrimonio en el país (Promperú “Y tu que planes”, ONG‟s etc.).
Para el caso de los agentes encubiertos, no se ha reconocido a nivel global la presencia
de líderes de opinión que hayan promocionado el atractivo Moray. En cuanto a los
agentes autónomos, si bien se hizo un documental en el canal „NatGeo‟, el impacto de
este en la decisión de visita al Complejo Arqueológico no resulta medible.
Luego de este análisis, los agentes elegidos para estudiar la Imagen del atractivo de
Moray son los agentes inductivos (agencias de viajes y tour operadores) y los agentes
orgánicos (comentarios de turistas que ya visitaron el atractivo). Las agencias de viaje y
la experiencia de los viajeros representan las etapas pre y post del proceso de formación
de imagen (Frías, Rodríguez, & Castañeda, 2008). A pesar de que páginas web como
TripAdvisor vienen desplazando a las páginas web de las agencias, todavía hay
evidencia de que los viajeros usan estas últimas, pero como una fuente complementaria
(Frías, Rodríguez, Castañeda, & Sabiote, 2012).
Las agencias y sus recursos digitales buscan mostrar solo lo más positivo del destino,
mientras que páginas como TripAdvisor y similares muestran también lo negativo, ya que
no todas las experiencias de los viajeros resultan satisfactorias (Frías, et.al., 2012). A
través de esta investigación, se pretende comparar la imagen que brindan las agencias
de viaje y tour operadores en contraste a la imagen que se forma el turista (el agente
orgánico que ya ha visitado el lugar).
Formulación del problema
El presente tema tiene como problema de investigación el siguiente:
“¿Cuál es la Imagen del atractivo “Complejo Arqueológico de Moray” desde la perspectiva
de los agentes orgánicos e inductivos?”
4
Justificación
Cuando más se conoce acerca de la imagen de un atractivo turístico, mejores resultados
pueden obtener la entidad a cargo de su administración (Gassiot, 2012). Esta nueva
metodología propuesta puede ser usada por organismos de promoción, entidades
públicas y empresas privadas que quieran conocer más sobre un atractivo en particular y
descubrir sus fortalezas y debilidades (Camprubí, et.al.2008).
Si bien es cierto que la literatura de los antecedentes se concentra en destinos, no es
correcto afirmar que no se puedan analizar unidades más pequeñas. Construir la imagen
de atractivos resulta posible, tal como se realizó para el caso de los atractivos de Kuwait
(Ahemoldu & Armstrong, 1996)
La presente investigación pretende ejemplificar el uso de datos no estructurados en
formato de texto de libre disponibilidad (Groen, 2012). Es precisamente este tipo de
información la que más abunda en la web y de la cual se puede extraer información útil
(Gupta & Rathore, 2013). En la actualidad resulta sumamente irrisorio que no existan
temas de interés de los que no se encuentren comentarios en la web (Anderson, 2016).
Esto incluye a plataformas de libre acceso en las que los viajeros intercambian
información, entre las cuales destaca TripAdvisor (Godnov & Redeck, 2016). El uso de
datos en formato de texto contribuye a que se pueda hacer más investigaciones en
turismo gracias a que este tipo de información es la que más abunda (Gretzel & Yoo,
2008).
Moray es el tercer atractivo más visitado del Cusco, solo es superado por Machupicchu y
el Centro Histórico de la ciudad (Mincetur, 2016). Beerli & Martín (2004) señalaron que
resulta relevante académicamente estudiar la imagen de un destino cuando su flujo de
visitas depende de otro de mayor importancia, ello con el fin de individualizar cada
atractivo en un entorno amplio. Varios de los recursos turísticos del Cusco giran alrededor
de las llegadas a Macchu Picchu y al Centro Histórico.
Larson & Poudyal (2012) indicaron que Machu Picchu era el eje de la actividad turística
en el Cusco y que los demás atractivos del Cusco no pueden evitar ser asociados a este,
especialmente en el caso de turistas internacionales. Cuando esto ocurre, es posible que
un atractivo vea distorsinada su identidad, que al final resulta ser parte fundamental para
el proceso de construcción de imagen. Existe muy poca probabilidad de que Moray como
atractivo turístico; sea evaluado independientemente de Machu Picchu. Construir la
imagen de este atractivo entonces, contribuirá a comprenderlo mejor.
5
Por último, dicha información resulta útil, ya que puede servir para mejorar los propios
contenidos web y de redes sociales de las agencias de viajes.
Marco referencial
Antecedentes
Beerli & Martín (2004) tuvieron por objetivo analizar cómo influyen los diferentes factores
y fuentes de información en la formación de la imagen turística de Lanzarote (Islas
Canarias, España). Los autores aplicaron encuestas a 616 turistas y usaron como
instrumento un cuestionario estructurado. Los autores emplearon cinco grandes variables
a estudiar: imagen cognitiva, imagen afectiva, imagen global, fuentes de información
secundaria y fuentes de información primaria. Dentro de la cuarta variable, fuentes de
información secundaria, se empleó los agentes de Gartner (1994); específicamente, los
agentes inductivos, los agentes orgánicos y los agentes autónomos, haciendo un análisis
y comparación enriquecedora de ellos. En el cuestionario se evaluó a través de una
escala de Likert de 7 categorías el grado de importancia de la fuente de información
(extraída de los agentes), en la formación de la imagen de destino antes de la visita.
Como resultado de la investigación se obtuvo que las fuentes de los agentes inductivos
no contribuyen de manera significativa en la imagen de Lanzarote, esto porque se
consideran menos creíbles y veraces que las fuentes orgánicas y autónomas. Los
agentes autónomos influyen como fuente principal y de manera positiva en la formación
de imagen de destino; y los agentes orgánicos inciden positivamente en las creencias
que se tiene sobre la atmósfera del lugar.
Groen (2012) estudió la percepción de los turistas sobre la ciudad de Ámsterdam. El
objetivo era analizar si la imagen del destino estaba en sincronía con el posicionamiento
al que apuntaba la estrategia promocional de dicha ciudad como destino turístico. Analizó
los comentarios en la red social Twitter sobre 56 establecimientos en cuatro distritos. El
autor hizo uso del lenguaje de programación Python. Los resultados fueron poco
satisfactorios: los turistas no percibían los lugares con la imagen que se pretendía
vender. A partir de esta investigación se pudo reflejar la verdadera percepción de los
turistas sobre la ciudad de Ámsterdam, poniendo de manifiesto la imagen que los viajeros
poseen de la ciudad y la posibilidad de realizar estrategias para cambiar esa perspectiva.
6
Morita, Irisawa, Nagashio & Komura (2012) estudiaron la imagen turística de Maebashi,
Japón. En este caso, se empleó dos herramientas de investigación: cuestionarios
abiertos para obtener opiniones de los residentes de los territorios aledaños al río Tone
en la ciudad de Maebashi, y la minería de datos textual con la cual se procesó dichas
opiniones. La técnica que emplearon dentro de la minería de datos textual fue la
colocación de palabras, método cualitativo. El fin de dicha investigación fue conocer
cuáles eran las percepciones de dichos habitantes respecto a la ciudad de Maebashi y su
calidad de vida.
Gassiot (2012) utilizó la minería de datos para extraer información y descubrir así la
imagen de Girona, ciudad catalana, como destino turístico en base a las opiniones de los
viajeros. La autora empleo como estructura de estudio a los agentes de Gartner (1994), la
cual sostiene que la Imagen de Destino se forma a través de la interacción de cinco
agentes generales: los agentes inducidos abiertos (promotores y organismos que
gestionan el destino), los agentes inductivos (agencias de viajes y tour operadores), los
agentes encubiertos (opiniones de expertos), los agentes autónomos (personas y
organismos que producen documentales, artículos y cultura popular), y agentes orgánicos
(turistas que ofrecen información luego de haber visitado un determinado lugar). La
autora tomó una muestra de 1,200 frases de los agentes mencionados. El software que
utilizaron para este estudio fue Jaguar, una herramienta que interpreta los datos
obtenidos de la muestra conformada por comentarios de TripAdvisor. Con un análisis de
frecuencia de términos se logró identificar una lista de atributos que coincidían con
estudios previos; además fueron hallados aquellos componentes que tenían
componentes afectivos especiales. Cabe destacar que no solo identifica palabras clave (o
keywords), sino que además se contextualizan para obtener una mejor comprensión de
los resultados.
Ahemoldu & Armstrong (1996) estudiaron la imagen de los atractivos turísticos de Kuwait
usando encuestas que se aplicaron a un total de 180 estudiantes universitarios
extranjeros y kuwaities. Luego de analizar los cuestionarios, los investigadores
determinaron que el país tenía potencial turístico debido a la conciencia producida por la
Guerra del Golfo Pérsico . Los dos grupos evaluados, además, tenían diferentes
percepciones acerca de los atractivos y además no estaban impresionados con los
mismos.
Kaur (2016) delimitó su investigación a cuatro grandes destinos turísticos de la India:
Ooty, Shimla, Manali, Musoorie y el Monte Abu. El propósito de la misma fue evaluar la
7
imagen de los destinos turísticos basado en atributos obtenidos de 800 opiniones
utilizando el análisis de correspondencia, obteniendo así la imagen que proyectaban
dichos destinos turísticos. Los hallazgos revelaron que el atributo atractivo natural fue
percibido positivamente por los entrevistados en todos los destinos, mientras que la
infraestructura se distinguió como un área que necesitaba una atención extrema.
Además, los atributos más dominantes que marcaron el posicionamiento de los destinos
fueron: gastronomía local y establecimientos de comida, hoteles y restaurantes, artesanía
y aparcamientos famosos.
De todo lo mencionado anteriormente, se puede concluir que resulta posible obtener
información acerca de un determinado sitio a partir de la aplicación de encuestas o
análisis de comentarios (información no estructurada). El estudio de imagen permite
evidenciar diferencias entre los agentes, así como asimetrías entre lo que un destino
turístico ofrece y lo que el turista percibe. La información para el análisis puede ser
obtenida de plataformas web como TripAdvisor y procesada gracias a la minería de datos
y software especializado.
Marco Teórico
Concepto de Imagen
Oxenfeldt (1974) y Dichter (1985) consideraron la imagen como una expresión general o
total que se forma como resultado de la evaluación de atributos individuales que pudieran
tener un contenido cognitivo y emocional. Con esta definición, estos autores,
reconocieron no sólo imágenes cognitivas y afectivas, sino también la formación de una
imagen general a partir de las evaluaciones de un objeto.
Imagen turística
Ha sido estudiada directa o indirectamente desde la década de los 70 u 80‟s (Gassiot,
2012). Hasta la actualidad, aun no se ha llegado a un concepto uniforme de la imagen
turística de destino debido a su complejidad (Jani & Nguni, 2016). Según Gartner (1994),
la imagen turística se crea en función a la percepción de los turistas y la oferta, sobre los
atributos de las actividades o atracciones posibles en un área de destino.
De igual modo, Mackay & Fensenmaier (1997) afirmaron que la imagen turística es una
composición de varios productos (atracciones) y atributos envueltos en una impresión
total. Beerli y Martin (2004) sostuvieron que la imagen es tomada como una figura mental
8
formada por una lista de atributos que definen al atractivo y sus variadas dimensiones. La
imagen turística puede ser entendida como una impresión total representada en la
memoria del viajero como resultado de la percepción de los atributos asociados con el
atractivo turístico (Latif & Islam, 2016).
Stern & Krakover (1993) concluyeron que la imagen compuesta o global de un lugar se
forma a través de un sistema entrelazado de percepciones designativas (imágenes
perceptuales) y evaluativas (imágenes afectivas). Desde el punto de vista de imagen
perceptual, la imagen turística se valora sobre la base de un conjunto de atributos que se
asocia con los recursos que dispone un determinado destino. Dichos atributos son todos
aquellos elementos que atraen discrecionalmente al turista, tales como los paisajes,
actividades a realizar y experiencias inolvidables. Desde el punto de vista de imagen
afectiva, esta se refiere a los sentimientos o respuestas afectivas que el individuo
manifiesta hacia los lugares visitados (Latif & Islam, 2016)
Apoyando la anterior premisa, Baloglu & McCleary (1997) mencionaron que la imagen
turística está formada por dos componentes: primero, el cognitivo/perceptivo, que se
relaciona con los elementos tangibles del sistema turístico y segundo, los afectivos, los
cuales se refieren a los sentimientos que el lugar despierta en el turista. Siendo así, se
puede afirmar que la imagen turística vincula a los elementos tangibles de los atractivos,
los servicios y el entorno, con las sensaciones intangibles que se forman.
En base a lo mencionado anteriormente, se indica que la imagen turística estaría formada
por tres aspectos que se relacionan entre sí, siendo: “modelo”, considerándolo como la
comparación entre la primera imagen real que tiene el atractivo turístico con la que tendrá
el turista. Al segundo aspecto se le llama “influencia”, denominada a la experiencia que
tiene el turista con el lugar, pudiendo cambiar su primera creencia. Por último, el tercero
es el “medio”, compuesto por la conexión entre el modelo con la influencia, originando
una experiencia turística o cultural; teniendo como conjunto de estos tres aspectos, a la
“producción” (McCannell, 2003). Esto va más allá de la publicidad brindada del destino,
ya que la imagen es generada por el contacto entre el turista y el lugar, siendo un desafío
para los gestores de turismo, en base a generar una imagen adecuada sobre la
experiencia que se propone.
Por ese motivo es que se indica que los promotores de los atractivos turísticos deben de
acercar lo mayor posible la imagen proporcionada con la imagen percibida por el turista,
9
englobando a los aspectos afectivos con el servicio recibido in situ (Kotler, Haider, &
Rein, 1993).
Reforzando lo dicho anteriormente, el sistema del destino turístico está dentro de una red
de stakeholders, por lo tanto, para contar con una mayor coherencia entre la imagen
percibida y el sistema turístico, se debe contar con una comunicación totalmente clara y
operativa, afectando de una manera positiva a la promoción que se brinde. Es decir, la
coordinación entre las diferentes entidades es considerada como punto de partida para la
construcción de una imagen acertada y coherente con lo que el turista recibirá en el lugar
que ha visitado.
La diferencia entre la imagen turística de un atractivo y un destino, radica básicamente en
la diferencia de conceptos que existen entre estos dos términos. Se conoce a un atractivo
como aquel recurso turístico que posee características y particularidades que atraen y
motivan la visita del turista a este recurso; y se sabe que el destino es el conjunto de
productos turísticos los cuales cuentan con una gestión propia de los servicios y
atractivos.
Los Agentes de Gartner
Gartner (1994) considera que el proceso de formación de imagen se conceptualiza a
partir de una continua interacción de diferentes agentes o fuentes de información que
actúan de manera independiente para formar una única imagen del destino en el
individuo. Basándose en la tipología de Gunn (1988) clasifica a los agentes de la
siguiente manera:
- Inducido Abierto: Promotores y gestores turísticos oficiales del destino, del sector
público y privado, que tienen que crear una imagen específica en la mente del
público potencial. Entre ellos se encuentran: paginas gubernamentales (Ministerio
de Turismo, Gobiernos Regionales y Municipales), asociaciones público –
privadas, ONG‟s, entre otros.
- Encubierto: Personajes de relevancia mediática que participan en actividades de
promoción del destino, con el objetivo de incrementar el nivel de credibilidad de la
información. Son portavoces reconocidos por la audiencia que recomiendan el
lugar turístico, ya que ello incrementa el recuerdo del mensaje. Otra manera de
utilizar este tipo de agente es a través de los fam trips, es decir, invitar a alguna
10
figura reconocida a viajar al lugar para que posteriormente publiquen artículos,
informes o reportajes sobre dicho destino.
- Agente Autónomo: Medios de comunicación que producen noticias,
documentales, reportajes, etc. Según Gartner (1994), la emisión de noticias sobre
algún destino turístico tiene un importante impacto en el desarrollo de su imagen
por la supuesta imparcialidad con la que presentan dichos informes.
- Agente Orgánico: Son los turistas que han visitado el lugar, y que, por su propia
experiencia, ofrecen información del destino a las personas que deseen realizar
un viaje con fines turísticos a dicho atractivo. Autores como Pearce (1982), Phelps
(1986) y Gartner & Hunt (1987), señalan que cuando los individuos visitan un
destino, la imagen que se forma tras la visita es más realista, compleja y
diferenciada que la que se forma a través de las fuentes secundarias.
- Inductivo: Se refiere a publicidad convencional en los diferentes medios de
comunicación (radio, televisión, prensa escrita, Internet, banners, folletos, etc.).
Dentro de esta categoría también se encuentra las agencias de viaje y tour
operadores, siendo una fuente de información en la que confían principalmente
turistas que viajan por primera vez a un destino turístico (Baloglu & Mangaloglu,
2001).
Minería de Datos
Son procesos de obtención de información que se basa en análisis estadístico,
metodología de base de datos y algoritmos matemáticos; su objetivo se centra en
descubrir información útil contenida en datos, los cuales reúnan patrones o
comportamientos sistemáticos que pongan en manifiesto las interrelaciones existentes
entre los mismos de forma que se puedan predecir tendencias y comportamientos
(Olmeda & Pauline, 2002)
Datos no estructurados
Son datos que no poseen un formato predefinido, no se encuentran ordenados, resultan
difíciles de categorizar y se encuentran en múltiples presentaciones como redes sociales,
páginas web, entre otros (Gretzel & Yoo, 2008). Sin embargo, dicha información resulta
posible de convertir en un formato que permita trabajar con ellos para identificar patrones.
Dicho de otra forma, es posible darles una estructura que permita extraer información y
realizar un análisis de contenido (Tsujii & Takahashi, 2014). Son datos que por lo general
11
se encuentran en formato de texto como es el caso de los comentarios en TripAdvisor
(Kaur, Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 2016)
Minería de Datos no estructurados y Turismo
En la actualidad, la mayoría de información es encontrada a través de redes virtuales y
este proceso es también crucial para la industria turística (Godnov & Redeck, 2016). Es
importante para el proceso de decisión, y en general para analizar el comportamiento del
viajero (Gemar & Jimenéz-Quintero, 2015). Consecuentemente, la minería de datos
otorga diversos beneficios al turismo. Por ejemplo, este puede influenciar en la mejora de
procesos como: estrategias de marketing, facilidades de información para una correcta
tour-operación, gestión de quejas y consultas, etc. (Bucur, 2015).
Cabe resaltar que, una de las mejores oportunidades que la minería de datos brinda al
turismo está en las Smart Cities, o también llamados destinos inteligentes. Se trata de
territorios que cuentan con una infraestructura tecnológica muy destacada e integrada
para garantizar su desarrollo sostenible, facilitando la experiencia e interacción entre el
destino y el visitante o turista (Agencia Valenciana del Turismo, 2015).
La estructura de los datos que son parte de este sistema, otorga un conocimiento más
exacto de los hábitos y necesidades de los turistas. De esta forma, apoyan a la
composición de una oferta de servicios de ocio completa y a su vez, a contar con una
gestión más eficiente y ordenada de los recursos públicos y privados que son parte de la
actividad turística (Agencia Valenciana del Turismo, 2015).
Xiang y Pan (2011), quisieron emplear la minería de datos no estructurados para
identificar el comportamiento del usuario en sus consultas virtuales sobre diversos
destinos turísticos. Su meta fue encontrar los patrones y descubrir como las consultas de
viajes son construidas, sus similitudes y diferencias. Este estudio fue realizado en las
ciudades de Estados Unidos. En la investigación, asumieron que las consultas de viaje
reflejaban su conocimiento acerca del destino y sus competidores, así que era
información relevante para analizar. Se realizó un análisis textual de las consultas
extraídas de un número de páginas web. La data a analizar fue procesada en tres pasos:
identificar las consultas de viaje, identificar las palabras clave y sus frecuencias, y
examinar la asociación entre estas palabras claves en consultas de viajes y destinos
(análisis de correspondencia).
12
Rong Wu, Law & Li (2012), propusieron una nueva técnica de minería de datos para
investigar las palabras electrónicas en el contexto de la industria turística en Hong Kong.
Ellos exploraron los perfiles y la relación de las experiencias compartidas de manera
online y las páginas web sobre viajes. Este estudio turístico basado en técnicas de
minería de datos es también importante para la industria ya que permite definir nuevos
públicos objetivos y planear estrategias de marketing más efectivas.
Complejo Arqueológico de Moray
El Complejo Arqueológico de Moray se encuentra ubicado en el departamento de Cusco,
a 3,380 m. de altitud, teniendo un área de 31.7 ha. Está a siete kilómetros de la
comunidad de Maras, dentro del Valle Sagrado de los Incas y a 38 km. al noreste de la
Ciudad de Cusco. (Cavero et al., 2005). La accesibilidad para llegar a Moray es a través
de un camino que empieza en el pueblo o también, desde un desvío de la carretera
principal que va de Cusco hacia Urubamba o viceversa (DIRCETUR, 2017).
Moray es considerado como un sistema de “terrazas agrícolas”, circular y vertical, que se
cree ha sido utilizado como un centro para la experimentación agrícola (Earls,1998). Este
complejo arqueológico cuenta con cuatro sumideros y fue construido usando la topografía
natural de las colinas, junto con las depresiones de la zona, requiriendo un enorme
trabajo. (Wright, 2011). El depósito más largo se extiende desde 40 m. a 60 m. de
profundidad y la parte más baja, de 24 m., contiene 12 terrazas (Earls, 2011). La
estructura poseía un sistema de riego y drenaje sub superficial, que fue elaborado de
manera que facilite el suministro de agua a cultivos específicos, y al mismo tiempo
estabilice la estructura de la terraza (Wright, 2011).
Adicionalmente, algunas condiciones que apoyan a esta hipótesis indican la presencia de
microclimas entre los niveles de cada terraza, ya que, su construcción de andenes
permitía producir este desnivel, produciendo temperaturas más altas en medio del
recinto, reduciéndose gradualmente hacia el exterior (Earls, 1998). Estos se encuentran
constituidos por patrones y materiales geométricos consistentes con los niveles,
funcionando como reguladores para la altitud, ciclos de cultivo y requerimientos de agua.
(Renaud, 2011)
Cabe resaltar que Moray ya no se utiliza como un terreno de experimento agrícola,
actualmente solo se realiza actividad turística. Muchas terrazas verticales se encuentran
al abandono debido a cambios sociopolíticos o simplemente al desuso. Es importante
13
indicar que sus sistemas de terrazas verticales ayudan a mejorar la seguridad del agua;
sin embargo, las terrazas sin mantenimiento pueden conducir a una mayor erosión
(Renaud, 2011).
Moray, como un destino turístico en particular, ofrece caminos para la diversificación de
los medios económicos de subsistencia. La cantidad de turistas que visitan Moray están
en constante aumento, con 149,571 turistas registrados en el primer semestre del 2016
(MINCETUR, 2016). Este hecho brinda al complejo una diversificación adicional de
sostenibilidad económica para muchos residentes, que venden artesanías y ofrecen
servicios de guía (Renaud, 2011); motivo por el cual, actualmente Moray se mantiene
como una atracción turística en lugar de un centro para el desarrollo agrícola (Cavero et
al., 2005)
El Complejo Arqueológico de Moray se ubica dentro de la categoría de Manifestaciones
Culturales; tipo, Sitios Arqueológicos; subtipo, Edificaciones (templos, fortalezas, plazas,
cementerios, etc.). Dentro del rango de jerarquía se encuentra en la posición 2, el cual
significa que es un recurso con algunos rasgos llamativos capaces de interesar al
visitante que hubiese llegado con otra motivación turística o motivado por corrientes
turísticas locales (DIRCETUR, 2017). Sus visitantes son principalmente extranjeros
(69,684), seguido de los turistas locales y regionales (2,7709) (MINCETUR, 2016).
La importancia de este atractivo radica en el hecho de ser el tercer atractivo de la región
Cusco, considerada la primera región receptora de turistas extranjeros y la región más
visitada a nivel nacional. Pese a ello, la diferencia de visitas entre Moray y la Ciudadela
de Machu Picchu que es el primer atractivo más visitado, es de más de 480,000 visitas, lo
que significa el casi 80% más de visitas, esta premisa sugiere a reflexionar porque es
tanta la diferencia entre un recurso y otro, y por lo tanto qué está sucediendo con la
Imagen del atractivo Moray en la actualidad (MINCETUR, 2016).
La relevancia del uso de la minería de datos para Moray, consiste en aprovechar los
comentarios de los turistas que ya han visitado este lugar, sin tener que incomodar al
turista que está disfrutando su experiencia in situ a través de instrumentos tradicionales
como encuestas o entrevistas. Esto permite obtener resultados menos sesgados, ya que
los comentarios que han emitido en la página TripAdvisor, no han sido expresados bajo
una situación de presión o compromiso. (Godnov & Redeck, 2016). Como se mencionó,
la principal fuente para este estudio ha sido la página TripAdvisor – de donde se
14
extrajeron los comentarios de turistas que ya habían visitado el Complejo Arqueológico –
y páginas web de las principales agencias de viajes que operan Moray.
La conceptualización de imagen para este atractivo en específico, radica en conocer con
qué conceptos o adjetivos es relacionado directamente Moray según el turista y según lo
que ofrecen las agencias de viajes en sus páginas web; conocer las actividades que se
realizan, la accesibilidad y con que otros atractivos o destinos es relacionado. Para
englobar la idea de esta imagen, se desea conocer si estos conceptos le generan al
turista percepciones positivas o negativas del lugar, y como ellos relacionan estos
distintos conceptos.
15
Objetivos
Objetivo general
Conocer cuál es la imagen del atractivo Complejo Arqueológico de Moray desde la
perspectiva de los agentes orgánicos y e inductivos.
Objetivo específico 1
Identificar los términos clave sobre Moray como atractivo turístico en los agentes
orgánicos.
Objetivo específico 2
Identificar los términos claves sobre Moray como atractivo turístico en los agentes
inducidos.
Objetivo específico 3
Determinar las relaciones entre los términos clave de los agentes orgánicos e inductivos.
Objetivo específico 4
Contextualizar los términos clave que forman parte de la imagen en los agentes
orgánicos e inductivos.
16
Método
Tipo y Diseño de Investigación
Tipo de Investigación
La presente investigación trata sobre la imagen de un atractivo, pero desde la perspectiva
de los agentes que forman el proceso de imagen. Estos datos se recolectaron mediante
opiniones textuales y se analizaron de tal forma que sus características resulten
reconocibles. Por lo tanto, ha sido un estudio del tipo cualitativo (Todd, Nerlich,
McKeown, & Clarke, 2004).
La investigación fue del tipo descriptiva, pues se buscó identificar los componentes
vinculados a la imagen para que se sometan a un análisis; es decir, solo se recogió
información de forma autónoma sobre las categorías que se determinaron (Hernandez
Sampieri, Fernandez, & Baptista, 2014).
Por último se recurrió a la minería de datos no estructurado o minería de textos, técnica
que forma parte de la última generación de métodos que pueden ser utilizados por
profesionales del turismo (Godnov & Redeck, 2016). El Text Data Mining aprovecha la
abundancia de contenido en formato de texto (Gassiot A. , 2012).
Un investigador, normalmente, tiene que elegir qué información es relevante o no cuando
se trata de información vertida en formato textual, pero ahora el Data Mining es el
software que realiza esta tarea, lo cual contribuye a que los datos obtenidos posean un
nivel de sesgo menor (Berezina, Bilgihan, Cobanoglu, & Okumus, 2015).
Diseño de Investigación
El diseño de investigación escogido fue fenomenología, ya que se buscó conocer la
perspectiva de la Imagen del Atractivo. Este se basó en detallar y comprender los
fenómenos desde la perspectiva de cada agente estudiado según la teoría elegida
(Hernandez Sampieri, Fernandez, & Baptista, 2014). Adicionalmente, se contextualizaron
en base al tiempo y lugar en donde sucedieron, y las interacciones entre los diversos
agentes (Del Canto & Silva, 2013).
Variables o Categorías
El listado de las dimensiones o variables de la imagen en el turismo bajo el enfoque de
Minería de Datos fue elaborado por Gassiot (2012). Para el caso de Moray, las categorías
17
surgieron luego del procesamiento de datos. No obstante, dicha clasificación no asigna o
nombra a cada grupo. La nomenclatura empleada fue la propuesta por Gassiot (2012).
Así, por ejemplo, en un grupo pueden aparecer asociados los términos cuatrimoto, bus y
taxi. Si bien es cierto que una persona común y corriente puede inferir que se trata de
vehículos, bajo el enfoque turístico recibe la nomenclatura de Medios de Transporte. Por
otro lado, Moray, como atractivo, no posee todas las categorías posibles (no tiene hoteles
y restaurantes, por ejemplo). El número de categorías máximas empleadas se restringió
al trabajo de Gassiot (2012), pero solo fueron empleadas aquellas que emergen luego del
procesamiento de datos.
Conceptos Relacionados
Este clúster incluyó a todas aquellas palabras que aparecen junto al destino que
se está analizando (Gassiot, 2012). Si se estuviera analizando Nazca como
destino turístico, indudablemente seria asociado a Las Líneas de Nazca.
Actividades de ocio
Son las actividades que son más solicitadas o están más vinculadas al destino de
análisis. Así, por ejemplo, una visita al Lago Titicaca debe tener asociada el
término clave navegar.
Transporte y Accesibilidad
Se refiere a la accesibilidad con la que es asociada determinado atractivo, y con
qué medio de transporte se puede llegar a este. Así, por ejemplo, si se menciona
a la Isla de los Uros esta probablemente asociada a un medio de transporte
lacustre.
Destinos Relacionados
Son aquellos destinos que por características de similitud o proximidad son
comparados con el destino de análisis (Gassiot, 2012). En Lima, por ejemplo,
Miraflores puede asociarse a Lima Cercado.
Muestra
Es un muestreo abierto y por conveniencia. En cuanto a los agentes orgánicos, se
emplearon 1,198 valoraciones realizadas por viajeros que visitaron el Resto Arqueológico
de Moray entre los años 2014 al 2017, y registraron sus opiniones en TripAdvisor.
18
Para el caso de la identificación de las páginas web de agencias de viaje, se empleó un
instrumento cuya función es mostrar páginas web en función a un término ingresado.
Estas páginas son ordenadas de mayor a menor importancia de acuerdo al tráfico web
que detecta esta herramienta, y se tomó aquellas páginas web que pertenecían a las
agencias de viaje y/o tour operadores. Se ingresó el termino Moray y se obtuvo una lista
de página web con actividad importante que contenían dicho término. Fueron
identificadas 15 agencias de viaje (Anexo 1).
Instrumentos de investigación
Grammarly
Es un corrector ortográfico y no solo corrige errores gramaticales, sino que trabaja
con el contexto. Sirve para corregir oraciones sencillas y textos largos (Kohan,
2017).
Open Refine
Herramienta de libre acceso que permite depurar información de gran volumen
(Anexo 2). Gran parte de su funcionalidad no requiere experiencia en
programación (Hofmann & Chisholm, 2015). En minería de textos busca
homogenizar y normalizar el contenido no textual y permite eliminar contenido no
deseado (Litle, 2015). Ha sido empleado tanto en investigaciones
gubernamentales e iniciativas privadas (Sumathy & Chidambaram, 2013).
Semrush
El portal Semrush (https://www.semrush.com/) es una herramienta que mide la
presencia de un término en la web e indica páginas con trafico significativo a partir
de datos de Google (Eagle & Greene, 2014).
RapidMiner
Es un software de minería de datos que incluye un paquete de analítica de texto y
funciona mediante cajas lógicas.
Esta herramienta se usó para la formación de análisis de frecuencia y clústeres
(Anexo 3). El análisis de clúster, es un proceso semi-automático, que permite
agrupar palabras en diversas categorías, de acuerdo a las características en
19
común. El proceso de clústeres incluye la identificación de los términos clave o
keywords, para cada categoría a analizar.
Por otro lado, el análisis de frecuencia consiste en el conteo de palabras y su
posterior ranking, de acuerdo a una distribución en tercios, y posterior
clasificación: alto (high), medio (médium) o bajo (low) (Hofmann & Chisholm,
2015).
Lexalytics Semantria
Herramienta de Data Mining especializada en el análisis de sentimiento (Finkova,
2016). Se usa para identificar el grado de satisfacción o insatisfacción que
determinado término o keyword representa. Esta herramienta le otorga un puntaje
numérico a dicho término, en función al contexto o información total y a la propia
base de datos que posee dicha herramienta (diccionario propio). También es
importante determinar cuan positivo o negativo es un término por la tonalidad de
colores que el programa brinda: verde para positivo, plomo para neutral y rojo
para negativo; la intensidad del color describe la importancia o valor de dicho
término (Anexo 4).
Voyant Tools
Es un recurso online de código abierto que tiene diferentes funcionalidad tales
como el análisis de relaciones entre los términos de un corpus, distribución de
términos a lo largo del mensaje, análisis de frecuencia, entre otras aplicaciones
(Sanz & Melendez de la Cuesta, 2015). Su uso se da en las humanidades
(especialmente filología) y los negocios (Hofmann & Chisholm, 2015). Este
recurso es accesible a través de https://voyant-tools.org/ .Su uso no requiere de
conocimientos técnicos avanzados (Anexo 5).
TextRazor
Es un software que cuenta con una versión online disponible en
https://www.textrazor.com/. Su base de datos está conectada a Wikipedia y es por
ellos que puede reconocer un importante número de entidades o términos
(Derczynski, 2015). Este software resulta útil para elegir frases representativas en
función del número de keywords resaltantes en cada oración (Hofmann &
20
Chisholm, 2015). No requiere de conocimientos especializados en programación
(Anexo 6).
Procedimiento y Recolección de datos
El proceso de recolección se realizó durante el mes de mayo del 2017. No se incluyó
información posterior a la registrada en mayo. Los comentarios fueron obtenidos de
TripAdvisor, así como de las páginas web según los agentes a estudiar. Cabe mencionar
que no todos los viajeros hablan un mismo idioma y eso en ocasiones suele afectar el
proceso de Data Mining debido a la traducción (Berezina, Bilgihan, Cobanoglu, &
Okumus, 2015). Una de las formas de minimizar dicho impacto es usar un único motor de
traducción de todos los comentarios (Hofmann & Chisholm, 2015). En el caso de
TripAdvisor, se tiene a SDL Language Cloud. Este es un recurso que procura
homogenizar el contenido y que tiene ventaja de ir mejorando su precisión, más ahora
que ha incorporado inteligencia artificial y aprendizaje de máquinas que acepta las
correcciones de las personas que hacen traducciones en línea, trabaja junto a Google
Translate (Li, Graesser, & Cai, 2014). Todos los comentarios fueron capturados en idioma
inglés, y posteriormente evaluados con Grammarly, a fin de corregir errores gramaticales,
de contexto y ortografía. Finalmente fueron almacenados en hojas de cálculo de Excel.
Se cuenta con dos bases de datos: comentarios de turistas y aportes de agencias.
Posteriormente se procederá a la depuración de datos con Open Refine. Esta
herramienta posibilitó deshacerse de contenido no deseado o poco relevante
(expresiones ajenas a la experiencia de viaje tales como anécdotas particulares, los
criterios de eliminación pueden ser indicados por el propio investigador), eliminar
contenido duplicado y realizar correcciones en cadena empleando comandos similares a
los de un procesador de texto (reemplazar, buscar, eliminar, sinónimos, etc.).
La data resultante será exportada nuevamente a un archivo de Excel.
Plan de Análisis
Análisis de Clúster y Frecuencia
Es un proceso semiautomático llevado a cabo por el RapidMiner. El software
identifica y clasifica el texto ingresado en categorías predeterminadas por el
usuario y además indica la frecuencia relativa de cada termino con respecto al
21
corpus (Hofmann & Klinkenberg, 2013). El análisis se realizó para cada base de
datos.
Análisis de Sentimiento
Consiste en clasificar a las palabras que pertenecen a cada uno de los clústeres
como positivas o negativas (Hofmann & Klinkenberg, 2013). Los datos se
ingresaron al Lexalytics y solo se registran los valores de aquellos keywords que
hayan sido identificados por el Análisis Clúster y de Frecuencia para cada una de
las bases de datos por separado.
Análisis Relacional
Consiste en hallar la relación posible entre los keywords (palabras claves) de los
distintos clústeres (Hofmann & Chisholm, 2015). Es posible, además, que dos
términos pertenecientes a un mismo clúster también estén relacionados. Esto se
realizó con el instrumento Voyant Tools.
Análisis de los keywords dentro de un contexto
Los keywords fueron contextualizados usando el instrumento TextRazor. Este
instrumento es capaz de identificar oraciones resaltantes dentro de un contexto.
Se eligió aquellas oraciones que contengan los keywords ya determinados.
22
Resultados y Discusión
Presentación de Resultados Descriptivos
Conceptos relacionados al atractivo - Análisis Clúster, de frecuencia y
sentimiento
Los resultados para los turistas fueron los siguientes:
Tabla 1: Conceptos Relacionados al Atractivo -Turistas
Clúster 1 – Conceptos Relacionados al Atractivo -Turistas
Términos Frecuencia Score Sentimental
Inca Alto + 3.45 (positivo)
Sagrado Alto + 4.12 (positivo)
Laboratorio/experimentación Alto + 3.92 (positivo)
Terraza Alto + 3.14 (positivo)
Cultivo Alto + 3.21(positivo)
Ingenio/ingenio/ingeniería/tecnológico Alto + 2.93 (positivo)
Sorprendente/diferente Alto + 4.22 (positivo)
Centro Alto -0.74 (negativo)
Extraterrestre/alien/UFO Medio + 2.97 (positivo)
Energía Medio + 1.92 (positivo)
Temperatura Medio + 4.29 (positivo)
Magia/místico Medio + 2.19 (positivo)
Concéntrico/geométrico/círculo Medio + 3.12 (positivo)
Precisión/lógica Medio + 4.89 (positivo)
Histórico Bajo + 0.12 (positivo)
Por otro lado, los resultados para las agencias fueron: Tabla 2: Conceptos Relacionados al Atractivo - Agencias de Viajes /Tour Operadores
Clúster 1- Conceptos Relacionados al Atractivo - Agencias de Viajes /Tour Operadores
Términos Frecuencia Score Sentimental
Inca Alto + 2.96 (positivo)
Terraza Medio + 1.23 (positivo)
Laboratorio/experimentación Medio + 0.36 (neutral)
Concéntrico/geométrico/círculo Medio + 0.12 (neutral)
Histórico Medio + 1.40 (positivo)
Magia/místico Bajo + 0.42 (neutral)
Energía Bajo + 1.89 (positivo)
Centro Bajo + 0.12 (neutral)
Cultivo Bajo + 0.02 (neutral)
Temperatura Bajo + 1.16 (positivo)
Sagrado Bajo + 0.40 (neutral)
23
Los términos clave asociados a Moray son mucho más diversos entre los turistas
que en las agencias. En ambos grupos el término inca es el más repetido. Los
viajeros tienden a asociar a Moray como obra del ingenio e ingeniería. Por otro
lado, una característica que resaltan los viajeros es el aspecto de Moray como
sitio sagrado. En ambos contextos Moray es mencionado como sitio histórico,
pero los turistas lo mencionan en menor proporción que las agencias.
Un componente curioso es el término extraterrestre, el cual forma parte de los
comentarios de los turistas, pero no de las agencias. Los turistas, además, dan un
valor al trazo preciso y lógico de Moray, aspecto que las agencias no cubren.
Otro resultado destacable es la aparición del término centro como el único
negativo entre los viajeros (-0.74) y con una alta repetición, mientras que en las
agencias alcanza el índice de neutro (0.12).
Al igual que lo señalado por Beerli & Martín (2004), se ha demostrado que los
agentes inductivos (Agencias y TT.OO) y agentes orgánicos pueden coincidir en
proporcionar una imagen positiva del destino. Del mismo modo, los autores
indicaron que puede exitir asimetrías en cuanto a la relevancia del contenido
proporcionado por distintos agentes. Esto también ocurre en Moray: los agentes
orgánicos proporcionan un contenido más rico que los inductivos.
Por otro lado, las agencias solo venden conceptos positivos y neutros acerca de
Moray, mientras los viajeros tienen al menos un término clave negativo asociado
al atractivo turístico. Esto coincide por lo señalado por Groen (2012) quien señala
que pueden existir diferencias entre la imagen que se ofrece y lo que el turista
finalmente percibe. En contraste, en ambos agentes estudiados para el caso de
Moray predominan los componentes valorados positivamente.
24
Medios de Transporte - Análisis Clúster, de frecuencia y sentimiento
A continuación, se muestran los resultados para el segundo clúster, que se refiere
a medios de transporte mencionados por los turistas:
Tabla 3: Medio de Transporte - Turistas
Clúster 2 – Medio de Transporte - Turistas
Términos Frecuencia Score Sentimental
Caminata/excursión/tour Alto + 2.18 (positivo)
Tour bus/cúster Medio - 1.01(negativo)
Bicicleta Medio + 3.21 (positivo)
Cuatrimoto Bajo + 4.21 (positivo)
Taxi Bajo -2.01 (negativo)
En contraste, las agencias mencionaron los siguientes términos:
Tabla 4: Medio de Transporte – Agencias de Viajes /Tour Operadores
Clúster 2 – Medio de Transporte – Agencias de Viajes /Tour Operadores
Términos Frecuencia Score Sentimental
Tour bus/cúster Medio + 0.68 (positivo)
Caminata/excursión/tour Bajo + 0.42 (neutral)
El término cuatrimoto, a pesar de tener poca presencia, es el medio de transporte
que tiene una connotación más positiva (4.21). En el caso de Tour bus/cúster, los
viajeros dan una connotación negativa (-1.01), mientras las agencias lo presentan
como positivo, precisamente porque estas agencias son quienes dan el servicio y
no resulta racionalmente comercial que den una descripción negativa de sus
productos. Por otro lado, las bicicletas son mencionadas con una frecuencia
media entre los turistas y también poseen una valoración positiva considerable
(3.21). Estos dos medios de transporte no son mencionados por las agencias.
Luego, las agencias tampoco hacen mención a servicios de taxi, lo cual se puede
deber a que estos medios no forman parte del paquete de servicio. Por último, los
turistas hacen referencia a los taxis pero con una connotación negativa. Esto
último puede deberse principalmente a malas experiencias.
25
Actividades de Ocio – Análisis Clúster, de frecuencia y sentimiento
En cuanto a las actividades que se realizan en Moray, los resultados para los
turistas fueron:
Tabla 5: Actividades en el Destino - Turistas
Clúster 3 – Actividades en el Destino - Turistas
Términos Frecuencia Score Sentimental
Fotografía Medio + 3.12 (positivo)
Pasear Bajo + 0.29 (neutral)
Mirar/observar Bajo + 0.01 (neutral)
En contraparte, los resultados para las agencias de viaje fueron:
Tabla 6: Actividades en el Destino – Agencias de Viajes /Tour Operadores
Clúster 3 – Actividades en el Destino – Agencias de Viajes /Tour Operadores
Términos Frecuencia Score Sentimental
Pasear Bajo + 0.12 (neutral)
Fotografiar Bajo + 0.08 (neutral)
En ambos casos queda claro que Moray no está asociado a una amplia diversidad
de actividades. La fotografía es la actividad de mayor frecuencia entre los viajeros,
pero no es tan representativa en las agencias, lo mismo ocurre con la actividad
mirar/observar. Pasear está asociada a ambos agentes, pero con baja frecuencia
para los dos grupos que son objeto de estudio.
Por otro lado, las actividades no alcanzan una frecuencia alta y prevalecen los
valores neutrales, es decir, tienen componentes positivos y negativos en balance.
El único valor positivo es registrado por la actividad Fotografiar para el caso de los
viajeros. Esto último puede deberse al hecho de que los turistas consideran que lo
mejor que puede hacerse en Moray es capturar las imágenes del destino en lugar
de cualquier otra actividad física posible.
26
Atractivos o Destinos Relacionados - Análisis Clúster, de frecuencia y
sentimiento
Por último, está el clúster de atractivos o destinos relacionados, los resultados
para los turistas extranjeros fueron:
Tabla 7: Destinos Relacionados – Turistas
Clúster 4 – Destinos Relacionados - Turistas
Términos Frecuencia Score Sentimental
Machu Picchu Alto + 2.12 (positivo)
Maras Alto + 2.41 (positivo)
Líneas de Nazca Alto + 3.17 (positivo)
Ollantaytambo Medio + 1.28 (positivo)
Sacsayhuaman Medio + 2.14 (positivo)
Warminster Bajo + 4.26 (positivo)
Stonehege Bajo + 2.11 (positivo)
Roma Bajo + 2.24 (positivo)
Valle Sagrado Bajo + 0.12 (neutral)
Mientras que los resultados para las agencias de viaje fueron:
Tabla 8: Destinos Relacionados - Agencias de Viajes /Tour Operadores
Clúster 4 – Destinos Relacionados - Agencias de Viajes /TTOO
Términos Frecuencia Score Sentimental
Machu Picchu Alto + 2.16 (positivo)
Maras Alto + 1.94 (positivo)
Tipón Medio + 1.20 (positivo)
Valle Sagrado Medio + 2.10 (positivo)
Nuevamente, aquí los viajeros proporcionan más elementos asociados a Moray
que las agencias. Moray está asociado principalmente a otros atractivos en el
Cusco como Machu Picchu, Tipón y el Valle Sagrado en el caso de las agencias.
Existe, además, un destino peruano que no es de Cusco, pero está asociado a
Moray: las Líneas de Nazca, dicha asociación solo se da entre viajeros. Esto
probablemente se deba a que ambos atractivos tienen un componente importante
que coincide en la presencia de figuras geométricas. Por otro lado, existen lugares
que son asociados a Moray, pero que no quedan en el Perú, sino en Europa.
Estos son Warminster y Stonehenge.
Kaur (2016) determinó que existen atributos dominantes en la imagen turística. En
el caso de Moray, los atributos dominantes para el caso de los agentes orgánicos
27
e inducidos vendría a ser la asociación con el término Inca, Machu Picchu y
Maras. En ambos grupos son los términos con mayor nivel de repetición.
Morita et al. (2012) emplearon la minería de datos en formato textual. Los autores
procesaron caracteres japoneses. En el caso de Moray ha sido posible procesar
información de distintos idiomas recurriendo a mecanismos de homogenización
como el uso de un mismo traductor, además del apoyo del instrumento de
depuración. Sin la homogenización de términos sería imposible construir cada uno
de los clústers ya presentados. Los mismos que guiarán las siguientes fases de
resultados.
Análisis Relacional
Los resultados del análisis relacional muestran si los términos claves se llegan a
relacionar ya sea con otros elementos de su mismo clúster o con palabras que
pertenezcan a una categoría distinta.
Los resultados del análisis del software Voyant Tools para el grupo conformado
por los turistas fueron los siguientes:
Tabla 9: Análisis Relacional - Turistas
Análisis Relacional Turistas
Términos Términos vinculados a Moray
extraterrestre/alien/UFO Líneas de Nazca, Machu Picchu, Warminster, Stonehege
magia/místico Líneas de Nazca, Machu Picchu, Stonehege
fotografía concéntrico/geométrico/círculo, precisión/lógica
ingenio/ingenio/ingeniería Machu Picchu, Roma
centro pasear, mirar/observar
energía Machu Picchu
histórico Machu Picchu, Sacsayhuaman
caminata/excursión/tour Maras
sorprendente/diferente Líneas de Nazca, Machu Picchu, Warminster, Stonehege
laboratorio/experimentación cultivo, temperatura
tecnología Roma
28
Estos datos pueden ser complementados con los resultados obtenidos por las
agencias de viaje:
Tabla 10: Análisis Relacional - Agencias de Viajes /Tour Operadores
Análisis Relacional Agencias de Viajes /Tour Operadores
Términos Términos vinculados a Moray
magia/místico Machu Picchu, Maras
Tour bus/couster Maras
Histórico Machu Picchu
caminata/excursión/tour Maras
laboratorio/experimentación cultivo
En el caso de Moray, las relaciones planteadas por los viajeros tienen un mayor
grado de diversificación. En cuanto a fotografía, en el caso de los turistas, dicha
actividad está relacionada al diseño de Moray (concéntrico y preciso/lógico).
Machu Picchu es el destino que más asociación tiene a Moray
(independientemente del agente de referencia), ya sea por ser un centro histórico,
por ser sorprendente (o diferente), por el proceso de ingeniería que requirió su
construcción, y por estar relacionado a los extraterrestres (esto solo con turistas).
El centro de Moray, a pesar de tener un sentimiento negativo en los viajeros, está
relacionado a la actividad pasear y mirar/observar.
En base a estos resultados puede afirmarse que las agencias han relacionado a
Moray solamente con atractivos que pertenecen a un entorno cusqueño; mientras
que los viajeros pueden vincularlo a lugares que están fuera del Cusco. Por otro
lado, los turistas otorgan atributos a Moray que no mencionan las agencias. Tal es
el caso de una dimensión mágica o mística, un posible origen alienígena y como
obra de ingeniería.
29
Presentación de Datos Fenomenológicos
Análisis de los keywords dentro de un contexto
Los resultados pueden ser complementados con los comentarios que se
presentan a continuación:
Conceptos Relacionados al Atractivo -Turistas
“Together with the terraces you might start believing all was created by aliens.”
(Turista Canadiense).
Si bien es cierto, los términos vinculados a avistamientos tipo OVNI poseen una
asociación positiva con respecto a Moray, por otro lado, existen viajeros que
manifiestan un total escepticismo.
“Do not believe in the fake stories about the UFO landing site, instead enjoy these
amazing place and its beautiful surroundings.” (Turista Americano)
El viajero considera que Moray posee un entorno bello que se sobrepone a
cualquier historia acerca del atractivo que incluya a un OVNI.
“Moray fue un gran laboratorio incaico y es de admirar el ingenio de los incas para
una construcción de un laboratorio tan perfecto en sus formas. Lo único malo es
que no nos dejaron llegar al centro. Nos explicaron que puede deteriorarse (…) Es
realmente frustrante no poder ingresar a esa área” (Turista Español)
Esta parte es muy importante, ya que evidencia el por qué el centro de Moray
posee una imagen negativa. No se debe a que tenga un defecto, sino a que el
acceso a dicha zona no está permitido debido al deterioro que pueda causarse.
Kaur (2016) , por otro lado, indicó que el uso de la minería de datos permitía
identificar elementos que requería de atención extrema. En el caso de Moray,
dicha atención se debe centrar sobre el centro del atractivo, el mismo resulta ser
un aspecto sensible señalado por los viajeros, quienes muestran su descontento
al no poder acceder a esa zona en particular.
“Vi a un par de turistas que se comunicaban en inglés, no podían creer que la
temperatura cambiaba conforme se desplazaban hacia el centro de Moray (…) si
no fuera un concepto de ingeniería, pensaría que se trata de magia” (Turista
Mexicano)
30
El viajero menciona tres conceptos importantes: temperatura, ingeniería y magia.
La temperatura es una magnitud física que cambia conforme un turista se adentra
en Moray. Efectivamente, es un fenómeno que se da gracias a la ingeniería con la
que fue construido el atractivo; no obstante, dicho proceso técnico puede también
ser confundido con magia por algunos viajeros.
En el caso de las agencias, por otro lado, el contenido con mayor grado de
representatividad es:
“A pre-Inca site, important used by the Incas, Moray is a series of agricultural
terraces which were believed to be an experimental agricultural station for different
crop strains” (Agencia Maras Moray)
En este caso, el contenido se orienta más al concepto funcional de Moray como
centro de experimentación en agricultura, es decir, su definición más clásica.
Medios de Transporte
Los resultados para los turistas con respecto a esta variable fueron:
“Desplazarse alrededor de Moray en cuatrimoto es una de las mejores
experiencias que tuve durante todo mi viaje en el Cusco. Las personas que van en
taxi o en bus no pueden apreciar lo mismo que yo” (Turista Argentino)
El viajero considera que desplazarse en cuatrimoto es la mejor forma de conocer
Moray y no yendo en bus o en taxi. Dicha opinión se complementa con lo
señalado por otro viajero:
“No recomiendo ir en bus o taxi, te pierdes toda la experiencia: Moray no es una
ciudad. Lo mejor es llegar con tus propios medios: a pie, en bicicleta o en
cuatrimoto.” (Turista Chileno)
Este testimonio evidencia de que medios de transporte como el bus o el taxi no
son los más recomendables para llegar hasta Moray. Resalta el hecho de que el
atractivo no es una ciudad, lugar para el cual sí puede resultar más apropiado
desplazarse en bus o en taxi. Nuevamente se contextualiza el uso de medios de
transporte en base a alcanzar una buena experiencia. Por otro lado, los medios de
transporte recomendados son aquellos que son más vivenciales: a pie, en
bicicleta o cuatrimoto. En estos tres es el viajero quien llega por sí mismo al
31
atractivo y sin asistencia de un conductor, como si ocurre en el caso de
omnibuses o taxis.
En cuanto a las agencias, el software no arrojó frases resaltantes, lo poco que se
menciona de transporte se hace en frases sueltas y sin relevancia.
Actividades en el atractivo
Los resultados para los viajeros con respecto a esta variable fueron:
“En general, no hay mucho que hacer en Moray, solo se puede recorrer y tomar
algunas fotos, pero es imposible no quedarse maravillado con los ligeros cambios
de temperatura, eso no lo puedes capturar en imágenes, solo puedes sentirlo con
el cuerpo” (Turista Español).
El testimonio anterior considera que Moray no es un destino cuyo fuerte sea ser
apreciado con la vista o capturado con imágenes. Lo más importante de Moray
para este viajero es una magnitud física: temperatura. El comentario da a
entender, además, que las actividades son limitadas.
“Moray no es un destino de aventura, es para aquellos que valoran una buena
caminata y son buenos observadores; obviamente debes llevar una buena cámara
porque no todos los días encuentras figuras tan perfectas” (Turista Mexicano).
La actividad fotográfica es un componente importante de la imagen de Moray, la
cual está asociada a las formas geométricas del atractivo. Por otro lado, la
realización de diversas actividades no es una fortaleza de Moray, ya que no es un
atractivo de aventura.
En cuanto a las agencias, el contenido más relevante fue:
“This tour is particularly recommended for photographers, who can capture the
different landscapes and essences of these interesting Inca sites.” (Agencia Maras
Moray)
En este caso, la agencia considera que el fuerte de Moray es ser capturado con
imágenes al igual que una parte de los viajeros.
Destinos (o atractivos) relacionados
Esta última variable alcanzó los siguientes resultados para el caso de los turistas:
32
“Cuando visité Moray tuve la sensación de que solo pudo haber sido construido
por extraterrestres al igual que las Líneas de Nazca. En Europa tenemos dos
lugares así: Stonehenge y los círculos de Warminster” (Turista Español)
Nuevamente aquí existe una asociación entre entes extraterrestres y Moray, lo
que aquí cabe mencionar es que dicha asociación se da también con la Líneas de
Nazca y con dos atractivos europeos: Stonehenge y los círculos de Warminster,
ambos vinculados también con el fenómeno OVNI.
“It is impressive to see how the Inca Empire were as technological advances as
the Romans in Europe.” (Turista Americano)
La comparación con Roma es de naturaleza diferente a la anterior, ya que se aleja
del plano paranormal y se acerca al científico-tecnológico, componente ya
evidenciado en el primer clúster. Por otro lado, las agencias de viaje solo
muestran contenido aislado y relacionado a sus propios tours.
33
Los resultados evidencian que los agentes orgánicos (turistas), brindan más información
y detalle sobre la imagen que perciben de Moray que las agencias de viajes. Estas
últimas solo proporcionan información general del lugar como un vestigio inca dentro de
un contexto histórico. El visitante reconoce dichos elementos, pero además incorpora una
gama más amplia.
Los turistas son capaces de reconocer características o detalles más específicos, como el
ingenio, la magia que transmite el lugar. Algo muy particular, es la relación de Moray con
los extraterrestres u ovnis, aspecto que no ha sido mencionado en la descripción de las
agencias, probablemente porque estas últimas no creen que sirve mencionar ese aspecto
para fines promocionales.
En cuanto al análisis relacional, los visitantes también son capaces de referir las
características que ha identificado del lugar, con diversas descripciones que no se
pensarían sobre Moray de primera mano. Por ejemplo, en el caso de los destinos
relacionados, los turistas no solo relacionan a Moray con Cusco o Machu Picchu como lo
hacen las agencias de viajes, sino que también lo relacionan con las Líneas de Nazca,
Warminston y Stonehege, estos dos últimos, atractivos internacionales. La relación con
estos tres últimos viene precisamente por el término alien.
La relevancia transcurre en que, a partir del conocimiento de la percepción – y con ellas
las necesidades de los viajeros -, se puede replantear como se está gestionando los
servicios que se ofrece a los visitantes, así como los canales de promoción y difusión, a
fin de satisfacer las expectativas de los turistas.
34
Conclusiones
Resulta posible identificar los términos clave que describen la imagen turística del
atractivo Moray de acuerdo a las percepciones de los agentes orgánicos e inductivos.
Además, es posible determinar las relaciones entre los términos clave que grafican la
percepción de cada agente y se logra contextualizar estos términos claves para así
obtener resultados más precisos, ya que un término puede adoptar más de una acepción
que varía según el contexto.
Si bien la metodología y el modelo aplicado en la presente investigación ha sido
empleada solo en destinos turísticos de acuerdo a los antecedentes consultados; se pudo
comprobar que es posible aplicarlos para el estudio de la imagen de un atractivo, aun con
ciertas limitaciones. La más importante es que no todas las dimensiones pueden ser
estudiadas. Moray, por ejemplo, no posee restaurantes u hospedajes como parte de la
infraestructura del atractivo turístico, como sí los tiene un destino turístico como Cusco.
Es necesario mencionar que no se puede realizar este tipo de estudio si no se cuenta con
el respaldo de especialistas en turismo que contrasten los resultados del Data Mining,
sobre todo si se toma en cuenta que no existen estudios anteriores acerca de la imagen
turística de Moray que sirvan como referencia.
En cuanto a la imagen turística de Moray que percibe el visitante, la misma contiene la
mayoría de los elementos promovidos por las agencias y tour operadoras. La diferencia
radica en que el turista realiza un análisis más variado del atractivo y el rango de los
scores sentimentales de los términos claves identificados, tiene un mayor rango. Esto
porque toma en cuenta todo lo que observa y experimenta en el lugar, mientras que las
agencias solo se preocupan por difundir una reseña histórica y promocionar al atractivo
con adjetivos o expresiones positivas generalizadas. En general, el agente orgánico
(turista), brinda información más relevante que el agente inductivo ya que proporcionan
una mayor diversidad de elementos formadores de las dimensiones de la imagen
turística.
La percepción sobre los medios de transporte es distinta entre el agente orgánico (turista)
y el agente inductivo (agencia de viaje). El turista reconoce elementos negativos,
mientras las agencias de viajes venden este servicio desde una perspectiva neutral y
positiva. Por otro lado, ambos agentes coinciden en las actividades de ocio realizadas en
35
Moray, aunque con diferente valoración de satisfacción en cuanto a los términos
identificados.
Los turistas comparan a Moray con las Líneas de Nazca y otros destinos extranjeros;
mientras que las agencias solamente la vinculan con atractivos de Cuzco. La
investigación ha servido para estudiar el proceso de formación de imagen desde una
etapa pre (agencias) y post (extranjeros que ya visitaron el lugar). Este estudio presenta
un diseño cualitativo y como tal puede ser complementado con información cuantitativa
en una etapa posterior.
Lo anterior no necesariamente requiere trabajo de campo, ya que es posible desarrollar
un estudio que incluya otras variables del turista que dejó sus valoraciones en TripAdvisor
como edad, género, procedencia, nivel de satisfacción, grupo de viaje, entre otros. Toda
esta información se encuentra en TripAdvisor y es proporcionada por cada viajero en
forma voluntaria.
Cuando se emplea métodos como el Data Mining en fuentes como TripAdvisor, la
escasez de datos ya no es un limitante, por el contrario, estos resultan abundantes. El
reto es aprovecharlos de forma adecuada: transformar la información no estructurada en
patrones que puedan ser identificables y aprovechables para los profesionales del
turismo. Esta nueva metodología propuesta puede ser usada por organismos de
promoción, entidades públicas y empresas privadas que quieran conocer más sobre un
atractivo en particular y descubrir sus fortalezas y debilidades; a través del uso de la
metodología de minería de datos.
No se puede realizar este tipo de estudio si no se cuenta con el respaldo de un
especialista en turismo que complemente el trabajo de especialistas en Data Mining. Esto
se debe a que es necesario contrastar los resultados hallados con los distintos tipos de
software empleados. Un especialista en Data Mining, por ejemplo, no podría conocer la
diferencia entre un atractivo y un destino (al menos en una primera etapa). Lo ideal sería
contar con especialistas en turismo que tengan una formación interdisciplinaria que
incluya al Data Mining.
36
Recomendaciones
Centrar el estudio, particularmente de un atractivo, en las categorías más importantes o
identificadas del lugar, debido a la limitante de no poder estudiar todas las dimensiones.
Contar con especialistas analíticos en turismo y minería de datos, para que el análisis de
resultados que emiten los diversos tipos de software, puedan ser corroborados con el
conocimiento del investigador.
El método empleado en esta investigación puede ser aplicado a cualquier atractivo
peruano del cual se tengan registros en TripAdvisor. Puede priorizarse aquellos que no
tengan ningún estudio publicado y que cuenten con una base considerable de
comentarios.
Del mismo modo, es recomendable el uso de herramientas de software libre. Ello
maximiza la viabilidad de los diferentes estudios, pues no requieren de egresos de
efectivo. Por otro lado, Es recomendable explorar los alcances de cada uno de los
instrumentos utilizados. El presente documento ha incorporado los diversos software
RapidMiner, Refine, Voyant, Lexalytics y TextRazor. De estas cinco herramientas, las tres
última son las que casi no requieren conocimientos en informática avanzados.
La depuración de los datos es un paso fundamental cuando se trata del análisis de
conglomerados. Analizar los comentarios sin depuración previa hubiera sido
contraproducente para el estudio, ya que se tendrían sesgos. Por otro lado, si bien es
cierto que es posible minimizar la pérdida de información por efectos de la traducción,
conviene revisar los límites del Data Mining en textos traducidos. Esto podría realizare
con el software Lexalytics, ya que esta herramienta puede analizar textos en más de
veinte idiomas.
Debe recordarse que se han analizado solo dos agentes: orgánicos e inductivos. Por
tanto, la imagen de Moray encontrada está todavía incompleta. Resulta esperable que los
turistas sean los que más información aportan, pero no es posible descartar que los
demás agentes puedan incorporar elementos que los viajeros no han mencionado.
37
Referencias
Agencia Valenciana del Turismo. (2015). Big data: retos y oportunidades para el turismo. Obtenido de http://www.thinktur.org/media/Big-Data.-Retos-y-oportunidades-para-el-turismo.pdf
Ahemoldu, A., & Armstrong, E. (1996). Image of Tourism Attractions in Kuwait. Journal of Travel Research. Recuperado el 15 de Mayo de 2017, de http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/004728759603400413
Anderson, I. (2016). Integration and Analysis of Unstructured Data for Decision Making: Text Analytics Approach. International Journal of Open Information Technologies.
Baloglu, & Mangaloglu. (2001). Tourism management. Tourism destination images of Turkey, Egypt, Greece, and Italy as perceived by US-based tour operators and travel agents, 22(1), 1-9.
Baloglu, S., & McCleary, K. (1997). A model of destination image formation. Annals of Tourism Research, 26, 868-897. doi:10.1016/S0160-7383(99)00030-4
Baloglu, S., Henthorne, T., & Sahin, S. (2014). Destination Image and Brand Personality of Jamaica: A Model of Tourist Behavior, 31, 1057-1070. Recuperado el 22 de Marzo de 2017, de http://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/10548408.2014.892468?src=recsys
Berezina, K., Bilgihan, A., Cobanoglu, C., & Okumus, F. (2015). Understanding Satisfied and Dissatisfied Hotel Customers: Text Mining of Online Hotel Reviews. Journal of Hospitality Marketing & Management. Recuperado el 21 de Febrero de 2017
Bucur, C. (2015). Using Opinion Mining Techniques in Tourism. Procedia Economics and Finance. doi:10.1016/S2212-5671(15)00471-2
Camprubí, G. &. (2008). Destination networks and induced tourism image. España.
Cavero et al., e. (2005). Diagnostico y plan de desarrollo 2005-2015. Cusco: Municipalidad distrital de Maras.
Del Canto, E., & Silva, A. (2013). Metodología Cuantitativa: abordaje de la complementariedad desde las Ciencias Sociales. Revista de Ciencias Sociales. Obtenido de http://revistas.ucr.ac.cr/index.php/sociales/article/viewFile/12479/11722
Delgado, H. (2015). Sistema Gubernamental para el Análisis de Textos. Universidad de Valencia. Valencia: Universitat Politecnica de Valencia. Recuperado el 12 de Mayo de 2017, de https://riunet.upv.es/bitstream/handle/10251/61702/TFM%20Humberto%20Delgado.pdf?sequence=1
Derczynski, L. (2015). Analysis of named entity recognition and linking for tweets. Information Processing and Management. Recuperado el 12 de Mayo de 2017, de http://www.eurecom.fr/~troncy/Publications/Derczynski_Troncy-ipm15.pdf
DIRCETUR. (08 de Junio de 2017). Atractivos Turísticos: Zona Arqueológica de Moray. Obtenido de SYG MINCETUR: http://ficha.sigmincetur.mincetur.gob.pe/index.aspx?cod_Ficha=1814
38
Earls, J. (1998). Obtenido de The Character of Inca and Andean Agriculture: http://macareo.pucp.edu.pe/~jearls/documentosPDF/theCharacter.PDF
Earls, J. (2011). Calendar and Coordination in high mountain Inka terrace systems: The case of Moray, Peru. Cusco.
Finkova, M. (2016). Sentiment analysis of customers reviews. Institute of Hospitality Management in Prague. Recuperado el 12 de Mayo de 2017, de https://is.vsh.cz/th/14275/vsh_b/Bachelor-Thesis.pdf
Frías, D., Rodríguez, M., & Castañeda, J. (2008). Internet vs. travel agencies on pre-visit destination image formation: an information processing view. Tourism management : research, policies, practice. Recuperado el 11 de Mayo de 2017, de https://www.cabdirect.org/cabdirect/abstract/20083016514
Gartner. (1993). Image Formation Process. Journal of Travel & Tourism Marketing, 2, 191-216. Recuperado el 20 de Marzo de 2017, de https://www.researchgate.net/publication/254379044_Image_Formation_Process
Gassiot, A. (2012). Destination Image of Girona: An Online Text – Mining Approach.
Gemar, G., & Jimenéz-Quintero, J. (2015). Text mining social media for competitive analysis. Tourism & Management Studies, 84-96. Recuperado el 11 de Mayo de 2017, de http://www.scielo.mec.pt/pdf/tms/v11n1/v11n1a10.pdf
Godnov, U., & Redeck, T. (2016). Application of text mining in tourism: Case of Croatia. Annals of Tourism Research.
Gover, R., Go, F., & Kumar, K. (2007). Promoting Tourism Destination Image. Journal of Travel Research. Recuperado el 21 de Marzo de 2017, de http://journals.sagepub.com/doi/abs/10.1177/0047287507302374
Gretzel, U., & Yoo, H. K. (2008). Use and impact of online travel reviews. Information and Communication Technologies in Tourism 2008, 35-46.
Groen, M. (2012). Where do we go from here?: Visualising Amsterdam for tourists, based on geotagged user generated content. Recuperado el 20 de Marzo de 2017, de http://dare.uva.nl/cgi/arno/show.cgi?fid=452530
Gunn. (1988). Tourism Planning: Basics, Concepts, Cases . Taylor & Francis.
Gupta, V., & Rathore, N. (2013). Deriving Business Intelligence from Unstructured Data. International Journal of Information and Computation Technology.
Hernandez Sampieri, R., Fernandez, C., & Baptista, P. (2014). Metodología de la Investigación. México D.F.: McGRAW-HILL INTERAMERICANA EDITORES, S.A. DE C.V.
Hofmann, M., & Chisholm, A. (2015). Text Mining and Visualization: Case Studies Using Open-Source Tools. Chapman and Hall/CRC .
Hofmann, M., & Klinkenberg, R. (2013). RapidMiner: Data Mining Use Cases and Business Analytics Applications (Chapman & Hall/CRC Data Mining and Knowledge Discovery Series). CRC Press.
Hosany, S., Ekincy, Y., & Uysal, M. (2007). Destination image and destination personality. International Journal of Culture, Tourism and Hospitality Research, 1, 62-81. Recuperado el 20 de Marzo de 2017, de http://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/17506180710729619
39
Jani, D., & Nguni, W. (2016). Pre-trip vs. post-trip destination image variations: A case of inbound tourists to Tanzania. Tourism. Recuperado el 21 de Mayo de 2017, de https://www.researchgate.net/publication/304865445_Pre-trip_vs_post-trip_destination_image_variations_A_case_of_inbound_tourists_to_Tanzania
Kaur, A. (2016). Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics. Destination image of Indian tourism destinations: An evaluation using correspondence analysis. Obtenido de http://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/APJML-05-2015-0074
Kaur, A. (2016). Destination image of Indian tourism destinations: An evaluation using correspondence analysis. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics. Recuperado el 20 de Marzo de 2017, de http://www.emeraldinsight.com/doi/abs/10.1108/APJML-05-2015-0074
Kotler, P., Haider, D., & Rein, I. (1993). Mercadotecnia de localidades. Mexico: Diana.
Latif, W., & Islam, A. (2016). CONCEPTUAL FRAMEWORK OF BRAND IMAGE FOR TOURISM INDUSTRY: TOURISM MANAGEMENT AND ADVERTISEMENT AS MODERATORS. Journal of Tourism Management Research. Recuperado el 12 de Mayo de 2017, de http://www.pakinsight.com/pdf-files/bus/31/JTMR-2016-3(1)-1-9.pdf
Li, H., Graesser, A., & Cai, Z. (2014). Comparison of Google Translation with Human Translation. Proceedings of the Twenty-Seventh International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference. Florida. Recuperado el 12 de Mayo de 2014, de https://www.aaai.org/ocs/index.php/FLAIRS/FLAIRS14/paper/viewFile/7864/7823
Litle, J. (2015). DVS Workshop: OpenRefine: Data Mining and Transformations, Text Normalization. Obtenido de http://calendar.duke.edu/events/show?fq=id%3ACAL-8a0870ef-4f40a47f-014f-43b8961b-00006e91demobedework%40mysite.edu
Mackay, J., & Fensenmaier, D. (1997). Pictorial element of destination in image formation. Annals of Tourism Research, 24(3).
McCannell, D. (2003). El turista: Una nueva teoría de la clase ociosa. Barcelona: Melusina.
Microsoft. (2016). Excel 2016. Obtenido de https://www.microsoft.com/en-gb/smb/articles/top-5-benefits-of-microsoft-excel
MINCETUR. (Junio de 2016). Reporte estadístico de turismo. Obtenido de http://www.mincetur.gob.pe/wp-content/uploads/documentos/turismo/estadisticas/JUNIO_2016.pdf
Mincetur. (2016). Reporte Estadístico Mensual.
Olmeda, I., & Pauline, S. (2002). Data Mining Techniques and Applications for Tourism Internet Marketing. Journal of Travel & Tourism Marketing.
Oxenfeldt. (1974). Developing a favorable price quality image. Journal of Retailing, 50(4), 8-14.
Renaud, N. (Noviembre de 2011). Mapping a history of water security in the Peruvian Andes: a case study of Mullak'as-Misminay. Obtenido de http://ruralresilience.ca/wp-content/uploads/2015/02/NicoleRenaudThesis.pdf
40
Sanz, A., & Melendez de la Cuesta, A. (2015). Experiencias de lectura con recursos electrónicos para alumnos de grado: Madame de Staël en el Archivo Británico de Periódicos. Universidad Complutense de Madrid. Recuperado el 2 de Mayo de 2017, de http://eprints.ucm.es/32725/
Stern, E., & Krakover, S. (1993). The Formation of a Composite Urban Image. Geographical Analysis. doi:10.1111/j.1538-4632.1993.tb00285.x
Sumathy, K., & Chidambaram, M. (2013). Text Mining: Concepts, Applications, Tools and Issues – An Overview. International Journal of Computer Applications , 80(4). Recuperado el 2017
Todd, Z., Nerlich, B., McKeown, S., & Clarke, D. D. (2004). Mixing Methods in Psychology. Nueva York: Psychology Press.
Tsujii, K., & Takahashi, M. (2014). Extraction of Accommodation Evaluation by Foreign Tourists with Text Mining. International Journal of Trade, Economics and Finance. Obtenido de http://www.ijtef.org/papers/355-C00005.pdf
Wright, K. R. (2011). Moray walking tour. In K. R. Wright. En K. R. Wright, Moray: Inca Engineering. Lima: Universidad Nacional de Ingeneria.
41
Anexos
Anexo 1: Lista de agencias de viajes y tour operadores consideradas en el
muestreo.
Agencia Página web
Lima Tours http://web.limatours.com.pe/esp/index.php
Viajes Pacífico http://www.viajespacifico.com.pe/es/
Maras Moray http://www.marasmoray.com
Cóndor Travel https://www.condortravel.com/es/
Explorandes http://explorandes.com/es/
Maras Adventure http://www.marasadventure.com/
Andean Tours http://www.andean-tours.com/
South Adventure Peru Tours http://southadventureperutours.com/
Macchu Picchu Travel https://www.machupicchu.biz/
Cusco Vacations http://www.cuscovacations.com/index.html
Iandes Perú http://www.iandesperu.com/
Cusco Perú Inca Trails http://www.cuscoperuincatrail.com/
Perú Tierras Mágicas http://www.perutierrasmagicas.com/index.html
Andean Adventures Perú http://www.andeanadventuresperu.com/
Peru Adventure People http://www.peruadventurepeople.com/
42
Anexo 2: Uso del software Open Refine
Figura A1: Interfaz básica del Open Refine donde se muestran algunos de sus comandos
básicos como filtrador de textos, transformar, transponer, reconciliar, entre otros. Los
mismos son empleados para depurar la información.
43
Anexo 3: Uso del software RapidMiner
Figura A2: El software RapidMiner permite analizar textos en Excel y realizar el proceso
de Clustering y contenido de palabras. Son una serie de procesos lógicos que inician con
la caja de comandos Read Excel.
44
Anexo 4: Uso del software Lexalytics
Figura A3: El software Lexalytics es capaz de medir el sentimiento presente en un
comentario. Si se trabaja con la versión online basta con copiar y pegar un comentario,
seleccionar el idioma, y presionar Start Analysis para obtener términos clave. Se ha
insertado un comentario de un turista y los resultados son los siguientes:
45
Anexo 5: Uso del software Voyant
Figura A4: El software Voyant Tools solo necesita que copien y peguen el contenido y
presionar el botón Reveal.
Figura A5: El software Voyant Tools muestra los resultados para un comentario acerca de Moray
en donde se forman enlaces. Dichos enlaces indican relación entre los términos.
46
Anexo 6: Uso del TextRazor
Figura A6: Con la herramienta TexRazor solo es necesario copiar y pegar un texto para
obtener resultados. Debe presionarse el botón Clear.
Figura A7: El software segmenta el texto en oraciones y subraya en negrita los
contenidos relevantes.
