Torna ai risultati della ricercaBando per assegno di ricerca
| Titolo del progetto di ricerca in italiano | Online environmental discourse in the hospitality and tourism sector: evolution over time and across destinations |
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| Titolo del progetto di ricerca in inglese | Online environmental discourse in the hospitality and tourism sector: evolution over time and across destinations |
| Campo principale della ricerca | Economics |
| Sottocampo della ricerca | Marketing |
| Settore Concorsuale | 13 - Scienze economiche e statistiche |
| S.S.D | - |
| Descrizione sintetica in italiano | Negli ultimi anni i Big data (BD) e BD analytics (BDA) hanno ricoperto un ruolo sempre più importante nel management e marketing del settore hospitality/turismo. Un filone emergente di questa letteratura mira a descrivere le percezioni ed i comportamenti online dei turisti con tecniche di BDA sulla base dello User Generated Content (UGC) quali le recensioni online. L’obiettivo di questa ricerca è quello di utilizzare tecniche di data analytics techniques, Machine Learning (ML) ed Artificial intelligence (AI) per: 1) sviluppare approfondimenti ed analisi su percezioni e comportamenti online dei clienti del comparto hospitality/turismo in merito alla transizione ecologica in atto ed alla sostenibilità dei servizi di hospitality; 2) monitorare se ed in che modo tali percezioni/comportamenti online sono mutati dal periodo pre-COVID19 ad oggi e come essi impattano sulla soddisfazione del cliente. Keywords: data analytics; big data; machine learning; Python programming. |
| Descrizione sintetica in inglese | Over the last years, Big data (BD) and BD analytics (BDA) have played an increasingly relevant role in the area of management and marketing in the hospitality/tourism industry. An emerging research line aim to describe online tourists’ perceptions and behaviors through BDA on User Generated Content (UGC) like online reviews. The objective of this research is to use data analytics techniques, Machine Learning (ML) and Artificial intelligence (AI) techniques to: 1) develop analyses on online perceptions and behaviors of consumers in the hospitality/tourism industry in relation to the ecological transition and sustainability of service in hospitality; 2) monitor if and how those online perceptions/behaviors have changed in the period pre-COVID19 until today, and how those influence customer satisfaction. Keywords: data analytics; big data; machine learning; Python programming. |
| Data del bando | 05/12/2022 |
| Paesi in cui può essere condotta la ricerca |
Italy |
| Paesi di residenza dei candidati |
All |
| Nazionalità dei candidati |
All |
| Sito web del bando | https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Destinatari dell'assegno di ricerca (of target group) |
Early stage researcher or 0-4 yrs (Post graduate) |
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| Criteri di selezione in italiano (breve descrizione) | il bando e la modulistica per partecipare alla procedura di valutazione comparativa sono disponibili all'indirizzo: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Criteri di selezione in inglese (breve descrizione) | to apply for research grants fill out the form available at the following address: https://bandi.unibo.it/ricerca/assegni-ricerca |
| Nome dell'Ente finanziatore | ALMA MATER STUDIORUM - UNIVERSITA' DI BOLOGNA - - DIPARTIMENTO DI SCIENZE AZIENDALI |
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| Tipologia dell'Ente | Public research |
| Paese dell'Ente | Italy |
| Città | Bologna |
| Sito web | http://www.unibo.it |
| dipscaziendali.amministrazione@unibo.it |
| L'assegno finanziato/cofinanziato attraverso un EU Research Framework Programme? | No |
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| Data di scadenza del bando | 19/12/2022 - alle ore 00:00 |
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| Come candidarsi | Other |