Nuestro proyecto se centra en la identicfiación de factores competitivos de los establecimientos hoteleros en Andalucía. Para ello usaremos técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural aplicadas a las opiniones online publicadas por los usuarios, a través de plataformas de infomediación como TripAdvisor. Estamos especialmente interesados en la identificación de métricas que permitan cuantificar el concepto de Calidad Relacional. El equipo de investigadores del proyecto está compuesto tanto por expertos en Marketing Relacional, como por expertos en Tecnologías del Lenguaje. Ambas visiones complementarias serán de gran ayuda, tanto en el diseño experimental como en la transferencia de resultados al sector turístico. English translation. Our project focuses on the identification of competitive factors of hotel establishments in Andalusia. To do so, we will use Natural Language Processing techniques applied to online reviews published by users through platforms such as TripAdvisor. We are especially interested in the identification of metrics that allow us to quantify the concept of Relational Quality. The research team of the project is composed of both experts in Relationship Marketing and experts in Language Technologies. Both complementary visions will be of great help, both in the experimental design and in the transfer of results to the tourism sector.
M. Alonso-Dos-Santos2
en que participa el sector, y las transformaciones
singulares debidas a la irrupción de las tecnologías
El desarrollo de Internet ha supuesto un cambio de de la información y la comunicación junto a los
sisparadigma en la forma en la que se inspiran, se con- temas de información asociados, provocan un
trántratan, se organizan y se viven los viajes turísticos, y sito desde modelos tradicionales ofline de búsqueda
ha cambiado la manera en la que los turistas toman de servicios hacia otros modelos de consulta, reserva
sus decisiones, debido al intercambio de opiniones y o compra basados en la publicación de contenidos
experiencias mediante el uso de aplicaciones, redes generados por el propio usuario en sistemas de
resersociales y otros espacios en Internet [
En suma, las opiniones online creadas por el
usuario desempeñan un papel crucial en la
construcción de la reputación de los hoteles, y
consecuentemente en la atracción de usuarios y su retención. El
estudio de los contenidos creados es además nece- relacional. Esto supone un alto coste, además de
sario para intensificar la calidad relacional. Pre- presentar distintos inconvenientes como son la
incisamente este concepto de calidad relacional es troducción de sesgos a través de la redacción de las
concebido como una propuesta adecuada para ex- preguntas, el esfuerzo que se le exige al cliente, o la
plicar y predecir el éxito de una relación entre el imposibilidad de adaptarse a sectores tan dinámicos
establecimiento hotelero y el usuario medido ha- como el turismo por la escasa frecuencia con la que
bitualmente a través de la lealtad, y basado en la se actualizan los propios cuestionarios.
teoría del compromiso en las relaciones [
Nuestro proyecto de investigación propone una precisamente el de construir una alternativa, a este aproximación basada en técnicas de Procesamiento modelo clásico de evaluar la calidad relacional, usdel Lenguaje Natural (PLN) para extraer las cual- ando textos publicados por los propios usuarios y idades de los productos hoteleros a partir de la automatizando el proceso mediante el uso de tecexperiencia comunicada del turista durante sus es- nologías del lenguaje. tancias hoteleras (por ejemplo, la localización del establecimiento, la calidad del servicio y el valor percibido, la atmósfera del hotel, ...), y por otro 2. Objetivos lado, predecir a partir de ellas el cumplimiento de las expectativas desde el punto de vista del usuario.
camente hipótesis del ámbito del Marketing Relacional, mediante la aplicación de técnicas de Procesamiento del Lenguaje Natural. En concreto se pretende:
En este apartado es de destacar el aspecto multidisciplinar del equipo de investigadores y colaboradores del proyecto. Se ha perseguido la integración de investigadores expertos y conocedores de los campos disciplinares asociados principalmente a las áreas de conocimiento de Comercialización e Investigación de Mercados, y Lenguajes y Sistemas Informáticos, vinculados a cuatro universidades distintas.
Es de esperar que, durante el desarrollo del proyecto, aparezcan sinergias entre investigadores procedentes de muy diversos campos, con experiencias tanto teóricas como experimentales en investigaciones relacionadas con el Marketing y en el Procesamiento del Lenguaje Natural.
La satisfacción de los clientes es habitualmente algo
difícil de medir, pero es aspecto fundamental para
cualquier empresa. En especial para mantener un
alto grado de retención de clientes. En este proyecto
nos basaremos en el concepto de calidad relacional
[
• Aplicar un marco global de interpretación de
los contenidos publicados en las plataformas
de infomediación basado en la disciplina de
Marketing Relacional. En particular
centrándonos en la fase del compromiso verdadero
[
del proceso metodológico que pretendemos seguir en el proyecto. En el diagrama se reflejan los dos tipos de perfiles investigadores mediante un ordenador (experto en tecnologías del lenguaje) y una persona (experto en el dominio de marketing). Bajo cada Hay algunas tareas definidas de antemano, en una de las tres fases del proceso se indican, con especial las que están relacionadas con la definición estos iconos, qué perfiles de investigadores estarán de una métrica para dar respaldo al concepto de involucrados. calidad relacional. Pero más allá de eso, no nos cer
En la primera fase de descubrimiento de datos ramos a usar ninguna de las técnicas y herramientas
y análisis exploratorio, ambos perfiles son necesar- disponibles en el área del PLN. Desde soluciones
ios. El principal resultado de esta fase serán las léxicas para extraer términos relevantes [
La segunda fase es de corte totalmente experi- transformers [12]. mental, y en ella los expertos en PLN convertirán Los corpus que utilizaremos serán principalmente las preguntas en tareas evaluables, y desarrollarán de desarrollo propio. De hecho, invertiremos un sistemas para resolver dichas tareas. porcentaje importante de las horas de dedicación
En la fase final de análisis, vuelven a participar del proyecto a la recopilación y etiquetado de corpus ambos perfiles. Es el momento de extraer conclu- específicos, que nos permitan entrenar y evaluar siones e interpretar los resultados obtenidos. nuestros sistemas.
El proceso implica una revisión continua, que se refleja con los dos bucles que permiten identificar 3.3. Resultados de transferencia nuevas preguntas de investigación interesantes en todo momento. El hecho de que el equipo de investigación sea mul
En cuanto a las técnicas a aplicar, aparte de las tidisciplinar, y que desde el principio participen en herramientas PLN para el desarrollo de pipelines la definición de las tareas expertos en el dominio de clásicos, nuestra intención es basar los experimen- marketing, hace que la trasferencia de conocimiento tos principalmente en modelos pre-entrenados de sea un paso natural en nuestro proyecto. transformers. Para tareas semánticas como las que Estamos convencidos de que muchas de las tareas pretendemos resolver, son claramente la mejor al- que identifiquemos pueden dar lugar a productos ternativa. software que tengan un claro interés gerencial, tanto desde la perspectiva general del marketing rela3.2. Resultados experimentales cional, como en el dominio específico de la gestión hotelera.
La evaluación de las distintas tareas PLN identifi- Nuestra intención es difundir nuestros resultados, cadas, nos permitirá medir la eficacia de los sistemas tanto entre agentes públicos como privados, con desarrollados a la hora de responder a las preguntas idea de encontrar oportunidades de transferencia. de investigación. La revisión de los resultados experimentales desde la perspectiva de los gestores, nos dará un punto de [10] Y. HaCohen-Kerner, D. Miller, Y. Yigal, The vista mucho más aplicado y nos permitirá refinar influence of preprocessing on text classification nuestros experimentos para orientarlos al desarrollo using a bag-of-words representation, PloS one de productos de utilidad para el sector hotelero. 15 (2020) e0232525. [11] W. Li, L. Zhu, Y. Shi, K. Guo, E. Cambria,
User reviews: Sentiment analysis using lexiAcknowledgments con integrated two-channel cnn–lstm family models, Applied Soft Computing 94 (2020) Financiado por el proyecto US-1380960 de la con- 106435. vocatoria de proyectos de I+D+i en el marco del [12] M. Munikar, S. Shakya, A. Shrestha, FinePrograma Operativo FEDER. Consejería de Trans- grained sentiment classification using bert, in: formación Económica, Industria, Conocimiento y 2019 Artificial Intelligence for Transforming Universidades. Junta de Andalucía. Business and Society (AITB), volume 1, IEEE, 2019, pp. 1–5.