Desarrollo de la investigación en sistemas de información para el turismo: una revisión centrada en visualización científica

Abstract

Abstract: Information systems have made significant progress as a means of promoting development in any sector; for tourism, it represents a fundamental base that provides the necessary planning tools and simplification of decision- making processes. [...]this article presents a contribution to the field of study in information systems in tourism, oriented in bibliometric methods and in the qualitative and quantitative results of the construction of scientific visualizations, as an alternative to obtain evaluations of the contribution of documents. and authors, with techniques focused on record processing with the support of free software. Among the results, it is observed that the most researched topic is geographic information systems (GIS) and the main journals on the subject are: Keywords: Information systems, Tourism, Bibliometry, Data analysis 1.Introducción Los sistemas de información pueden mejorar en gran medida la calidad de los servicios turísticos y el nivel de gestión (Li, 2017). Del mismo modo, ha dado como resultado la creación de un entorno electrónico que permite a grandes y pequeñas empresas de este sector, realizar un esfuerzo para mejorar las estrategias de marketing, la toma de decisiones y promover áreas geográficas como una consideración importante para el desarrollo de una región (Al-Janabi & Mhaibes, 2019; Kharmawphlang et al., 2018).

Headnote

Resumen: Dado el importante avance de los sistemas de información y su función como medio para promover el desarrollo en cualquier sector; para el turismo, representa una base fundamental que proporciona las herramientas necesarias de planificación y simplificación de los procesos para la toma de decisiones. Por lo tanto, el presente artículo presenta un aporte al campo de estudio en sistemas de información en turismo, orientado en métodos bibliométricos y en los resultados cualitativos y cuantitativos de la construcción de visualizaciones científicas, como alternativa para obtener valoraciones de la contribución de los documentos y autores, con técnicas centradas en procesamiento de registros con apoyo de software libre. Entre los resultados, se observa que el tema más investigado es el de los sistemas de información geográfica (SIG) y las principales revistas sobre el tema son: Tourism Management, Annals of Tourism Research.

Palabras-clave: Sistemas de información, Turismo, bibliometría, Análisis de datos, visualización científica.

Abstract: Information systems have made significant progress as a means of promoting development in any sector; for tourism, it represents a fundamental base that provides the necessary planning tools and simplification of decision- making processes. Therefore, this article presents a contribution to the field of study in information systems in tourism, oriented in bibliometric methods and in the qualitative and quantitative results of the construction of scientific visualizations, as an alternative to obtain evaluations of the contribution of documents. and authors, with techniques focused on record processing with the support of free software. Among the results, it is observed that the most researched topic is geographic information systems (GIS) and the main journals on the subject are: Tourism Management, Annals of Tourism Research.

Keywords: Information systems, Tourism, Bibliometry, Data analysis

1.Introducción

Los sistemas de información pueden mejorar en gran medida la calidad de los servicios turísticos y el nivel de gestión (Li, 2017). Frente a esto, diversos estudios plantean que existe una relación positiva entre la implementación de los sistemas de información y la generación de crecimiento económico en el sector turístico. Estos, funcionan como un medio para aumentar el atractivo de los destinos, promover la capacidad de recepción turística, aumentar los niveles de servicio y tiene una relación positiva con la satisfacción al cliente (Mejía-Rocha, 2016). Es así como, el rápido avance de las tecnologías de la información en las últimas décadas ha incrementado aún más los beneficios de la industria turística, ya que pone a disposición de los usuarios información personalizada, actualizada, accesible e interactiva (González-Posada & Reyes-Bedoya, 2019). Dicha información es de gran utilidad para el turista, pero también para los proveedores de servicios, así como los planificadores del destino.

Del mismo modo, ha dado como resultado la creación de un entorno electrónico que permite a grandes y pequeñas empresas de este sector, realizar un esfuerzo para mejorar las estrategias de marketing, la toma de decisiones y promover áreas geográficas como una consideración importante para el desarrollo de una región (Al-Janabi & Mhaibes, 2019; Kharmawphlang et al., 2018). Es así como, se han desarrollado diversas herramientas que los consumidores pueden utilizar para planificar sus viajes sin limitaciones de tiempo y espacio; como: dispositivos móviles, sitios Web o los SIG (sistemas de información geográfica) que recientemente se utilizan para gestionar, analizar y visualizar grandes datos que ayudan a controlar la relación entre la oferta en combinación con la demanda y los atractivos turísticos que se pueden encontrar en un lugar (Albuquerque et al., 2018; Wahab & Soonthodu, 2018).

Según Kantola et al. (2018) plantean que el turismo es un sector que depende de los turistas; por tanto, la experiencia de una visita turística es un proceso de aprendizaje donde las emociones pueden cambiar de acuerdo con los intereses de los individuos, así como del contexto físico, personal y sociocultural (Clarizia et al., 2017; BermúdezTirado, Ramírez-Hoyos & Jaramillo-Arias, 2016). Entonces, la calidad y la usabilidad de los sistemas de información son relevantes para ofrecer mayores servicios al usuario, por ejemplo, una descripción grafica sobre la ubicación o la planificación del viaje, canales, rutas o el descubrimiento de una ciudad o un evento (Masri et al., 2020). Entonces, es sin duda, la información una materia principal para el desarrollo económico del turismo (Desfiandi et al., 2017).

Si bien diversos estudios plantean que existe una relación positiva entre la implementáción de los sistemas de información y la generación de crecimiento económico en el sector turístico desde una perspectiva empírica, no se identifica revisiones de literatura centradas en la evolución de la estructura intelectual de este campo de investigación, desde un punto de vista de las relaciones o vínculos intelectuales entre autores, revistas y documentos. La mayoría de las revisiones de la literatura son cualitativas, personalizadas y tienden a llevar a una sobre o subvaloración de las contribuciones de ciertos estudiosos, intencionadamente o no (Liu et al., 2015).

En el marco de la actual pandemia, el turismo es uno de los sectores más afectados en todo el mundo y especialmente en Latinoamérica, por lo que aportar información con rigor científico puede hacer una contribución efectiva al sector económico en referencia. Por lo tanto, el presente artículo presenta un aporte al campo de estudio, al orientarse en métodos bibliométricos y en los resultados cualitativos y cuantitativos de la construcción de visualizaciones científicas, como alternativa para obtener valoraciones equitativas de la contribución de los documentos y autores al campo de investigación, con técnicas centradas en procesamiento de registros con apoyo de software libre.

1.1.Mapeo bibliométrico

A medida que una disciplina progresa y alcanza un mayor grado de madurez, el interés por conocer el "estado del arte" de la literatura tiende a crecer entre sus investigadores. Frente a esto, los análisis bibliométricos proporcionan los elementos necesarios para visualizar a fondo la literatura científica en un campo temático específico, revelando su estructura intelectual (García-Lillo et al., 2016). Entre las metodologías para su desarrollo, se realizan técnicas, como el análisis de co-palabras y co-citación para identificar la evolución de los temas de investigación a lo largo del tiempo en ambos campos (Leung et al., 2017)

Henry Small propuso el análisis de co-citación de autores como una nueva medida del relacionamiento de la producción bibliográfica y para identificar relaciones a partir de una visión conjunta expresada por la comunidad académica citante (Small, 1973). La cocitación en la actualidad es la medida bibliométrica más usada en estudios de este tipo. Diversos estudios usan la cocitación para abstraer las características de la investigación en campos como Internet de las Cosas (Dayahna Caro M. et al., 2020), la interacción humano computador(Martínez-Toro et al., 2019), gestión de proyectos (CastroRodriguez et al., 2016) o estudios sectoriales diversos como el transporte (MartinezToro et al., 2019) y el sector agrícola (Romero-Riaño et al., 2019).

El análisis de coocurrencia de palabras es la técnica de análisis de contenido más usada. Como un complemento al análisis de cocitación, se construye el análisis de contenido de los tópicos de investigación basada en minería de texto mediante el análisis y visualización de la estructura conceptual, con base en mapas de tópicos generados con el software R (Aria and Cuccurullo 2017). Al igual que la visualización de redes de coocurrencia de palabras y el análisis de redes por medio de algoritmos como el árbol de caminos mínimos (Romero-Riaño, Rico-Bautista, and Martinez-Ardila 2018), los mapas de tópicos nos permiten identificar grupos y subcampos dentro de un campo de investigación. A continuación, se presenta la metodología del estudio.

2.Metodología

Los análisis que se presentan en este documento fueron obtenidos mediante una revisión de literatura al interior de la base de datos SCOPUS. Las herramientas software seleccionadas para apoyar el proceso de análisis de contenido del conjunto de registros electrónicos (metadatos) extraídos de Scopus para el estudio son: VOSviewer y Biblioshiny. Estas herramientas son seleccionadas en función de criterios como complementariedad y usabilidad.

Basados en resultados propios de investigación, se identifica el software VOSviewer como la herramienta de visualización científica de mayor impacto científico dentro de los últimos 10 años en el área de cienciometría y visualización científica. Esta herramienta posibilita el análisis de contenido a través de la minería de texto, y el mapeo de la estructura intelectual de las redes científicas por medio de la implementación de tres técnicas de visualización denominadas: i) normalización (ecuación 1), ii) clusterización (ecuación 2), y iii) distribución (ecuación 3).

La técnica de normalización se basa en el indicador de fortaleza de asociación, que se interpreta como medida de similitud entre las unidades de análisis. La ecuación (1) expresa la fortaleza de asociación entre nodos mediante la relación entre el peso del número de vínculos de un nodo at j, n el número esperado de vínculos de todos los nodos de la red e,j í.Fortaleza de asociación(i, j) = Sij = - La técnica de ei, j clusterización del algoritmo de VOSviewer se basa en la expresión de la ecuación 2, la cual asigna cada nodo a un grupo o cluster, de acuerdo al nivel de relacionamiento entre pares de nodos, mediado por el parámetro "y" donde Ci denota el cluster al que está asignado el nodo i, 8(0, Cj) denota una función que es igual a 1 si Ci = Cj y 0 en caso contrario. "y" denota un parámetro de resolución que determina el nivel de detalle del clúster y St j la fortaleza de asociación o similitud entre nodos. Cuanto más alto sea el valor de "y", más grande será el número de clústeres que se obtendrán.

2. V(c1,n) = Z d(ci,cj)( Stj-y)La distribución de los nodos dentro del mapa se genera a partir de la función de la ecuación (3) y la estimación de la distancia Euclidiana cuadrada entre dos nodos (Van Eck y Waltman, 2014). En la ecuación (3), "n" denota el número de nodos en una red, Хг enota la ubicación del nodo "i" en un espacio bidimensional, ||Xi-Xj|| denota la distancia euclidiana entre nodos i y j, y Sij denota la fortaleza de asociación o similitud entre nodos. 3-V(X1,Xn) = 'ESiJ( ||x;-Х^-Ц2 j. procedimiento para extraer la información de Scopus consistió en estructurar una ecuación de búsqueda que permitiera encontrar datos relacionados a las palabras claves objeto de estudio (Sistemas de información y turismo) obteniendo así 149 documentos. Luego de obtener los datos, por medio de la expresión: (TITLE ("information system·") AND TITLE (tourism OR hospitality)), se exportan los registros electrónicos en formato CSV para ser procesados en los softwares VOSviewer y la Biblioshiny, para generar las visualizaciones.

La construcción de mapas de coocurrencia de palabras clave o mapas temáticos se llevó a cabo con base en la aplicación Biblioshiny del software R. Dentro de las visualizaciones de mapas temáticos, el eje horizontal representa la función de centralidad de un cluster o "subcampo". Esta mide la importancia de una temática, y se incrementa de izquierda a derecha. El eje vertical representa la densidad, que estima el nivel de desarrollo de una temática. Esta aumenta aumenta de abajo hacia arriba dentro del mapa. (Aria & Cuccurullo, 2017), como se muestra en la figura 1. Los cuadrantes permiten clasificar los temas de acuerdo con las categorías de temas: motores, transversales, emergentes o desarrollados.

3.Resultados

3.1.Estructura conceptual del campo de investigación: co-ocurrencia de palabras

Diversas herramientas como Vantage Point (Romero-Riaño et al. 2019) y VOSviewer (van Eck & Waltman, 2010), permiten construir mapas de tópicos, sin embargo la aplicación Biblioshiny del software R, posibilita estudiar la evolución de los tópicos por medio de mapas temáticos en matrices bidimensionales. La figura 2, muestra el mapa temático de los tópicos de investigación sobre sistemas de información en Turismo.

El mapa de tópicos de la figura 2, incluye las 250 palabras más frecuentes dentro del campo de investigación. Cada burbuja representa un cluster de palabras o grupos conceptuales (Aria & Cuccurullo, 2017) nominados con la palabra de mayor frecuencia dentro del mismo. En la esquina superior derecha, se ubica el cluster que agrupa tópicos alrededor del término "websites" (comercio electrónico y competitividad). Dentro del mismo cuadrante se muestra el cluster centrado en turismo. Estos constituyen los temas motores del campo de investigación. Con una alta centralidad, en el cuadrante de la esquina inferior derecha se posiciona el cluster que agrupa los temas alrededor de los sistemas de información (sistemas de información turística y geográfica, desarrollo turístico). Estos constituyen los tópicos de mayor importancia desde la perspectiva de los autores.

Como temas emergentes, dentro del cuadrante de la esquina inferior izquierda, se observa tres cluster alrededor de los tópicos: "tecnologías de información", "gis" y "world wide web". Como temáticas maduras se identifica los tópicos asociados con "servicios de información".

3.2.Estructura intelectual: análisis de Co-Citación de referencias

Las redes de cocitación de documentos permiten detectar las interconexiones entre los autores y la estructura intelectual de un campo de investigación científica con una visión retrospectiva. Una red de referencias cocitadas es útil en los estudios de la estructura, la dinámica y el desarrollo de paradigmas de un campo de investigación determinado (M.A et al., 2020). Mediante el despliegue de la red de cocitación de la figura 3, se identifican 3220 referencias citadas por los 151 artículos. La visualización de la figura 3, muestra 210 nodos (referencias citadas). Cada nodo de la red, representa una referencia citada y el tamaño de cada nodo es proporcional a la fortaleza total de los vínculos de cocitación entre pares de documentos. Cada línea que conecta dos nodos, representa uno o más enlaces de cocitación que involucran a dos referencias. Se considera que, si los nodos representan documentos, la existencia de dos nodos del mismo color, es un reflejo de la similitud entre documentos.

Entre más pequeña la distancia entre documentos, más alta interconexión intelectual entre los mismos. Apartir del examen de la red de referencias citadas se identifica los documentos mas citados así: Amira, A (2011) que aborda los obstaculos del uso de los sistemas de información turístico, Ardagna, C.A. (2008) quien resalta los problemas de privacidad generados por los servicios y sistemas de localización de telefonía movil y Awad, R. (2010) quien apunta sobre los obstaculos relacionados con los sistemas de información geográfica (SIG). Basado en el tamaño de los nodos, se observa una contribución uniforme de los documentos de la red al campo de investigación. Esta situación se ratifica al evidenciar la similitud entre documentos representada en la unicidad de colores de los nodos.

El análisis de cocitación, cuando es examinado en el tiempo, permite detectar cambios en los paradigmas y en las escuelas de pensamiento (Pudovkin & Garfield, 2002). La figura 4, muestra la línea de tiempo o "red de citaciones directas histórica", donde cada nodo representa un documento incluido en el conjunto analizado, el cual es citado por otros documentos y cada arco representa un vínculo de citación directa. Los nodos y los arcos son graficados en una grafo orientado por línea de tiempo donde a la izquierda se identifican los papers seminales (citados) y a la derecha los papers citantes (Aria & Cuccurullo, 2017). En color azul dentro de la figura 4, se representa la ruta de investigación centrada en turismo y en color rojo los documentos orientados en "sistemas de información".

3.3.Estructura intelectual: análisis de Co-Citación de revistas

El software VOSviewer se utiliza en el análisis de citación conjunta para detectar las interconexiones entre los estudiosos y la estructura intelectual de un campo de investigación científica (Liu et al., 2015). El análisis de cocitación de fuentes se basa en el supuesto de que cuando dos revistas son citadas por una tercera, están relacionadas de alguna manera, aunque no se citen directamente entre sí (Small, 1973). La cocitación de revistas se define como la frecuencia con la que dos revistas son citadas simultáneamente. Cuanto mayor es la frecuencia, más Inerte es su relación.

Dentro del proceso de construcción del análisis de co-citación de revistas, se identifica un total de 2159 revistas en las 151 referencias. Usando un umbral de 5 citaciones por revista, se limita el tamaño de la red de la figura 5 a 51 nodos. Aquí, un nodo representa una revista y el tamaño del nodo es proporcional al número de citaciones de la revista dentro del campo de investigación. Los arcos o líneas dentro de la gráfica representan vínculos de citación directa entre revistas.

Las revistas más citadas dentro de la muestra son: Tourism Management y Annals of Tourism Research. Si bien, las luentes centradas en el sector turismo dominan el impacto científico, las revistas de otras áreas de conocimiento, agrupan la mayor cantidad de documentos. Entre estas se encuentran: Lecture Notes in Computer Science (8), Advanced Materials Research (6) y Applied mechanics and Materials (6).

4.Discusión

De acuerdo con los resultados del análisis de la estructura conceptual, se identifica como "topic trends" los temas relacionados con sistemas de información geográfica. En adición estos dos términos son los más frecuentes dentro de la muestra: SIG (47).

Al interior de cada cluster del mapa de tópicos de la figura 2, las palabras de mayor frecuencia de co-ocurrencia sugieren la orientación temática de los mismos. Esta orientación se caracteriza mediante las etiquetas de Sistemas de información, sitios web, sistemas de información geográfica, turismo y tecnologías de información. En ese orden de ideas, se infiere que estos conceptos fueron los más usados y que, por lo tanto, se encuentran más vinculados con otros conceptos. Dado que estos conceptos sirven como "hubs" o centros de información, podría inferirse razonablemente que reflejan el contenido del campo de investigación en sistemas de información en turismo.

Un grupo de documentos (referencias) cocitados tiende a representar la base de conocimiento colectivo de un dominio de conocimiento determinado. Estos ayudan a comprender la tradición acumulativa y el movimiento de los paradigmas disciplinarios y los "colegios invisibles" de la investigación científica desde el nivel micro, mientras que las redes de cocitación de revistas revelan la macroestructura de las disciplinas académicas.

Basados en la red de cocitación de referencias de la figura 4, se identifican tres "comunidades invisibles" alrededor de los investigadores más influyentes en la red. Estas se encuentran centradas en los autores Chang, Bunruamkaew y Zhang. Esto revela una estructura multidisciplinaria asociada a las áreas de conocimiento de "gestión y negocios", "turismo" y "sistemas de información". Estos resultados reflejan el nivel micro de los vínculos intelectuales de este dominio de investigación.

Basados en los cuatro clusters identificados por medio del algoritmo de clusterización de VOSviewer, se identifica a nivel macro, las disciplinas académicas de: i) gestión centrado en la revista MIS Quarterly, ii) Tecnologías de información y comunicación (Information and communication technology), iii) Gerencia turística (Tourism Management) y iv) Multidisciplinarias (Annals of Tourism Research, Harvard Bussines Review, Geographical Information Systems).

Diversas críticas se han documentado sobre los análisis de cocitación debido a debilidades como: pérdida de documentos pertinentes, inclusión de documentos no pertinentes, representación excesiva de documentos teóricos y la subjetividad en el establecimiento de umbrales de tiempo para los análisis (Chen, 2003). De acuerdo con estas críticas, debido a que una especialidad puede estar fragmentada en varios subgrupos diferentes, es necesario analizar diferentes aspectos estructurales de las publicaciones para generar resultados significativos en la visualización científica. Por estas razones se implementa un análisis histórico de las referencias dentro de este artículo. Este mapa histórico (fig 4) revela unos orígenes dentro del campo de investigación asociados a temas de "sostenibilidad" y "tópicos ambientales".

5.Conclusiones

En la construcción de este paper, se utilizaron: datos bibliométricos relacionados con 151 artículos publicados en revistas indexadas dentro del servicio de registro de citaciones y documentos de Scopus. Los métodos de visualización científica de redes de cocitación y coocurrencia de palabras (mapas temáticos) de los softwares VOSviewer y Biblioshiny, permitieron examinar el desarrollo de la investigación en sistemas de información en turismo. Los hallazgos generados del análisis de los tópicos con mayor frecuencia de co-ocurrencia no son sorprendentes, en razón a que estos son direccionados dentro de la expresión de búsqueda. Sin embargo, resalta la relevancia de los hallazgos sobre el carácter emergente de tópicos sobre sistemas de información geográfica y comportamiento del consumidor.

La información de los autores contenida dentro de las referencias más co-citadas, permitió la identificación de especialidades o colegios invisibles, basados en las similitudes estimadas por el algoritmo de VOSviewer. Para esto se utilizó la información del indicador de fortaleza y de los enlaces que conectan los documentos dentro de los clusters de la red. Las dos principales revistas donde fueron publicados los documentos centrales de investigación en sistemas de información en turismo son: i)"Tourism management" y ii) "Annals of Tourism Research". Estas revistas se encuentran indexadas en las áreas de conocimiento de: "Business, Management and Accounting, Strategy and Management Tourism, Leisure and Hospitality Management" y "Social Sciences, Development, Transportation". Esto refleja a nivel macro la multidisciplinariedad del campo de investigación.

References

Referencias

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