Ateneo
Università Iuav di Venezia
Nel settore Travel and Leisure le decisioni riguardanti la gestione della destinazione turistica sono spesso basate sull’istinto e il buon senso dei policy makers e delle aziende di promozione turistica. Un aiuto nell’attuazione di nuove politiche urbane, tenendo in considerazione le dinamiche di una città a volte stravolta dal forte impatto del turismo, viene delegato a statistiche a volte (troppo) semplicistiche per rappresentare in maniera adeguata le necessità e le opportunità di una destinazione.
Le nuove tecnologie ICT (Information and Communication Technology) e la rivoluzione portata dai Big Data introducono nuove possibilità per migliorare e innovare la gestione delle città e delle destinazioni turistiche attraverso un processo decisionale basato sui dati (data-driven), che diviene aspetto fondamentale per la costruzione di una destinazione intelligente (smart tourism destination).
Attualmente si riscontra un crescente numero di studi accademici relativi alle applicazioni pratiche di analisi e utilizzo dei dati per supportare la gestione delle città, al fine di estrarre valore aggiunto e nuova conoscenza. Grazie alla rivoluzione apportata dal nuovo modello di interazione degli utenti nell’internet, il web 2.0, è possibile utilizzare una nuova fonte di dati ed informazioni che gli stessi utenti hanno prodotto ed elaborato in forma di post, blog, wiki, immagini e video, coinvolgendo così gli utenti in maniera indiretta ad evidenziare le dinamiche e i sistemi di una città. Numerosi sono gli studi che ripropongono diverse letture dei dati utilizzando analisi di tipo spaziale per individuare la mobilità nella destinazione (con dati da social network con geolocalizzazione) e analisi del contenuto testuale per estrarre i concetti e il mood degli utenti (keyword e sentiment analysis).
Questa ricerca applica un approccio innovativo per la gestione dei Big Data, utilizzando dati che sono prontamente disponibili sul web e creati volontariamente dagli stessi utenti della destinazione (User Generated Content da TripAdvisor), applicando in maniera sperimentale, una metodologia di analisi a reti per un contesto turistico.
La forza dei dati UGC nel turismo sta nel fatto che essi trasportano opinioni liberamente espresse dai turisti che hanno visitato la destinazione. Siti di recensioni come TripAdvisor consentono agli utenti di lasciare volontariamente delle “tracce digitali” riguardo la loro visita/esperienza nella destinazione sotto forma di revisione (formate da un titolo, un parere scritto e una valutazione qualitativa della loro esperienza con un’attrazione, ristorante o hotel a sotto forma di 1-5 il punteggio). Questi siti sono espressione del fenomeno definito travel 2.0. Gli utenti sono obbligati a creare un profilo, strumento per farsi riconoscere all’interno della comunità, per scrivere un commento mentre tutte le recensioni sono disponibili per l’intera utenza senza registrazione. Secondo vari studi gli utenti che lasciano commenti sui siti travel 2.0 sono per lo più motivati intrinsecamente alla condivisione di un loro senso di soddisfazione o insoddisfazione, a risolvere dubbi e preoccupazioni di altri viaggiatori o al desiderio di aiutare la comunità.
I dati raccolti per la città di Bolzano, in Italia, mostrano come viene utilizzata e percepita la destinazione dagli utenti del maggior sito di UGC per il turismo, attraverso recensioni sulle strutture ricettive, sui servizi (ristoranti, bar e locali) e sui punti di interesse della destinazione. I risultati riportano i comportamenti degli utenti della destinazione, divisi per cittadini residenti, turisti/visitatori italiani e turisti europei e non-europei sottolineando le reti che si costruiscono in città, ottenendo così modelli comportamentali distinti e reti operative differenti.
Per analizzare la destinazione urbana sono stati presi i tre luoghi di maggior rilievo e visita (in base al numero delle recensioni) nella destinazione cercando di rappresentare tre tematismi differenti: Museo Archeologico dell’Alto Adige (storico-culturale), Piazza Walther (urbano, visita del centro storico e mercatini di Natale), Funivia del Renon (naturalistico/paesaggistico). Il primo passo del processo di analisi dei dati è stato quello di mappare le quattro diverse matrici dei diversi profili (residenti, italiani, europei e non europei) e di geo-localizzare tutti i luoghi recensiti, visualizzando su mappa i diversi modelli. Questo permette di scoprire e rappresentare la distribuzione spaziale dei sistemi turistici recensiti nella destinazione per le quattro diverse tipologie di utenti.
Per identificare le tipologie di relazioni tra luoghi e servizi della destinazione, viene invece utilizzata una network analysis che sottolinea le reti costruite dagli utenti della destinazione espresse a livello interno alla destinazione. Questo tipo di analisi permette di descrivere la struttura delle relazioni tra luoghi (visualizzato tramite una linea) e individuare i servizi o le attrazioni più rilevanti (visualizzato dai nodi della rete).
L’integrazione di questa nuova conoscenza, estratta dai dati presenti nel web e nei social network, a statistiche turistiche classiche, rivela la possibilità di scoprire ed evidenziare nuovi sistemi creati dagli utenti, utilizzando queste informazioni come valore aggiunto per gestire, migliorare e rafforzare le dinamiche di una destinazione turistica urbana. Il concreto valore aggiunto dei dati, siano essi big o small, si verifica quando, a seguito della loro rielaborazione, si passa ad una integrazione delle diverse fonti e tipologie di informazione. In questa ricerca sulla destinazione urbana di Bolzano, ai risultati ottenuti dall’analisi a reti, si aggiungono a completamento tre altre fonti di dati:
1. statistiche ufficiali (arrivi e presenze) e interviste con gli stakeholders del territorio;
2. dati relativi al sistema turistico offerto provenienti dall’utilizzo della city-card, anch’essi elaborati secondo la network analysis;
3. altri dati prodotti dagli utenti, provenienti dal social network di instant messaging Twitter;
con lo scopo di identificare in maniera più completa l’uso della destinazione, i sistemi turistici richiesti e costruiti dagli utenti, dati sulla mobilità e sul comportamento degli utenti.
Infine vengono evidenziate le possibilità tangibili per l’individuazione di soluzioni per la gestione dei flussi turistici, grazie ad una hotspot analysis sull’utilizzo del centro cittadino, di monitoraggio la carrying capacity di una destinazione. I risultati della ricerca possono evidenziare possibili collaborazioni tra operatori e soluzioni utili alle organizzazioni per la gestione della destinazione (in inglese DMO – destination management organization) per migliorare l’esperienza di visita del turista e la qualità di vita del cittadino.