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Segmentation is an important topic in computer vision and image processing. In this paper, we sketch a scheme for a multiscale segmentation algorithm and prove its validity on some real images. We propose an approach to the model based on MRF (Markov Random Field) as a systematic way for integrating constraints for robust image segmentation. To do that, robust features and their integration in the energy function, which directs the process, have been defined. In this approach, the image is first transformed to different scales to determine which one fits better to our purposes. Then, it is segmented into a set of disjoint regions, the adjacent graph (AG) is determined and a MRF model is defined on the corresponding AG. Robust features are incorporated to the energy function by means of clique functions and optimal segmentation is then achieved by finding a labeling configuration that minimizes the energy function using Simulated Annealing.

There is limited research on the behavior of different categories of space tourists as identified by different types of space tourism. To address this deficiency, the purpose of this study is to examine what factors make consumers participate in orbital and/or suborbital space tourism, along with three dimensions of motivation, constraint and artificial intelligence. To achieve this study’s goals, a comprehensive research model was developed that included three dimensions of intrinsic and extrinsic motivation, intrapersonal and interpersonal constraint and awareness of and trust in artificial intelligence, in comparing orbital and suborbital space tourism groups.

A questionnaire was carried out with respondents who wanted to participate in orbital (n = 332) and suborbital (n = 332) space tourism in the future. Partial least squares-structural equation modeling, fuzzy-set qualitative comparative analysis, multi-group analysis and deep learning were used to understand potential space tourist behavior.

Extrinsic motivation has the greatest positive impact on behavioral intention, followed by awareness of and trust in artificial intelligence, while intrapersonal constraint strongly negatively affects behavioral intention. Surprisingly, interpersonal constraint is insignificant by partial least squares-structural equation modeling but is still one of sufficient causal configurations by fuzzy-set qualitative comparative analysis. Interestingly, the two types of space tourism have very distinct characteristics.

This study created a comprehensive integrated research model with three dimensions of motivation, constraint and artificial intelligence, along with potential orbital and suborbital space tourist groups, to identify future consumer behavior. Importantly, this study used multi-analysis methods using four different approaches to better shed light on potential orbital and suborbital space tourists.

对不同类型太空旅游所识别的不同类别太空游客行为的研究有限。 为了解决这一缺陷, 这项工作研究了哪些因素使消费者参与轨道和/或亚轨道太空旅游, 以及动机、约束和人工智能三个维度。 为了实现研究目标, 在比较轨道和亚轨道太空旅游群体时, 开发了一个综合研究模型, 包括内在和外在动机、内在和人际约束以及对人工智能的认识和信任三个维度。

对希望在未来参与轨道 (n = 332) 和亚轨道 (n = 332) 太空旅游的受访者进行了问卷调查。 利用偏最小二乘法 (PLS)-结构方程模型 (SEM)、模糊集定性比较分析 (fsQCA)、多组分析和深度学习来了解潜在的太空游客行为。

外在动机对行为意图的积极影响最大, 其次是对人工智能的认识和信任, 而内在约束对行为意图有强烈的负面影响。 令人惊讶的是, 人际约束对于 PLS-SEM 来说是微不足道的, 但对于 fsQCA 来说仍然是充分的因果配置之一。 有趣的是, 这两类太空旅游具有非常鲜明的特点。

这项工作创建了一个全面的综合研究模型, 具有动机、约束和人工智能三个维度, 以及潜在的轨道和亚轨道太空旅游群体, 以确定未来的消费者行为。 重要的是, 这项研究采用了多种分析方法, 使用四种不同的方法来更好地揭示潜在的轨道和亚轨道太空游客。

existe una investigación limitada sobre el comportamiento de las diferentes categorías de turistas espaciales identificados por diferentes tipos de turismo espacial. Para abordar esta deficiencia, este trabajo examina qué factores hacen que los consumidores participen en el turismo espacial orbital y/o suborbital, junto con tres dimensiones de motivación, restricción e inteligencia artificial. Para lograr los objetivos del estudio, se desarrolló un modelo de investigación integral que incluía tres dimensiones de motivación intrínseca y extrínseca, restricción intrapersonal e interpersonal, y conocimiento y confianza en la inteligencia artificial, al comparar grupos de turismo espacial orbital y suborbital.

se realizó un cuestionario con los encuestados que querían participar en el turismo espacial orbital (n = 332) y suborbital (n = 332) en el futuro. Se utilizaron modelos de ecuaciones estructurales (SEM) de mínimos cuadrados parciales (PLS), análisis comparativo cualitativo de conjuntos borrosos (fsQCA), análisis multigrupo y aprendizaje profundo para comprender el comportamiento potencial del turista espacial.

la motivación extrínseca tiene el mayor impacto positivo en la intención de comportamiento, seguida de la conciencia y la confianza en la inteligencia artificial, mientras que la restricción intrapersonal afecta negativamente la intención de comportamiento. Sorprendentemente, la restricción interpersonal es insignificante por PLS-SEM, pero sigue siendo una de las configuraciones causales suficientes por fsQCA. Curiosamente, los dos tipos de turismo espacial tienen características muy distintas.

este trabajo creó un modelo de investigación integral integral con tres dimensiones de motivación, restricción e inteligencia artificial, junto con posibles grupos de turistas espaciales orbitales y suborbitales para identificar el comportamiento futuro del consumidor. Es importante destacar que este estudio empleó métodos de análisis múltiple utilizando cuatro enfoques diferentes para arrojar mejor luz sobre los posibles turistas espaciales orbitales y suborbitales.

The purpose of this study, a current systematic literature review, is to synthesize the extant literature on consumers’ adoption of artificial intelligence and robotics (AIR) in the context of the hospitality and tourism sector (HATS) to gain a comprehensive understanding of it. This study also outlines insights for academia, practitioners, AI marketers, developers, designers and policymakers.

This study used a content analysis approach to conduct a systematic literature review for the period of 10 years (2011–2020) of the various published studies themed around consumer’s adoption of AIR in HATS.

The synthesis draws upon various factors affecting the adoption of AIR, such as individual factors, service factors, technical and performance factors, social and cultural factors and infrastructural factors. Additionally, the authors identified four major barriers, namely, psychological, social, financial, technical and functional that hinder the consumer’s adoption of artificial intelligence and robots in the hospitality and tourism industry.

To the best of the author’s/authors’ knowledge, this study is a first attempt to synthesize the factors that drive consumers’ adoption of artificial intelligence and robots in the hospitality and tourism industry. The present work also advances the tourism and consumer behavior literature by offering an integrated antecedent-outcome framework.

Figure 2 The objective of the current systematic literature review is to synthesize the extant literature on consumer’s adoption of artificial intelligence and robotics (AIR) in the context of the hospitality and tourism sector (HATS) to gain a comprehensive understanding of it. For that purpose, authors conducted content analysis of extant literature on consumer’s adoption of AIR in HATS from 2011 to 2020. Authors presented an integrated antecedent outcome framework of the factors that drive consumer’s adoption of artificial intelligence and robots in the hospitality and tourism industry.

这篇系统性文献综述的目的是综合现有关于消费者在酒店和旅游部门（HATS）中采用人工智能和机器人（AIR）的文献, 以便全面了解它。这项研究还概述了学术界、从业者、人工智能营销人员、开发人员、设计师和决策者的见解。

本研究使用内容分析方法对 10 年（2011–2020 年）期间的各种已发表研究进行系统的文献回顾, 主题围绕消费者在 HATS 中采用 AIR。

本研究揭示了四大服务：自动化、定制、信息传播、旅游移动性和导航服务。 此外, 作者确定了阻碍消费者在酒店和旅游业采用人工智能和机器人的四大障碍, 即心理、社会、财务、技术和功能

本研究首次尝试综合推动消费者在酒店和旅游业中采用人工智能和机器人的因素。本文还通过提供一个综合的前因结果框架, 推进了旅游和消费者行为文献。

El objetivo de la actual revisión sistemática literaria es sintetizar la literatura existente sobre la adopción de la inteligencia artificial y la robótica (IAR) por parte de los consumidores en el contexto del sector hotelero y turístico (SHT) para ganar un entendimiento comprensivo del mismo. Este estudio también traza visiones para los académicos, profesionales, comercializadores de AI, desarrolladores, diseñadores, y los elaboradores de las políticas a seguir.

El presente estudio siguió un enfoque de análisis de contenido para realizar una revisión sistemática de la literatura durante el período de 10 años (2011–2020) de los diversos estudios publicados y basados en la adopción de IAR en SHT, por parte de los consumidores.

Este estudio desvela cuatro grandes servicios: automatización, personalización, difusión de información, movilidad turística y servicios de navegación. Adicionalmente, los autores identificaron cuatro barreras principales, a saber; psicológicas, sociales, financieras, técnicas y funcionales, que impiden la adopción de la inteligenica artificial y la robótica por parte del consumidor, en la industria de la hospitalidad y el turismo.

Este estudio es un primer intento de sintetizar los factores que impulsan la adopción de la inteligencia artificial y la robótica por parte de los consumidores en la industria hotelera y turística. El presente trabajo también fomenta la literatura sobre el turismo y el comportamiento del consumidor, ofreciendo un marco integrado de resultados precedentes.

This study aims to develop a framework to identify and prioritize the key factors in automation and artificial intelligence (AI) implementation in the hospitality and tourism industry.

This paper used the analytic hierarchy process, a multi-criteria decision-making method, to prioritize the factors influencing automation and AI implementation. This paper developed a model with five criteria (human knowledge, services, robotics applications, internal environment and institutional environment) and 23 sub-criteria obtained from previous studies. This paper designed a questionnaire in the form of pairwise comparisons based on the proposed hierarchical structure. This paper used a nine-point ranking scale to show the relative significance of each variable in the hierarchy and tested the model among staff from 35 five-star hotels and top-rated tourism agencies in the United Arab Emirates.

Human knowledge, services and robotics applications were the most significant factors influencing automation and AI implementation. Practitioners and researchers in the hospitality and tourism industry could apply the proposed framework to develop sustainable strategies for implementing and managing automation and AI. The proposed framework may also be useful in future studies examining AI implementation in the hospitality and tourism industry.

This paper developed a framework for policymakers that identifies and could help to overcome some of the challenges in implementing automation and AI in the hospitality and tourism sector around the world. The results provide an agenda for future research in this area.

酒店业和旅游业中的自动化和人工智能

摘要

本研究旨在开发一个框架, 以确定和优先考虑酒店业和旅游业自动化和人工智能（AI）实施的关键因素。

我们使用层次分析法, 一种多准则决策方法, 对影响自动化和人工智能实施的因素进行优先排序。我们建立了一个包含五个标准（人类知识、服务、机器人技术应用、内部环境和制度环境）的模型, 并从先前的研究中获得了23个子标准。基于所提出的层次结构, 我们设计了一份以成对比较的形式进行的问卷调查。我们使用九点评分量表来说明每个标准或子标准在层级中的相对重要性, 并在阿联酋35家五星级酒店和顶级旅游机构的员工中测试了该模型。

人类知识、服务和机器人应用是影响自动化和人工智能实施的最重要因素。酒店业和旅游业的从业人员和研究人员可以应用拟议的框架来制定实施和管理自动化和人工智能的可持续战略。拟议的框架也可能有助于未来研究人工智能在酒店业和旅游业的实施。

我们为决策者开发了一个框架, 用来识别并帮助其克服全球酒店业和旅游业实施自动化和人工智能方面的一些挑战。研究结果为今后该领域的研究提供了一个议程。

Automatización e inteligencia artificial en hostelería y turismo

Resumen

Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un marco para identificar y priorizar los factores clave en la implementación de la automatización y la inteligencia artificial (IA) en la industria hotelera y turística.

utilizamos el proceso de jerarquía analítica, un método de toma de decisiones de varios criterios, para priorizar los factores que influyen en la automatización y la implementación de la IA. Desarrollamos un modelo con cinco criterios (conocimiento humano, servicios, aplicaciones robóticas, entorno interno y entorno institucional) y 23 subcriterios obtenidos de estudios previos. Diseñamos un cuestionario en forma de comparaciones por pares basados en la estructura jerárquica propuesta. Usamos una escala de clasificación de nueve puntos para mostrar la importancia relativa de cada variable en la jerarquía y probamos el modelo entre el personal de 35 hoteles de cinco estrellas y las agencias de turismo mejor calificadas en los Emiratos Árabes Unidos.

el conocimiento humano, los servicios y las aplicaciones robóticas fueron los factores más importantes que influyeron en la automatización y la implementación de la inteligencia artificial. Los profesionales e investigadores de la industria hotelera y turística podrían aplicar el marco propuesto para desarrollar estrategias sostenibles para implementar y gestionar la automatización y la IA. El marco propuesto también puede ser útil en estudios futuros que examinen la implementación de la IA en la industria hotelera y turística.

desarrollamos un marco para los formuladores de políticas que identifica y podría ayudar a superar algunos de los desafíos en la implementación de la automatización y la inteligencia artificial en el sector de la hospitalidad y el turismo en todo el mundo. Los resultados proporcionan una agenda para futuras investigaciones en esta área.

This study, first, reviews the existing literature on electronic word-of-mouth (eWOM) and, using communication theory, examines its impact on its readers’ decision-making processes. Second, this paper aims to propose some elements of eWOM communications that might be further researched.

A literature review of relevant academic articles produced 97 works related to social communication theory, eWOM and new artificial intelligence trends in hospitality. Thereafter, potential avenues for future research were explored.

The study results showed: valence, relevance, understandability and visual cues are the most important antecedents of message usefulness and the reader’s behavioral intentions; source credibility is the sender characteristic that most affects the reader’s behavioral intentions and consumer susceptibility to interpersonal influence is the receiver characteristic that most influences their attitudes and behavioral intentions. In addition, the study highlights four relevant aspects for future research. First, more research into online fake reviews is needed to better understand sender motivations. Second, companies should actively manage negative reviews. Then, the careful choice of platforms on which companies promote their products/services. Finally, the role of artificial intelligence in increasing the effectiveness of eWOM in the hospitality industry.

This paper integrates – grounded on communication theory – results from previous studies about the central elements of communication (message, sender and receiver) and discusses the main trends in hospitality-related eWOM. In addition, the paper examines the potential of specific eWOM elements as future lines of research, in particular: fake reviews, strategies for dealing with negative reviews, the eWOM platform used and artificial intelligence applications.

Este estudio, en primer lugar, revisa la literatura existente sobre el boca-oído electrónico (eWOM) y, utilizando la teoría de la comunicación, examina su impacto en los procesos de toma de decisiones de sus lectores. En segundo lugar, proponemos algunos elementos de las comunicaciones eWOM que podrían investigarse más adelante.

Una revisión de la literatura de artículos académicos relevantes produjo 97 trabajos relacionados con la teoría de la comunicación social, eWOM y nuevas tendencias de inteligencia artificial en hotelería. A partir de entonces, se exploraron posibles vías de investigación futura.

Los resultados del estudio señalaron: 1) la valencia, la relevancia, la comprensibilidad y las señales visuales son los antecedentes más importantes de la utilidad del mensaje y las intenciones de comportamiento del lector; 2) La credibilidad de la fuente es la característica del emisor que más afecta las intenciones de comportamiento del lector; 3) La susceptibilidad del consumidor a la influencia interpersonal es la característica del receptor que más influye en sus actitudes e intenciones de comportamiento. Además, el estudio destaca cuatro aspectos relevantes para futuras investigaciones. Primero, se necesita más investigación sobre las reseñas falsas en línea para comprender mejor las motivaciones del emisor. En segundo lugar, las empresas deben gestionar activamente las críticas negativas. Luego, la cuidadosa elección de las plataformas en las que las empresas promocionan sus productos/servicios. Por último, el papel de la inteligencia artificial en el aumento de la eficacia de eWOM en la industria hotelera.

Este artículo integra –con base en la teoría de la comunicación– resultados de estudios previos sobre los elementos centrales de la comunicación (mensaje, emisor y receptor) y analiza las principales tendencias en eWOM relacionadas con la hostelería. Además, el artículo examina el potencial de elementos específicos de eWOM como líneas futuras de investigación, en particular: revisiones falsas, estrategias para lidiar con críticas negativas, la plataforma eWOM utilizada y aplicaciones de inteligencia artificial.

Palabras clave: eWOM, Teoría de comunicación, Revisiones falsas, Revisiones negativas, Inteligencia artificialTipo de artículo: Revisión de la literatura

本研究, 首先, 回顾了现有的关于电子口碑（eWOM）的文献, 并利用传播理论, 研究了它对读者决策过程的影响。其次, 我们提出了一些可能需要进一步研究的电子口碑传播的要素。

对相关学术文章的文献回顾产生了97篇与社会传播理论、eWOM和酒店业新的人工智能趋势有关的作品。此后, 对未来研究的潜在途径进行了探讨。

研究结果显示。1）价值、相关性、可理解性和视觉线索是信息有用性和读者行为意图的最重要的前因; 2）来源的可信度是最能影响读者行为意图的发送者特征; 3）消费者对人际影响的易感性是最能影响他们态度和行为意图的接受者特征。此外, 该研究还强调了未来研究的四个相关方面。首先, 需要对网上虚假评论进行更多的研究, 以更好地了解发送者的动机。其次, 公司应该积极管理负面评论。然后, 谨慎选择公司推广其产品/服务的平台。最后, 人工智能在提高酒店业eWOM的有效性方面的作用。

本文以传播理论为基础, 整合了以往关于传播中心要素（信息、发送者和接受者）的研究结果, 并讨论了与酒店业相关的电子WOM的主要趋势。此外, 本文还研究了特定的eWOM要素作为未来研究方向的潜力, 特别是：虚假评论、处理负面评论的策略、使用的eWOM平台和人工智能应用。

关键词：eWOM, 传播理论, 虚假评论, 负面评论, 人工智能。

The aim is to obtain a dense and reliable disparity map from a stereoscopic pair under any luminosity condition. From the disparity map it is possible to obtain some information about the objects appearing in the scene, such as their position and their distance to the camera.

The disparity map is obtained using a correspondence method based on a multiresolution scheme. It also uses the simulated annealing algorithm to minimize the energy function, which integrates information coming from several sources: grey levels, non‐parametric transforms, edges and geometrical constraints. The multiresolution scheme allows us to interpolate the disparity map obtained in each level and to use it as an initial estimation for the simulating annealing process in the following level.

The multiresolution scheme speeds up the convergence. The fact of adding information about the neighbourhood improves the results. A simple and suitable energy function has been proposed. A simple efficient scaling scheme has been used. Their results are as good as other costly techniques such as block‐to‐point.

The use of grey level images has the drawback that some bright areas can be confused. As a solution, some other additional features are proposed.

A new metric is proposed to evaluate the quality of a disparity map. A low‐cost energy function is proposed. It integrates several type information to add robustness to the method. The convergence of the method is dramatically speeded up reusing the results of the algorithm thanks to the multiresolution scheme.

The main intention of this paper is to state the benefits of using online videogames as a research environment, where AI algorithms are improved by means of learning from real‐human‐behaviour examples.

The manner of taking advantage from the flux of real‐human‐behaviour examples inside an online videogame is stated. Then Mad University, a prototype online videogame specifically conceived and developed for this purpose, is explained.

Human‐like AI in artificial algorithms can be boosted by means of a specific kind of online videogame called MMORPGs, used as a research environment.

Mad University is a prototype videogame which has been developed to experiment with AI algorithms that aim to learn strategies in a generalized fashion. The next research step will be to improve Mad University and to put it to work with hundreds of players and then research and test the effectiveness of the AI algorithms.

This paper proposes a new way of testing and experimenting with AI algorithms in order to obtain more human‐like results, and claims to have attempted to develop a generalized learning method.

In this work, we propose an approach to the model based on Markov random field (MRF) as a systematic way for integrating constraints for robust image segmentation. To do that, robust features and their integration in the energy function, which directs the process, have been defined. The suitability of the method has been verified by comparing classic features with the robust ones. In this approach, the image is first segmented into a set of disjoint regions and the adjacent graph (AG) has been determined. This approach is applied by defining an MRF model on the corresponding AG. Robust features are incorporated to the energy function by means of clique functions, and optimal segmentation is then achieved by finding a labelling configuration, which minimizes the energy function using the simulated annealing.

The rapid growth of artificial intelligence is disrupting various industries, including the tourism sector. This paper aims to outline the applications, benefits and risks of ChatGPT and large language models in general on tourism. It also aims to establish a research agenda for investigating the implications of these models in tourism.

Drawing on the available literature on ChatGPT, large language models and artificial intelligence, the paper identifies areas of application of ChatGPT for several tourism stakeholders. Potential benefits and risks are then considered.

ChatGPT and other similar models are likely to have a profound impact on several tourism processes. They will contribute to further streamline customer service in front-of-house operations and increase productivity and efficiency in back-of-house operations. Although negative consequences for human resources are expected, this technology mostly enhances tourism employees.

To the best of the authors’ knowledge, this is one of the first studies that explore the potential implications of ChatGPT in tourism and hospitality.

人工智能的快速发展正在颠覆包括旅游业在内的各个行业。 本文旨在概述ChatGPT和大型语言模型在旅游业中的应用、好处和风险。同时, 旨在建立一个研究议程, 以调查这些模型在旅游业中的影响。

本文借鉴了关于ChatGPT、大型语言模型和人工智能的现有文献, 确定了ChatGPT在几个旅游利益相关者中的应用范围, 然后考虑了潜在的好处和风险。

ChatGPT和其他类似的模型可能会对一些旅游过程产生深远的影响。它们将有助于进一步简化前台业务的客户服务, 并提高后台业务的生产力和效率。虽然对人力资源的负面影响是可以预见的, 但这项技术主要是增强旅游业的员工能力。

这是首批探索ChatGPT在旅游业和酒店业潜在影响的研究之一。

A partir de la bibliografía disponible sobre ChatGPT, grandes modelos lingüísticos e inteligencia artificial, este artículo identifica las posibles áreas de aplicación de ChatGPT y actores que se pueden beneficiar. De igual forma, se examinan los posibles beneficios y riesgos.

El rápido crecimiento de la inteligencia artificial está afectando diversas industrias, incluyendo la del turismo. Este artículo pretende esbozar las aplicaciones, ventajas y riesgos de ChatGPT, así como los grandes modelos lingüísticos, en turismo. También pretende establecer una agenda de investigación para estudiar las implicaciones de estos modelos en el turismo.

Es probable que ChatGPT y otros modelos similares tengan un profundo impacto en varios procesos turísticos, contribuyendo a racionalizar, aún más, el servicio al cliente en las operaciones de front-of-the-house y aumentando la productividad y eficiencia en el back-of-the-house. Aunque se prevén consecuencias negativas para los recursos humanos, esta tecnología servirá sobre todo para potenciarlos.

Éste es uno de los primeros estudios que exploran las implicaciones potenciales de ChatGPT en el turismo y la hostelería.

The purpose of this study is to discuss how consumers accept advanced artificial intelligence (AI) robots in hospitality and tourism and provide a typology and conceptual framework to support future research on advanced robot applicability.

This research reviews current cases of AI use and technology acceptance model (TAM) studies and proposes a framework, interactive technology acceptance model (iTAM), to identify key determinants that stimulate consumer perceptions of advanced robot technology acceptance.

The main constructs and types of advanced robots were identified by reviewing TAM studies and AI robots that are currently used in the tourism and hospitality industry. This research found that as technologies tested in TAM studies have been improved by highly interactive systems, increased capability and a more user-friendly interface, examining perceived interactivity of technology has become more important for advanced robot acceptance models. The examples of advanced robot uses indicate that each machine learning application changes the robots’ task performance and interaction with consumers. Conducting experimental studies and measuring the interactivity of advanced robots are vital for future research.

To the authors’ knowledge, this is the first study on how consumers accept AI robots with machine learning applications in the tourism and hospitality industry. The iTAM framework provides fundamental constructs for future studies of what influences consumer acceptance of AI robots as innovative technology, and iTAM can be applied to empirical experiments and research to generate long-term strategies and specific tips to implement and manage various advanced robots.

旅游和酒店业机器人的机器学习：交互式技术接受模型（iTAM）–前沿研究

这项研究旨在讨论消费者如何在酒店和旅游业中接受先进的人工智能（AI）机器人, 并提供类型学和概念框架来支持有关先进机器人适用性的未来研究。

这项研究回顾了AI使用和技术接受模型（TAM）研究的当前案例, 并提出了一个框架, 即交互式技术接受模型（iTAM）, 以识别能够激发消费者对先进机器人技术接受程度的认知的关键因素。

通过回顾当前在旅游和酒店业中使用的TAM研究和AI机器人, 本文确定了高级机器人的主要结构和类型。研究发现, 由于TAM中的技术已通过高度互动的系统, 增强的功能以及更友好的用户界面进行了改进, 因此, 对于先进的机器人接受模型而言, 检查感知技术交互性已变得越来越重要。先进的机器人使用案例表明, 每个机器学习应用程序都会改变机器人的任务性能以及与消费者的互动。进行实验研究和测量高级机器人的交互性对于将来的研究来说是至关重要的方向。

这是关于消费者如何在旅游和酒店业中接受具有机器学习应用程序的AI机器人的首次研究。iTAM框架为将来的研究提供了基础结构, 以了解哪些因素会影响消费者对AI机器人作为创新技术的接受程度。iTAM亦可以用于实证实验和研究, 以提供实施和管理各种先进机器人的长期策略和具体技巧。

iTAM,机器学习,人工智能机器人, 技术接受, 感知交互性, 人工智能机器人的类型

纸张类型概念纸

概念性文章

El Machine Learning (Aprendizaje Automático) de robots en turismo y hotelería: Modelo de Aceptación de Tecnología Interactiva (iTAM): tecnología de punta

El objetivo de este estudio, es analizar la aceptación que tienen los robots avanzados de Inteligencia Artificial (IA) por parte de los consumidores de hoteles y turismo y proporcionar una tipología y un marco conceptual para apoyar la investigación futura sobre la aplicabilidad avanzada de estos robots.

Esta investigación, revisa los casos actuales de uso de IA y estudios del Modelo de Aceptación de Tecnología (TAM) y propone: el Modelo de Aceptación de Tecnología Interactiva (iTAM) para identificar los determinantes clave que estimulan las percepciones del consumidor sobre la aceptación avanzada de la tecnología de robots.

Los principales prototipos de robots avanzados se identificaron mediante la revisión de los estudios TAM y de IA sobre robots que se utilizan actualmente en la industria del turismo y la hostelería. Esta investigación, encontró que a medida que las tecnologías testadas en los estudios TAM, se han mejorado mediante la incorporación de sistemas altamente interactivos, aumentando la capacidad y mejorando la usabilidad de la interfaz; se ha vuelto más importante examinar la interactividad percibida de la tecnología para los modelos avanzados de aceptación de robots. Los ejemplos de usos avanzados de robots, indican que cada aplicación de aprendizaje automático varía el rendimiento de la tarea de los robots y la interacción con los consumidores. La realización de estudios experimentales y la medición de la interactividad de los robots avanzados son vitales para futuras investigaciones.

Este es el primer estudio sobre como los consumidores del sector turístico y hotelero aceptan los robots de IA basado en aplicaciones de machine learning (aprendizaje automático). El marco iTAM proporciona constructos fundamentales para futuros estudios sobre los factores que influyen en el consumidor a la hora de aceptar los robots de IA como tecnología innovadora. iTAM se podría aplicar a experimentos empíricos e investigaciones con el objetivo de generar estrategias a largo plazo y consejos específicos para implementar y administrar varios robots avanzados.

iTAM, Aprendizaje automático, Robot de inteligencia artificial, Aceptación de tecnología, Interactividad percibida, Tipo de robot IA

Tipo de papel Papel conceptual