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This paper aims to answer the following four research questions: Where do tourists gaze at the destination? What do tourists gaze at the destination? How do tourists gaze differently? Why do tourists gaze differently referring to relevant theory?

With a computer vision approach, this study illustrated a series of maps that reflect where and what do tourists gaze at and compared the differences in the visual perceptions among Asian, European and North American tourists in Hong Kong.

The findings confirm that the “tourist gaze” is influenced by geographical and cultural conditions. The conclusions provided three types of implementations for destination management strategies and advocated a high engagement with computer vision technology.

In theory, this study proves that the “tourist gaze” is influenced by geographical and cultural conditions. The study’s methodological contribution lies in applying advanced technology of visual content analysis for big data relevant to the issue of the tourist gaze. Practically, the finding that has not been achieved via previous questionnaire surveys will serve as a reference for tourism recommendations and precision marketing. In addition, its practical contribution is that it offers a means by which to explore tourists’ perceptions of destinations and understand the attractiveness of destinations to tourists.

研究一方面使用计算机视觉深入学习模型对游客照片内容进行识别, 比较了亚洲、欧洲和北美游客在香港不同空间场景的视觉感知差异。另一方面, 研究借助ArcGIS软件对游客凝视地点和内容差异进行了具体可视化分析。

这项研究有四个研究子问题：

• （1） 游客在哪里凝视？

• （2） 游客凝视了什么？

• （3） 游客凝视内容有什么不同？

  （4） 为什么游客凝视不同？

（1） 游客在哪里凝视？

（2） 游客凝视了什么？

（3） 游客凝视内容有什么不同？

（4） 为什么游客凝视不同？

不同游客在旅游目的地的“凝视”存在差异, 差异表征具体体现在地点选择和内容偏好等维度。同时, 研究结果显示计算机视觉技术在旅游研究领域呈现较好的应用潜力。

理论上, 本研究佐证了”游客凝视”受地理和文化条件影响的理论。技术上, 本研究探索了视觉分析技术在游客凝视议题上应用, 为旅游目的地感知评估提供了新的视角。应用层面, 研究结论为旅游目的地精准营销提供了参考。

Resumen

Con un enfoque de visión artificial, este estudio ilustra una serie de mapas que reflejan dónde y qué miran los turistas, y compara las diferencias en las percepciones visuales entre los turistas asiáticos, europeos y norteamericanos en Hong Kong.

El estudio tiene cuatro preguntas de investigación:

• (1) ¿Dónde miran los turistas en el destino?

• (2) ¿Qué miran los turistas en el destino?

• (3) ¿Cómo miran los turistas de forma diferente?

• (4) ¿Por qué los turistas miran de forma diferente en referencia a la teoría pertinente?

(1) ¿Dónde miran los turistas en el destino?

(2) ¿Qué miran los turistas en el destino?

(3) ¿Cómo miran los turistas de forma diferente?

(4) ¿Por qué los turistas miran de forma diferente en referencia a la teoría pertinente?

Las conclusiones confirman que la “mirada del turista” está influida por las condiciones geográficas y culturales. Las conclusiones aportan tres tipos de aplicaciones para las estrategias de gestión de destinos y abogan por un alto compromiso con la tecnología de visión artificial.

En teoría, este estudio demuestra que la “mirada del turista” está influenciada por las condiciones geográficas y culturales. La contribución metodológica del estudio radica en la aplicación de tecnología avanzada de análisis de contenido visual para big data relevante para el tema de la mirada del turista. En la práctica, los hallazgos que no se han logrado a través de encuestas anteriores servirán de referencia para las recomendaciones turísticas y el marketing de precisión. Además, su contribución práctica es que ofrece un medio para explorar las percepciones de los turistas sobre los destinos, y comprender el atractivo de los mismos para los turistas.

Incorporating dynamic spatial effects exhibits considerable potential in improving the accuracy of forecasting tourism demands. This study aims to propose an innovative deep learning model for capturing dynamic spatial effects.

A novel deep learning model founded on the transformer architecture, called the spatiotemporal transformer network, is presented. This model has three components: the temporal transformer, spatial transformer and spatiotemporal fusion modules. The dynamic temporal dependencies of each attraction are extracted efficiently by the temporal transformer module. The dynamic spatial correlations between attractions are extracted efficiently by the spatial transformer module. The extracted dynamic temporal and spatial features are fused in a learnable manner in the spatiotemporal fusion module. Convolutional operations are implemented to generate the final forecasts.

The results indicate that the proposed model performs better in forecasting accuracy than some popular benchmark models, demonstrating its significant forecasting performance. Incorporating dynamic spatiotemporal features is an effective strategy for improving forecasting. It can provide an important reference to related studies.

The proposed model leverages high-frequency data to achieve accurate predictions at the micro level by incorporating dynamic spatial effects. Destination managers should fully consider the dynamic spatial effects of attractions when planning and marketing to promote tourism resources.

This study incorporates dynamic spatial effects into tourism demand forecasting models by using a transformer neural network. It advances the development of methodologies in related fields.

纳入动态空间效应在提高旅游需求预测的准确性方面具有相当大的潜力。本研究提出了一种捕捉动态空间效应的创新型深度学习模型。

本研究提出了一种基于变压器架构的新型深度学习模型, 称为时空变压器网络。该模型由三个部分组成：时空转换器、空间转换器和时空融合模块。时空转换器模块可有效提取每个景点的动态时间依赖关系。空间转换器模块可有效提取景点之间的动态空间相关性。提取的动态时间和空间特征在时空融合模块中以可学习的方式进行融合。通过卷积运算生成最终预测结果。

结果表明, 与一些流行的基准模型相比, 所提出的模型在预测准确性方面表现更好, 证明了其显著的预测性能。纳入动态时空特征是改进预测的有效策略。它可为相关研究提供重要参考。

所提出的模型利用高频数据, 通过纳入动态空间效应, 在微观层面上实现了准确预测。旅游目的地管理者在规划和营销推广旅游资源时, 应充分考虑景点的动态空间效应。

本研究通过使用变压器神经网络, 将动态空间效应纳入旅游需求预测模型。它推动了相关领域方法论的发展。

La incorporación de efectos espaciales dinámicos ofrece un considerable potencial para mejorar la precisión de la previsión de la demanda turística. Este estudio propone un modelo innovador de aprendizaje profundo para capturar los efectos espaciales dinámicos.

Se presenta un novedoso modelo de aprendizaje profundo basado en la arquitectura transformadora, denominado red de transformador espaciotemporal. Este modelo tiene tres componentes: el transformador temporal, el transformador espacial y los módulos de fusión espaciotemporal. El módulo transformador temporal extrae de manera eficiente las dependencias temporales dinámicas de cada atracción. El módulo transformador espacial extrae eficientemente las correlaciones espaciales dinámicas entre las atracciones. Las características dinámicas temporales y espaciales extraídas se fusionan de manera que se puede aprender en el módulo de fusión espaciotemporal. Se aplican operaciones convolucionales para generar las previsiones finales.

Los resultados indican que el modelo propuesto obtiene mejores resultados en la precisión de las previsiones que algunos modelos de referencia conocidos, lo que demuestra su importante capacidad de previsión. La incorporación de características espaciotemporales dinámicas supone una estrategia eficaz para mejorar las previsiones. Esto puede proporcionar una referencia importante para estudios afines.

El modelo propuesto aprovecha los datos de alta frecuencia para lograr predicciones precisas a nivel micro incorporando efectos espaciales dinámicos. Los gestores de destinos deberían tener plenamente en cuenta los efectos espaciales dinámicos de las atracciones en la planificación y marketing para la promoción de los recursos turísticos.

Este estudio incorpora efectos espaciales dinámicos a los modelos de previsión de la demanda turística mediante el empleo de una red neuronal transformadora. Supone un avance en el desarrollo de metodologías en campos afines.

This study aims to conduct an empirical investigation of differing perceptions of nine types of urban space and nine visual elements among tourists in destination using a computer vision (CV) approach.

The data for this study was extracted from YFCC 100 M dataset. Nine types of urban space in Beijing were initially identified using a scene recognition model. Subsequently, a semantic segmentation model was applied, which yielded substantial evidence relating to nine visual elements that were used to elicit differing perceptions among tourists from different continents.

Tourists from three continents had different perceptions about corridors, old buildings, overlooks and traffic spaces, reflecting their cultural convention. Asians, Europeans and North Americans diversely gazed at the landscape element of buildings, foliage, sky and people in urban space. All those provided evidence to contribute to the tourist gaze theory's construction.

This study firstly depicted how tourists perceive the tourism symbol of urban space. The novel approach of employing two CV models offer methodological insights to tourism research relevant to visual perception.

游客对城市空间的感知:计算机视觉途径

本研究采用计算机视觉方法, 探究游客对旅游目的地九种城市空间类型及九种视觉元素的感知差异。

本研究数据提取自YFCC 100M图片数据集。首先, 利用场景识别模型识别了游客图片中的九种城市空间类型。其次, 应用语义分割模型识别了游客图片的九个视觉元素。这些分析结果被用于探究不同大洲游客的视觉感知差异。

来自不同大洲的游客对城市空间有不同的感知偏好。亚洲人更喜欢拍摄自己与著名的城市建筑, 欧洲人和北美人更喜欢自然元素, 如水、树叶和天空。不同大洲游客对视觉元素的偏好佐证了旅游凝视理论。

本研究选取了独特的城市空间为研究对象, 来验证游客凝视理论。此外, 两种计算机视觉模型为旅游研究提供了新的方法论视角。

La percepción de los turistas del espacio urbano: Un enfoque de vision artificial

Resumen

Los datos para este estudio se extrajeron del conjunto de datos YFCC 100 M. Inicialmente se identificaron nueve tipos de espacio urbano en Pekín mediante un modelo de reconocimiento de escenas. Posteriormente, se aplicó un modelo de segmentación semántica, que aportó pruebas sustanciales en relación con nueve elementos visuales que se utilizaron para suscitar percepciones diferentes entre turistas de distintos continentes.

El objetivo de este estudio es llevar a cabo una investigación empírica sobre las diferentes percepciones de nueve tipos de espacio urbano y nueve elementos visuales entre los turistas en destino, utilizando un enfoque de visión artificial (CV).

Los turistas de tres continentes tenían percepciones diferentes sobre los pasillos, los edificios antiguos, los miradores y los espacios de tráfico, lo que refleja su convención cultural. Los asiáticos, los europeos y los norteamericanos observaron de forma diversa el elemento paisajístico de los edificios, el follaje, el cielo y las personas en el espacio urbano. Todos ellos aportaron pruebas para contribuir a la construcción de la teoría de la mirada turística.

Este estudio describe por primera vez cómo los turistas perciben el símbolo turístico del espacio urbano. El novedoso enfoque de emplear dos modelos de vision artificial ofrece conocimientos metodológicos para la investigación del turismo relacionados con la percepción visual.

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.

This study aims to predict overnight stays in Italy at tourist accommodation facilities through a nonlinear, single factor, stochastic model called CIR#. The contribution of this study is twofold: in terms of forecast accuracy and in terms of parsimony (both from the perspective of the data and the complexity of the modeling), especially when a regular pattern in the time series is disrupted. This study shows that the CIR# not only performs better than the considered baseline models but also has a much lower error than other additional models or approaches reported in the literature.

Typically, tourism demand tends to follow regular trends, such as low and high seasons on a quarterly/monthly level and weekends and holidays on a daily level. The data set consists of nights spent in Italy at tourist accommodation establishments as collected on a monthly basis by Eurostat before and during the COVID-19 pandemic breaking regular patterns.

Traditional tourism demand forecasting models may face challenges when massive amounts of search intensity indices are adopted as tourism demand indicators. In addition, given the importance of accurate forecasts, many studies have proposed novel hybrid models or used various combinations of methods. Thus, although there are clear benefits in adopting more complex approaches, the risk is that of dealing with unwieldy models. To demonstrate how this approach can be fruitfully extended to tourism, the accuracy of the CIR# is tested by using standard metrics such as root mean squared errors, mean absolute errors, mean absolute percentage error or average relative mean squared error.

The CIR# model is notably simpler than other models found in literature and does not rely on black box techniques such as those used in neural network (NN) or data science-based models. The carried analysis suggests that the CIR# model outperforms other reference predictions in terms of statistical significance of the error.

The proposed model stands out for being a viable option to the Holt–Winters (HW) model, particularly when dealing with irregular data.

The proposed model has demonstrated superiority even when compared to other models in the literature, and it can be especially useful for tourism stakeholders when making decisions in the presence of disruptions in data patterns.

The novelty lies in the fact that the proposed model is a valid alternative to the HW, especially when the data are not regular. In addition, compared to many existing models in the literature, the CIR# model is notably simpler and more transparent, avoiding the “black box” nature of NN and data science-based models.

一般来说, 旅游需求往往遵循规律的趋势, 例如季度/月的淡季和旺季, 以及日常的周末和假期。该数据集包括欧盟统计局在打破常规模式的2019冠状病毒病大流行之前和期间每月收集的在意大利旅游住宿设施度过的夜晚。

本研究旨在通过一个名为cir#的非线性单因素随机模型来预测意大利游客住宿设施的过夜住宿情况。这项研究的贡献是双重的:在预测准确性方面和在简洁方面(从数据和建模复杂性的角度来看), 特别是当时间序列中的规则模式被打乱时。我们表明, cir#不仅比考虑的基线模型表现更好, 而且比文献中报告的其他模型或方法具有更低的误差。

当大量搜索强度指标被作为旅游需求指标时, 传统的旅游需求预测模型将面临挑战。此外, 鉴于准确预测的重要性, 许多研究提出了新的混合模型或使用各种方法的组合。因此, 尽管采用更复杂的方法有明显的好处, 但风险在于处理难使用的模型。为了证明这种方法能有效地扩展到旅游业, 使用RMSE、MAE、MAPE或AvgReIMSE等标准指标来测试cir#的准确性。

cir#模型明显比文献中发现的其他模型简单, 并且不依赖于黑盒技术, 例如在神经网络或基于数据科学的模型中使用的技术。所进行的分析表明, cir#模型在误差的统计显著性方面优于其他参考预测。

这个模型作为Holt-Winters模型的一个拟议模型, 特别是在处理不规则数据时。

即使与文献中的其他模型相比, 所提出的模型也显示出优越性, 并且在数据模式中断时对旅游利益相关者做出决策特别有用。

创新之处在于所提出的模型是Holt-Winters模型的有效替代方案, 特别是当数据不规律时。此外, 与文献中的许多现有模型相比, cir#模型明显更简单、更透明, 避免了神经网络和基于数据科学的模型的“黑箱”性质。

Normalmente, la demanda turística tiende a seguir tendencias regulares, como temporadas altas y bajas a nivel trimestral/mensual y fines de semana y festivos a nivel diario. El conjunto de datos consiste en las pernoctaciones en Italia en establecimientos de alojamiento turístico recogidas mensualmente por Eurostat antes y durante la pandemia de COVID-19, rompiendo los patrones regulares.

El presente estudio pretende predecir las pernoctaciones en Italia en establecimientos de alojamiento turístico mediante un modelo estocástico no lineal de un solo factor denominado CIR#. La contribución de este estudio es doble: en términos de precisión de la predicción y en términos de parsimonia (tanto desde la perspectiva de los datos como de la complejidad de la modelización), especialmente cuando un patrón regular en la serie temporal se ve interrumpido. Demostramos que el CIR# no sólo aplica mejor que los modelos de referencia considerados, sino que también tiene un error mucho menor que otros modelos o enfoques adicionales de los que se informa en la literatura.

Los modelos tradicionales de previsión de la demanda turística pueden enfrentarse a desafíos cuando se adoptan cantidades masivas de índices de intensidad de búsqueda como indicadores de la demanda turística. Además, dada la importancia de unas previsiones precisas, muchos estudios han propuesto modelos híbridos novedosos o han utilizado diversas combinaciones de métodos. Así pues, aunque la adopción de enfoques más complejos presenta ventajas evidentes, el riesgo es el de enfrentarse a modelos poco manejables. Para demostrar cómo este enfoque puede extenderse de forma fructífera al turismo, se comprueba la precisión del CIR# utilizando métricas estándar como RMSE, MAE, MAPE o AvgReIMSE.

El modelo CIR# es notablemente más sencillo que otros modelos encontrados en la literatura y no se basa en técnicas de caja negra como las utilizadas en los modelos basados en redes neuronales o en la ciencia de datos. El análisis realizado sugiere que el modelo CIR# supera a otras predicciones de referencia en términos de significación estadística del error.

El modelo propuesto destaca por ser una opción viable al modelo Holt-Winters, sobre todo cuando se trata de datos irregulares.

El modelo propuesto ha demostrado su superioridad incluso cuando se compara con otros modelos de la bibliografía, y puede ser especialmente útil para los agentes del sector turístico a la hora de tomar decisiones cuando se producen alteraciones en los patrones de datos.

La novedad radica en que el modelo propuesto es una alternativa válida al Holt-Winters especialmente cuando los datos no son regulares. Además, en comparación con muchos modelos existentes en la literatura, el modelo CIR# es notablemente más sencillo y transparente, evitando la naturaleza de “caja negra” de los modelos basados en redes neuronales y en ciencia de datos.

This study aims to develop a holistic and dynamic model that governs the various relationships among the critical factors of crisis management from a stakeholder perspective in the context of China’s COVID-19 epidemic outbreak.

Data were collected from 731 textual sources, and the text mining technique identified the themes of a holistic crisis management model. Then, content analysis was applied to reveal in-depth insights into the themes.

From a stakeholder perspective, the model comprises six elements: political environment, economic environment, technology, social environment, health and science and international relationships, which relate significantly to four procedural actions: prevention, response, recovery and adaptation. The overlapping stages and situational dynamic mechanisms of the process are another two new major findings of this study; learning and preparing are threaded throughout the whole dynamic process.

Hospitality stakeholders are advised to collaborate under the guidance of the dynamic crisis management model and adopt high-technology tools for the industry’s recovery management. Developing a new business model and marketing strategy is a useful approach to face similar crisis management challenges in the future.

This paper fills an existing research gap by presenting a health-related crisis management model that can be used to evaluate the dynamic process of collaborations among stakeholders in coping with external challenges forced upon the hospitality industry.

利益相关者视角下的危机管理动态模型：以covid-19在中国的发展为例

本研究以中国新冠肺炎疫情为背景, 从利益相关者的角度构建危机管理关键因素之间各种关系的整体动态模型。

本研究从731个文本来源收集定量数据, 并通过文本挖掘技术识别危机管理模型的构成要素,并运用内容分析对构成要素进行深入剖析。

从利益相关者的角度来看, 该模型包括六个要素:政治环境、经济环境、技术、社会环境, 健康科学和国际关系。这些要素与预防、反馈、恢复和适应这四项运行程序密切相关。本研究的两大发现是防疫机制的动态机制和重叠特性, 学习和预备贯穿于疫情防控的整个动态过程。

酒店利益相关者应在动态危机管理模型的指导下进行合作, 并运用高科技进行行业复苏管理。此外, 开发新的商业模式和营销策略也是面对新的外部环境的有效途径。

本文通过提出一个健康相关的危机管理模型来填补现有研究的空白, 该模型可用于评估酒店行业外部环境中利益相关者之间的动态合作过程。

En este estudio se recogieron datos cuantitativos de 731 fuentes textuales, se identificaron los elementos constitutivos del modelo de gestión de crisis a través de la minería textual y se analizaron en profundidad los elementos constitutivos mediante el análisis de contenido.

este estudio utiliza una combinación de minería de texto y análisis de contenido para explorar el manejo de crisis del brote de covid-19 en el sector turístico y hotelero de China. En primer lugar, se recogieron datos cuantitativos de 731 fuentes textuales y se identificaron los elementos constitutivos del modelo de gestión de crisis a través de la minería textual. En segundo lugar, se utiliza el análisis de contenido para analizar en profundidad los elementos constitutivos y, sobre la base de UN análisis de datos exhaustivo y una revisión de la literatura, se llega a UN marco teórico para el manejo de crisis.

Desde el punto de vista de las partes interesadas, el modelo consta de seis elementos: el entorno político, el entorno económico, el entorno tecnológico, el entorno social, la ciencia de la salud y las relaciones internacionales. Estos elementos están estrechamente relacionados con los cuatro procedimientos operativos: prevención, retroalimentación, recuperación y adaptación. Los dos principales hallazgos de este estudio son los mecanismos dinámicos y las características de superposición de los mecanismos de prevención de epidemias, y el aprendizaje y la preparación a lo largo de todo el proceso dinámico de prevención y control de brotes.

las partes interesadas del sector hotelero deben colaborar bajo la guía de UN modelo dinámico de gestión de crisis y utilizar la alta tecnología para la gestión de la recuperación del sector. Además, el desarrollo de nuevos modelos de negocio y estrategias de marketing es también una forma eficaz de afrontar el nuevo entorno externo.

este artículo colma las lagunas de la investigación existente proponiendo UN modelo de gestión de crisis relacionadas con la salud que pueda ser utilizado para evaluar procesos dinámicos de colaboración entre los interesados en el entorno externo del sector hotelero.

Artificial intelligence (AI) and big data analysis may further enhance the automated and smart features of tourism and hospitality services. However, it also poses new challenges to human resource management. This study aims to explore the direct and indirect effects of employees’ AI perception on career resilience and informal learning as well as the mediating effect of career resilience.

This paper proposed a theoretical model of AI perception, career resilience and informal learning with perceived AI as the antecedent variable, career resilience as the mediate variable and informal learning as the endogenous variable. Targeting the employees working with AI, a total of 472 valid data were collected. Data were analyzed using structural equation modeling with AMOS software.

Findings indicated that employees’ perception of AI positively contributes to career resilience and informal learning. Apart from the direct effect on informal learning, career resilience also mediates the relationship between AI perception and informal learning.

Research findings provide both theoretical and practical implications by revealing the impact of AI perception on employees’ career development, leaning activities, explaining how AI transforms the nature of work and career development and shedding lights on human resource management in the tourism and hospitality field.

本文提出了人工智能感知为前因变量、职业弹性为中介变量、非正式学习为内生变量的理论模型。以旅游业AI工作环境中的员工为研究对象, 本课题共收集了472份来自中国的有效数据, 并通过结构方程建模（SEM）来进行相关模型检验。

人工智能和大数据分析可能会使旅游和酒店服务更加自动化和智能化, 但这也对人力资源管理提出了新的挑战。本研究旨在探讨员工对人工智能（AI）的感知对职业弹性和非正式学习的直接和间接影响, 以及职业弹性的中介作用。

研究结果显示, 员工对人工智能的感知对职业弹性和非正式学习有积极影响。除了对非正式学习的直接影响外, 职业弹性在人工智能 (A I) 感知和非正式学习之间起中介作用。

本研究在以下几个方面具有重要的理论和实践意义：解释了人工智能感知对员工职业发展和学习行为的影响, 以及它是如何改变工作性质和员工职业发展的; 研究发现对旅游和酒店行业的人力资源管理具有实践指导意义。

La IA y el análisis de big data pueden potenciar aún más las características automatizadas e inteligentes de los servicios de turismo y hostelería. Sin embargo, también plantea nuevos retos a la gestión de los recursos humanos. Este estudio pretende explorar los efectos directos e indirectos de la percepción de la IA por parte de los empleados sobre la resiliencia profesional y el aprendizaje informal, así como el efecto mediador de la resiliencia profesional.

En este trabajo se propone un modelo teórico de percepción de la IA, resiliencia profesional y aprendizaje informal con la IA percibida como variable antecedente, la resiliencia profesional como variable mediadora y el aprendizaje informal como variable endógena. Dirigidos a los empleados que trabajan con IA, se recogieron un total de 472 datos válidos. Los datos se analizaron mediante un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) con el software AMOS.

Los Resultados indicaron que la percepción de la IA por parte de los empleados contribuye positivamente a la resiliencia profesional y al aprendizaje informal. Aparte del efecto directo sobre el aprendizaje informal, la resiliencia profesional también media en la relación entre la percepción de la IA y el aprendizaje informal.

Los Resultados de la investigación proporcionan implicaciones tanto teóricas como prácticas al revelar el impacto de la percepción de la IA en el desarrollo profesional de los empleados, las actividades de aprendizaje, explicar cómo la IA transforma la naturaleza del trabajo y el desarrollo profesional, y arrojar luz sobre la gestión de los recursos humanos en el ámbito del turismo y la hostelería.

This study identifies and analyzes practices related to declarative knowledge of organizational learning in the product development process (PDP) that uses the Stage-Gate (SG) system.

The field research was conducted with a qualitative approach through a case study. The study object was a multinational company in the automotive sector that is highly competent in truck chassis design with a PDP based on the SG system.

The authors identified PDPs associated with the elements of declarative knowledge of organizational learning in intra- and inter-development teams. Rather than merely being a checklist, each gate in the SG system has the potential to become a more effective and robust intra-team learning practice and promote inputs for continuous improvement in the process through its use as a checkpoint of the five elements of declarative knowledge during the development activities.

The case study was conducted in a multinational company in the automotive sector, whose business units are divided by competencies. The unit studied is a reference in truck chassis and is located in the State of São Paulo, Brazil.

The research model presented can be used to evaluate how companies exploit their activities and practices to leverage organizational learning in PDP. That is, the model can be used as a diagnostic reference for declarative knowledge in companies that apply the SG system to manage PDP.

The study focuses on a model of PDP analysis, aspects of organizational learning and declarative knowledge, in that the model it assists in the collection, distribution and use of information to the development team members with a view for products with greater innovation potential.

Esta pesquisa tem como objetivo identificar e analisar práticas relacionadas ao conhecimento declarativo da aprendizagem organizacional no processo de desenvolvimento de produtos que utilizam o sistema Stage-Gate (SG).

A pesquisa de campo foi realizada com abordagem qualitativa por meio de um estudo de caso. O objeto de estudo foi uma empresa multinacional do setor automotivo de alta competência em projeto de chassis de caminhões com processo de desenvolvimento de produto baseado no sistema Stage-Gate.

A descrição das práticas já existentes no PDP de uma empresa multinacional do setor automotivo e que estão associadas aos elementos do conhecimento declarativo da aprendizagem organizacional nos ambientes intra e inter equipe. O gate ao invés de ser apenas um checklist, tem potential de se tornar uma prática de aprendizado intra-equipe mais efetiva e robusta e promover inputs para melhoria contínua do PDP através da utilização dele como um ponto de verificação dos 5 elementos do conhecimento declarativo que foram conduzidos pelo time de projeto durante as atividades de desenvolvimento.

O modelo de análise apresentado pelo artigo pode servir como base de avaliação de como as empresas exploram suas atividades e práticas de desenvolvimento de produtos durante as revisões de fase para garantir a aprendizagem organizacional, ou seja, como referencial de diagnóstico do conhecimento declarativo em empresas que aplicam a sistemática de stage-gates para o gerenciamento de PDP.

O artigo une em um modelo para análise de PDP, aspectos de aprendizagem organizacional e conhecimento declarativo, na medida em que ela auxilia na coleta, distribuição e utilização de informação aos membros do PDP com vistas a produtos com maior potential de inovação.

Based on the mentoring literature, this study aims to explore the mentoring functions developed by the travel industry and develop a multiple mentoring function scale (MMFS) for tour leaders.

Study One of this research involved in-depth interviews with 23 tour leaders for establishing the initial question bank and pilot test scale. In Study Two, the initial scale was pilot tested by 225 tour leaders for identifying the factor structure through exploratory factor analysis. In Study Three, the model was verified through confirmatory factor analyses of 251 calibration samples. In Study Four, cross-validation was verified by 227 validation samples.

In Study One, through the content analyses, an initial question bank of 51 questions was established. The question bank was reviewed by 15 experts, resulting in the development of a pilot test scale of 36 questions. In Study Two, 16 questions were retained after the initial scale was pilot tested, and four dimensions were identified, including career competency, reverse mentoring, career development and psychosocial functions. In Study Three, the model was verified through confirmatory factor analyses and confirmed to have good reliability and construct validity. Finally, a first-order, four-factor scale that consisted of 16 questions was established. In Study Four, cross-validation was verified.

MMFS establishment underwent a rigorous development process, and the scale’s reliability and validity are supported. It is suggested that future research should develop and construct a multifunctional model for tour-leading professionals based on the MMFS to evaluate the long-term impact of the MMFS.

Previous studies have mainly focused on typical mentoring functions. Multiple mentoring functions derived from the characteristics of tour leaders and guides have rarely been discussed. This research can fill the gap in the application of mentoring system to human resource management research in the tourism industry. As a result, this four-dimensional multiple mentoring functions scale provides a progressive perspective and be regarded as the first version of the scale development in the tourism industry.

基于师徒文献, 本研究探讨了旅游业的师徒功能, 并为旅游领队发展多元师徒功能量表（MMFS）。

研究一, 涉及与 23 位领队的深度访谈, 以建立初始题库和预试量表。研究二, 初始量表由225名领队进行试测, 通过探索性因素分析确定因素结构。研究三, 通过验证性因素分析251个校准样本以验证模型。研究四, 由 227 个验证样本进行复合效化。

研究一, 经过内容分析, 建立了51道题的初始题库。初始题库由 15 位专家审阅, 最终形成36 个问题的预试量表。研究二, 预试量表进行预试后, 保留了16个问题, 确定了四个构面, 包括职业能力、反向师徒、职业发展和社会心理功能。研究三, 通过验证性因素分析对模型进行验证, 证实具有良好的信度和建构效度。建立了一个由 16 个题项所组成的一阶四因素量表。研究四, 复合效化获得验证。

过往的研究主要集中在典型的师徒功能上。很少有人讨论基于领队和导游的特点而衍生出的多元师徒功能。本研究填补了师徒制在旅游行业人力资源管理研究中的应用空白。因此, 这四个构面的多元师徒功能量表提供了一个渐进的视角, 被视为量表发展的旅游业第一版。

MMFS的建立经历了严格的开发过程, 量表的信度和效度得到支持。建议未来的研究应基于 MMFS开发和建构旅游领队专业人士的多元功能模型, 以评估MMFS 的后续影响。

Basándose en la bibliografía sobre la mentoría, este estudio exploró las funciones de mentoría desarrolladas por el sector de los viajes y elaboró una escala de funciones de mentoría múltiple (MMFS) para guías y jefes de grupo turísticos.

En el Estudio Uno de esta investigación se realizaron entrevistas en profundidad a 23 guías turísticos para establecer el banco de preguntas inicial y la escala de prueba piloto. Estudio Dos, la escala inicial fue sometida a una prueba piloto por 225 guías de tours para identificar la estructura factorial mediante un análisis factorial exploratorio. Estudio Tres, el modelo se verificó mediante análisis factoriales confirmatorios 251 muestras de calibración. En el Estudio Cuatro, la validación cruzada se verificó mediante 227 muestras de validación.

Estudio Uno: a través de los análisis de contenido, se estableció un banco de preguntas inicial de 51 preguntas. El banco de preguntas fue revisado por 15 expertos, lo que dio lugar a la elaboración de una escala de prueba piloto de 36 preguntas. Estudio Dos, se retuvieron 16 preguntas, tras la prueba piloto de la escala inicial, y se identificaron cuatro dimensiones, que incluían la competencia profesional, la mentoría inversa, el desarrollo profesional y las funciones psicosociales. Estudio Tres, el modelo se verificó mediante análisis factoriales confirmatorios y se confirmó que tenía una buena fiabilidad y validez de constructo. Por último, se estableció una escala de primer orden y cuatro factores que constaba de 16 preguntas. En el Estudio Cuatro, se verificó la validación cruzada.

Los estudios anteriores se han centrado principalmente en las funciones típicas de la mentoría. Rara vez se han tratado las funciones múltiples de mentoría derivadas de las características de los guías y jefes de grupo turísticos. Esta investigación puede llenar el vacío existente en la aplicación del sistema de mentoría a la investigación de la gestión de recursos humanos en la industria turística. Como resultado, esta escala de funciones de mentoría múltiple de cuatro dimensiones proporciona una perspectiva progresista y puede considerarse como la primera versión del desarrollo de la escala en la industria turística.

El establecimiento de la MMFS se sometió a un riguroso proceso de desarrollo, y la fiabilidad y validez de la escala están respaldadas. Se sugiere que en futuras investigaciones se desarrolle y construya un modelo multifuncional para guías profesionales de turismo basado en la MMFS para evaluar el impacto a largo plazo de la MMFS.

This paper aims to understand what it takes for an organization to transform itself into a great and healthy place to work. A comprehensive fivefold framework has been used to assess employees’ practices in the organization under study. This framework focuses on five aspects of a human being where he/she may like to satisfy his needs, i.e. physical, intellectual, social, emotional and spiritual. Organizations need to design various programs to address employees’ needs at these five dimensions to get their best and for making an organization a healthy and desired place to work at.

For collecting data for this study, a triangular approach peculiar to a survey research was adopted, i.e. the use of questionnaires, interviews and documented evidence. SPSS was used to analyze the data. Results from survey were supplemented with gaps identified through desk study. Confirmatory factor analysis was carried out to check the validity of the instrument.

A wider role of the human resources department is being envisaged by proposing to set up a separate “people management office”, which will be responsible for project people management and developing a “CONDUCIVE” culture. Further, innovative recommendations are proposed for making an organization a great place to work in.

This study has several important implications for the practitioners. First, this study developed a comprehensive five-fold framework, which focuses on five aspects or levels or dimensions of a human being, i.e. physical, intellectual, emotional, social and spiritual. A person would have needs corresponding to each of these levels. This framework can be used to study employees’ practices in the organizations on these five crucial dimensions. Organizations can design various programs to address employee needs around these five dimensions to get their best and for making an organization a healthy and desired place to work. Second, the “CONDUCIVE” model proposed in this study for developing conducive culture adds a novel insight to the growing body of literature in this area. This model can be used by human resources managers to have better employee engagement, which in turn will make their organization a healthy workplace.

This paper makes use of a comprehensive five-fold framework developed by the author to study employees’ practices in the organizations on five dimensions. It is proposed to develop a “CONDUCIVE” culture, a model developed by the author with a number of activities. This model will enhance the employee engagement in an organization, which eventually will make the organization a healthy place to work in. As suggested, organizations can set up a people management office as well to harness people power.

El presente artículo aspira a entender como una empresa puede convertirse en un gran lugar de trabajo. Se emplea un modelo de cinco factores para valorar las prácticas de gestión de personas en la empresa estudiada. El modelo considera cinco factores que los individuos pueden considerar a la hora de satisfacer sus necesidades: físicos, intelectuales, emocionales, sociales y espirituales. Las empresas necesitan diseñar diferentes programas para evaluar las necesidades de los empleados en estas cinco dimensiones para extraer lo mejor de ellos y desarrollar una organización saludable y en la que deseen trabajar.

Combina información de cuestionarios, entrevistas orales y evidencia documental. Los datos se analizan mediante SPSS. Los resultados del análisis de encuestas se complementaron con información proveniente del análisis de la empresa. Se utilizó el análisis factorial confirmatorio para contrastar la validez de los instrumentos.

Se plantea un papel más amplio de los departamentos de RRHH proponiendo la creación de una oficina de gestión de personas (PMO) que sería responsable de la gestión de proyectos de personas (PPM) y de desarrollar una cultura “conducente”. Además se realizan recomendaciones innovadoras para hacer de la empresa un gran lugar de trabajo.

El estudio tiene importantes implicaciones prácticas. Primero, desarrolla un nuevo modelo de cinco factores que los individuos pueden considerar a la hora de satisfacer sus necesidades: físicos, intelectuales, emocionales, sociales y espirituales. Una persona puede tener necesidades en cada uno de estos niveles. Este modelo se puede emplear para estudiar las prácticas organizativas para con los empleados en estas cinco dimensiones clave. Las organizaciones pueden diseñar varios programas para analizar las necesidades en estas cinco dimensiones y generar un mejor lugar de trabajo. Segundo, el modelo “conducente” propuesto añade nuevas pistas a la creciente investigación en esta área. El modelo puede emplearse por parte de los gerentes de RRHH para conseguir un mayor compromiso por parte de los empleados y hacer de la empresa un gran lugar de trabajo.

El artículo presenta un modelo de cinco factores desarrollado por el autor para estudiar las prácticas de gestión de personas. Se propone desarrollar una cultura “conducente” que generaría un mayor compromiso de los empleados que a su vez haría a la empresa un mejor lugar de trabajo. Las empresas pueden crear oficinas de gestión de personas para aprovechar el poder de las personas.

Palabras clave Lugar de trabajo, Gestión de personas, Cultura organizativa

Artículo de investigación

Este artigo é um esforço para entender o que é necessário para uma empresa se transformar em um lugar saudável e ótimo para trabalhar. Um marco de referência de cinco fatores foi usado para avaliar as práticas dos funcionários na empresa estudada. Este marco de referência centra-se em cinco aspectos do ser humano, onde ele/ela pode satisfazer suas necessidades; física, intelectual, emocional, social e espiritual. As empresas precisam projetar vários programas para atender às necessidades dos funcionários nessas cinco dimensões, a fim de obter o melhor deles e tornar a empresa um local saudável e desejado para trabalhar.

Para a coleta de dados, se adotou uma abordagem triangular, ou seja, questionários, entrevistas e evidências documentadas. Os dados foram analisados com SPSS. Os resultados da pesquisa foram complementados com lacunas identificadas através da análise da empresa. A análise fatorial confirmatória foi utilizada para verificar a validade do instrumento.

Um papel mais amplo do departamento de RH está sendo planejado, propondo a criação de um “Escritório de Gestão de Pessoas” (PMO) separado, que será responsável pelo Gerenciamento de Pessoas do Projeto (PPM) e pelo desenvolvimento de uma cultura “CONDUTIVA”. Além disso, recomendações inovadoras são propostas para tornar a empresa um ótimo lugar para se trabalhar.

Este estudo tem várias implicações práticas importantes. Em primeiro lugar, este estudo desenvolveu um amplo marco de referência com cinco fatores que se centra em cinco aspectos ou níveis ou dimensões do ser humano, ou seja, físico, intelectual, emocional, social e espiritual. Uma pessoa teria necessidades correspondentes a cada um desses níveis. Essa estrutura pode ser usada para estudar as práticas dos funcionários nas empresas nessas cinco dimensões cruciais. As empresas podem projetar vários programas para atender às necessidades dos funcionários nessas cinco dimensões, a fim de obter o melhor desempenho e tornar a empresa um local saudável e desejado para trabalhar. Em segundo lugar, o modelo “CONDUCENTE” proposto neste estudo para o desenvolvimento da cultura condutiva, acrescenta uma visão inovadora a crescente literatura nessa área. Esse modelo pode ser usado pelos gerentes de RH para obter um melhor engajamento dos funcionários, o que, por sua vez, tornará sua empresa um local de trabalho saudável.

Este artigo usa de um amplo marco de referência de cinco fatores desenvolvido pelo autor para estudar as práticas dos funcionários nas empresas em cinco dimensões. Propõe-se desenvolver uma cultura “CONDUTIVA”, um modelo desenvolvido pelo autor com uma série de atividades. Este modelo de desenvolvimento da cultura condutiva levará ao engajamento dos funcionários, o que tornará a empresa um ótimo lugar para se trabalhar. Como sugerido, as empresas podem configurar o Escritório de Gestão de Pessoas (PMO) para aproveitar o poder das pessoas.

Palavras-chave Local de Trabalho, Gestão de Pessoas, Cultura Organizacional

Artigo de pesquisa