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This paper aims to analyse the most significant disruptive events affecting tourism during the twenty-first century, particularly the 2020 COVID-19 pandemic.

Based on a thorough literature review, this study takes a complexity science approach to the field of tourism to shed light on the challenges of disruptive events in tourism systems.

Focusing on the COVID-19 pandemic, in particular, this study acknowledges that disruptive events are complex and have tremendous impacts on several areas of society: people’s psychological well-being and the health-care system, as well as social, economic, cultural, technological, environmental and political dimensions. Whether they occur alone or interact, these dimensions add varying levels of complexity to the tourism system. In response, the tourism industry can adopt a resilience model as a crisis management tool to address disruptive events affecting this field.

As this paper is mainly theoretical, future empirical research will contribute to refining the findings and testing the usefulness of the proposed model.

The paper looks at examples of successful and unsuccessful of COVID-19 outbreak management in various countries to analyse issues such as crisis management, resilience and tools for coping with the impacts of disruptive events.

This theoretical paper proposes a first taxonomy of the multidimensional impacts of twenty-first-century disruptive events on tourism and dissects the phases of crisis management, with a corresponding conceptual model.

本文分析了21世纪影响旅游业的最为重要的破坏性事件, 尤其关注2020年新型冠状病毒肺炎大流行

本文将复杂性科学方法应用于旅游领域, 通过全面的文献综述, 揭示破坏性事件给旅游系统带来的挑战。

本文承认破坏性事件, 特别是新型冠状病毒肺炎大流行, 复杂且影响巨大, 涉及心理、医疗、社会、经济、文化、技术、环境和政治等诸多方面。这些影响不管是单一的还是相互作用的, 都在不同程度上增加了旅游系统的复杂性。旅游业可以将弹性模型作为危机管理工具, 以应对其领域内的破坏性事件。

本文首次提出了21世纪破坏性事件对旅游业的多维影响的分类法, 并对危机管理的各个阶段进行了剖析。本文还提出了一个综合模型。

由于本文以理论为主, 未来的实证研究将有助于完善研究结果和验证所提出模型的实用性。

本文着眼于不同国家新冠疫情管理的成功和失败案例, 分析危机管理、复原力以及应对破坏性事件影响的方法等问题。

Identificar los eventos disruptivos mundiales más importantes que han afectado el turismo en el siglo XXI poniendo especial atención en la pandemia causada por el COVID-19 en el 2020.

Mediante un enfoque a las ciencias de la complejidad aplicado al turismo y una exhaustiva revisión bibliográfica, este artículo esclarece el reto que significa un evento disruptivo en el turismo.

Los eventos disruptivos, en particular el COVID-19, son complejos y generan un alto impacto tanto en el aspecto psicológico, sanitario, social, económico, cultural, tecnológico, medioambiental y político. En su interacción, todos ellos añaden un diferente grado de complejidad al sistema del turismo. Este artículo propone adoptar un modelo de resiliencia como herramienta de gestión de crisis para afrontar eventos disruptivos en el campo del turismo.

Proponer una primera clasificación de los impactos multidimensionales de los eventos disruptivos del siglo XXI en el turismo y un desglose de las fases de gestión de crisis, como así también proponer un modelo integrador de ambos aspectos propios de un evento disruptivo.

Debido al carácter teórico de este artículo, el modelo integrador sugerido representa un marco prometedor para futuras investigaciones en el plano empírico.

Este artículo presta atención a aquellos países que han gestionado la pandemia de forma exitosa o no, para así tener una mejor noción de gestión de crisis y herramientas para hacer frente a futuros eventos disruptivos.

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.

Environmental tourism impacts are considered to be unbalanced. The implementation of environmental sustainability focuses on restoring a balance through environmentally responsible behavior. As Generation Z was found in recent studies to exhibit divergent levels of environmentally responsible behavior compared to other generations, but also to have intra-generational differences, this study aims to explore the underlying reasons and explanations behind their attitudes and behavioral attempts.

Four focus group discussions with young people belonging to Generation Z allow to probe deep into their environmental sustainability orientation.

The results of this study demonstrate that Generation Z’s environmental attitude is triggered by social pressure, social media, as well as by the COVID-19 pandemic. For their touristic behavioral intention, they concentrate predominantly on climate-friendly travel and on-site mobility, waste avoidance as well as emphasizing economic and social sustainability. By furthermore highlighting Generation Z’s responsibility ascription to the supply and the demand side, in addition to illustrating the demand for framework conditions to be created from governments and destinations, the knowledge scope on environmental sustainability is expanded.

In particular, this study enriches environmentally responsible behavior research by incorporating the perspective of Generation Z, while it deepens Generation Z’s behavioral understanding. Furthermore, the results of this study allow to derive implications for tourism policymakers.

环境旅游影响被认为是不平衡的。环境可持续性的实施侧重于通过对环境负责的行为来恢复平衡。由于最近的研究发现Z一代与其他几代人相比表现出不同的环境责任行为水平, 且存在代际差异, 本研究探讨了他们的态度和行为尝试背后的潜在原因和解释。

采用四个焦点小组与Z世代年轻人讨论, 深入探究他们的环境可持续性导向。

这项研究的结果表明, Z世代的环境态度是由社会压力、社交媒体以及COVID-19大流行引发的。对于他们的旅游行为意向, 他们主要关注气候友好型旅行和现场移动性, 避免浪费以及强调经济和社会的可持续性。通过进一步强调Z世代对供给侧和需求侧的责任归因, 并阐释政府和目的地对框架条件的需求, 扩大了环境可持续性的知识范围。

特别地, 本研究通过纳入Z世代的视角, 丰富了环境责任行为研究, 加深了Z世代的行为理解。此外, 本研究的结果可以为旅游政策制定者提供启示。

Los impactos medioambientales del turismo se consideran desequilibrados. La implementación de la sostenibilidad medioambiental se centra en restablecer el equilibrio mediante un comportamiento responsable con el medio ambiente. Estudios recientes señalan que la Generación Z muestra niveles divergentes de comportamiento responsable con el medio ambiente en comparación con otras generaciones, pero también presenta diferencias intra-generacionales. Este estudio explora las razones y explicaciones subyacentes a sus actitudes e intenciones de comportamiento.

Cuatro grupos de discusión con jóvenes de la Generación Z permiten profundizar en su orientación hacia la sostenibilidad medioambiental.

Los resultados de este estudio evidencian que la actitud medioambiental de la Generación Z está provocada por la presión social, medios sociales, así como por la pandemia del COVID-19. En cuanto a su intención de comportamiento turístico, se concentran predominantemente en los viajes respetuosos con el clima y la movilidad in situ, evitar residuos, así como en hacer hincapié en la sostenibilidad económica y social. Al destacar la responsabilidad que la Generación Z atribuye a la oferta y la demanda, además de inculcar la demanda para la creación de condiciones marco por parte de gobiernos y destinos, se amplía el alcance del conocimiento sobre la sostenibilidad medioambiental.

En particular, este estudio enriquece la investigación sobre el comportamiento responsable con el medio ambiente al incorporar la perspectiva de la Generación Z y profundizar en la comprensión del comportamiento de esta generación. Asimismo, los resultados de este estudio permiten desarrollar implicaciones para los responsables de las políticas turísticas.

Sustainable Development Goals (SDG) 5 and 8, respectively, indicate that decent work and gender equality are challenges that business organizations must face in order to achieve the social well-being and sustainable development of communities. Considering these goals, the present article aims to define the concept of fair work and examine the current degree of knowledge among staff in the hotel sector in Barcelona about the indicators of the Fair Labor Responsible Hotels (HJLR) certification.

A mixed methodology is used to analyze the primary data. A survey of 248 employees is complemented by nine semi-structured interviews with experts, general managers and heads of department of independently owned hotels and national and international chains.

The results show that this certification is necessary for the economic and social sustainability of the hospitality sector and to raise awareness that fair work is an urgent need. However, these currently tend to be little more than artificial actions.

The paper aims to emphasize the perspective of real actors in hotel industry about the actors' considerations of fair work to enhance the actors' job involvement and satisfaction.