Análisis bibliométrico de big data en el entorno de la generación del conocimiento del turismo

• González Gómez, Sara ^[1] ; Rubio Gil, Ángeles ^[1]
  1. [1] Universidad Rey Juan Carlos

     Universidad Rey Juan Carlos

     Madrid, España

     
• Localización: RIO: Revista Internacional de Organizaciones, ISSN-e 1886-4171, ISSN 2013-570X, Nº. 24, 2020 (Ejemplar dedicado a: Microemprendimientos, Gestión de Organizaciones y Comunicación), págs. 211-239
• Idioma: español
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    Las herramientas digitales constituyen un conjunto creciente de oportunidad para las organizaciones, y, en concreto, para el sector turístico, optimizando procesos con el objetivo de extraer y transformar los datos en información para la gestión y la decisión organizacional eficiente, así como a lo largo de la cadena de valor. Para abordar el tema, se realiza un análisis bibliométrico de las bases de datos Scopus, Web of Science y Science Direct, durante el período que va desde 2015 al primer trimestre de 2019, con el fin de conocer el estado de la cuestión, la aportación de valor y la generación de conocimiento para el sector turístico, llegando a la conclusión de que, en el ámbito académico, se distinguen cuatro temáticas bien diferenciadas — análisis del consumidor, destinos turísticos, analítica de redes sociales, aplicación de herramientas big data y análisis organizacionales—, pero con impacto muy distinto en el sector turístico, siendo la analítica de redes sociales y web de reservas las de mayor penetración, debido a la mera automatización y sustitución del subsector de la intermediación turística, y el resto de dimensiones excepcionales.

  • English

    Digital tools provide a growing set of opportunities for organizations, especially in the tourism sector, by optimizing processes with the aim of extracting and transforming data into information for management and efficient organizational decision and for improving the chain of value, The study carries out a bibliometric analysis of the Scopus, Web of Science and Science Direct databases during the period from 2015 to the first quarter of 2019 in order to determine value contribution and the generation of knowledge in the tourism sector with Big Data tools. The study concludes that four well-differentiated topics: consumer analysis, tourist destinations, social network analytics and Big Data tools have wide ranging and varied effects on the tourism sector, with the analytics of Social Networks and Web reservations being the most important, due to the automation and substitution of the tourism intermediation subsector, and other exceptional dimensions.