Esta tesis doctoral, estructurada en compendio de artículos, se centra en la transformación sostenible del turismo con especial énfasis en el turismo de eventos y, dentro de éste, en las conferencias académicas. El trabajo combina enfoques teóricos y empíricos, así como técnicas avanzadas de modelización estadística y de aprendizaje automático, con el fin de analizar cómo las prácticas sostenibles y los formatos híbridos inciden en la actitud y en la intención de participación de los asistentes. La investigación se desarrolla en tres estudios complementarios que contribuyen a la comprensión de los factores que impulsan la sostenibilidad en eventos académicos, ofreciendo implicaciones relevantes para investigadores, organizadores de eventos y responsables de política turística. El primer artículo examina la relación entre las características sociodemográficas de los asistentes y sus actitudes hacia la sostenibilidad en conferencias académicas. El segundo artículo amplía y profundiza este análisis incorporando técnicas de aprendizaje profundo, en particular arquitecturas de redes neuronales como CNN, DRNN y LSTM, con el objetivo de evaluar con mayor precisión la influencia de las variables sociodemográficas en las actitudes hacia la sostenibilidad, aprovechando la capacidad de estos modelos para procesar relaciones no lineales y altamente complejas. El tercer artículo aborda la cuestión de cómo las prácticas sostenibles en la organización de conferencias — incluyendo alojamiento, transporte, catering y recinto de celebración del evento — influyen en la intención de participar de manera presencial, así como el papel moderador de los formatos híbridos en dicha relación.
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