Κατασκευή Πλατφόρμας Ηλεκτρονικού Εμπορίου για τον Κλάδο του Τουρισμού Βασισμένη σε Αλγόριθμο Τεχνητής Νοημοσύνης

Το άρθρο με τίτλο “Κατασκευή Πλατφόρμας Ηλεκτρονικού Εμπορίου για τον Κλάδο του Τουρισμού Βασισμένη σε Αλγόριθμο Τεχνητής Νοημοσύνης” δημοσιεύτηκε στο επιστημονικό περιοδικό ο Computational Intelligence and Neuroscience με SiteScore 3.9 (2021). Ο ενεργός σύνδεσμος του άρθρου είναι: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1155/2022/5558011. Ο Σύνδεσμος Scopus: https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-
85132275469&origin=resultslist&sort=plff&src=s&sid=e4bf8a48c366e14737c2741ef4118405&sot=a&sdt=sisr&s=SOURCEID+%287000153240%29&sl=22&sessionSearchId=e4bf8a48c366e14737c2741ef4118405. Η λέξη-κλειδί που χρησιμοποιήθηκε για την αναζήτηση του άρθρου ήταν το e-commerce.

Τι προσπαθεί να βρει το άρθρο.

Tο άρθρο προσπαθεί να μελετήσει την κατασκευή μιας πλατφόρμας τουριστικού ηλεκτρονικού εμπορίου βασισμένης σε αλγόριθμο τεχνητής νοημοσύνης. Ο βασικός στόχος του άρθρου είναι να αντιμετωπίσει την υφιστάμενη κατάσταση της καθυστερημένης ανάπτυξης του ηλεκτρονικού εμπορίου στον τουρισμό. Για να το πετύχει αυτό, διερευνά την εισαγωγή σύγχρονων τεχνολογιών πληροφορικής, βασιζόμενο σε πλατφόρμα υπολογιστικού νέφους (cloud computing), ανάλυση μεγάλων δεδομένων (big data analysis), K-means και άλλες βασικές τεχνολογίες. Το άρθρο αναλύει μεθόδους κατασκευής πλατφορμών, επιλέγει μεθόδους δικτύωσης και στοχεύει στην κατασκευή ενός μοντέλου ανάλυσης μεγάλων δεδομένων για έξυπνο τουρισμό βασισμένο σε τεχνητή νοημοσύνη. Σκοπός είναι η προώθηση της ανάπτυξης της βιομηχανίας του τουριστικού ηλεκτρονικού εμπορίου. Επιπλέον, επιδιώκει την εξοικονόμηση κόστους και τη βελτίωση της αποδοτικότητας για τους παρόχους ταξιδιωτικών υπηρεσιών. Το άρθρο διεξάγει επίσης ανάλυση αναγκών από την οπτική γωνία των τουριστών, των αξιοθέατων, των παρόχων υπηρεσιών και των τουριστικών διοικητικών υπηρεσιών.

Συνοψίζοντας, τα κύρια σημεία που προσπαθεί να αναδείξει ή να βρει το άρθρο περιλαμβάνουν:

• Τη μελέτη της κατασκευής μιας τουριστικής πλατφόρμας ηλεκτρονικού εμπορίου.
• Την αντιμετώπιση της καθυστέρησης στην ανάπτυξη του τουριστικού ηλεκτρονικού εμπορίου.
• Την εφαρμογή αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης (όπως K-means) και τεχνολογιών μεγάλων δεδομένων και cloud computing στον τουρισμό.
• Την κατασκευή ενός μοντέλου ανάλυσης μεγάλων δεδομένων για έξυπνο τουρισμό.
• Την προώθηση της ανάπτυξης της τουριστικής βιομηχανίας μέσω του ηλεκτρονικού εμπορίου.
• Την αύξηση της ικανοποίησης των πελατών και την κάλυψη των διαφορετικών αναγκών τους.
• Την εξοικονόμηση κόστους και τη βελτίωση της αποδοτικότητας.
• Την ανάλυση της σχέσης μεταξύ έξυπνου τουρισμού, ανάπτυξης ηλεκτρονικού εμπορίου και συνολικής ανάπτυξης του τουρισμού

Μεθοδολογία έρευνας του άρθρου.

Η μεθοδολογία έρευνας του άρθρου βασίζεται κυρίως σε ανάλυση τεχνολογικών συστημάτων και πειραματική εφαρμογή αλγορίθμων τεχνητής νοημοσύνης, χωρίς τη χρήση παραδοσιακών ερευνητικών εργαλείων όπως ερωτηματολόγια ή eyetracking. Πιο συγκεκριμένα, οι μέθοδοι οι οποίοι χρησιμοποιήθηκαν είναι οι εξής:

1. Ανάλυση μεγάλων δεδομένων (Big Data Mining) → για τη συλλογή και επεξεργασία ταξιδιωτικών πληροφοριών.
2. Αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης (AI):

• K-Means→ για ομαδοποίηση χρηστών με βάση τις προτιμήσεις τους.
• Αλγόριθμος Apriori→ για ανακάλυψη προτύπων αγορών σε e-commerce περιβάλλον.
• Νευρωνικά δίκτυα (BP Neural Network)→ για πρόβλεψη συμπεριφοράς χρηστών και εξατομικευμένες προτάσεις.

3. Αρχιτεκτονική συστήματος (System Design)→ σχεδιασμός frontend και backend πλατφόρμας.
4. Στατιστική ανάλυση με SPSS→ για ανάλυση συσχετίσεων μεταξύ μεταβλητών τουριστικής δραστηριότητας (π.χ αριθμός χρηστών, εισόδημα).

Εν κατακλείδι , πρόκειται για μια τεχνολογική – αναλυτική προσέγγιση και όχι για μια κοινωνική – ποιοτική έρευνα.

Τα ερωτήματα που θέτει.

Μέσα από την μεθοδολογία και τους στόχους του άρθρου, προκύπτουν έμμεσα κάποια βασικά ερευνητικά ερωτήματα, όπως:

• Πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί η τεχνητή νοημοσύνη για την ενίσχυση της εμπειρίας τουριστών σε e-commerce πλατφόρμες;Το ερώτημα αφορά τον τρόπο με τον οποίο οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης (AI), όπως τα νευρωνικά δίκτυα, μπορούν να εντοπίζουν τις ανάγκες και προτιμήσεις των τουριστών σε πραγματικό χρόνο και να προσαρμόζουν δυναμικά το περιεχόμενο της πλατφόρμας (π.χ. προτάσεις πακέτων, προσφορές). Στόχος είναι η προσωποποιημένη εμπειρία χρήστη, που αυξάνει την ικανοποίηση και την πιθανότητα αγοράς.
• Ποιός είναι ο αντίκτυπος της χρήσης big data και αλγορίθμων ταξινόμησης (K-means, Apriori) στη διαχείριση και προώθηση τουριστικών προϊόντων;Αναλύει το πώς η εξόρυξη και ανάλυση μεγάλων όγκων δεδομένων (π.χ. κρατήσεις, αναζητήσεις, συμπεριφορά χρηστών) μπορούν να βοηθήσουν τις πλατφόρμες να ομαδοποιούν τους χρήστες (K-means) και Βρίσκουν μοτίβα αγοράς (Apriori). Η χρήση αυτών των εργαλείων οδηγεί σε στοχευμένο μάρκετινγκ και αποτελεσματικότερη διαχείριση προϊόντων, ενισχύοντας την κερδοφορία.
• Ποια είναι η σχέση μεταξύ της ανάπτυξης τουριστικών e-commerce συστημάτων και της οικονομικής απόδοσης περιοχών;Ερευνά αν υπάρχει οικονομική συσχέτιση ανάμεσα στην τεχνολογική ανάπτυξη μιας τουριστικής περιοχής (μέσω e-commerce) και στην άνοδο της τοπικής οικονομίας (τουριστικά έσοδα, αφίξεις). Αν διαπιστωθεί θετική συσχέτιση, το e-commerce αναγνωρίζεται ως οικονομικός επιταχυντής για τουριστικές περιοχές.
• Μπορεί η χρήση έξυπνων συστημάτων να προβλέψει ή να προσαρμόσει τουριστικές προτιμήσεις;Αναφέρεται στη δυνατότητα πρόβλεψης (predictive modeling) της συμπεριφοράς τουριστών μέσω AI — δηλαδή, να αναγνωρίζονται τάσεις πριν ακόμη εκφραστούν από τον χρήστη. Αυτή η δυνατότητα βοηθά στην προληπτική προσαρμογή υπηρεσιών και προσφορών, βελτιώνοντας την εμπειρία και αυξάνοντας την αφοσίωση.
• Πώς επηρεάζει η αρχιτεκτονική του συστήματος και η ευχρηστία του τις κρατήσεις και τη χρήση της πλατφόρμας;Αναφέρεται στη σχέση μεταξύ τεχνικού σχεδιασμού (π.χ. διασύνδεση, ταχύτητα, ευκολία χρήσης) και της συχνότητας χρήσης της πλατφόρμας από τους τουρίστες. Η εμπειρία χρήστη (UX) είναι κρίσιμη: μια πλατφόρμα που είναι εύκολη στη χρήση και γρήγορη οδηγεί σε περισσότερες κρατήσεις και μειώνει την εγκατάλειψη της διαδικασίας αγοράς.

Τα αποτελέσματα που έχει βρει.

Τα αποτελέσματα που παρουσιάζει το άρθρο, με βάση την πειραματική εφαρμογή της τουριστικής e-commerce πλατφόρμας που βασίζεται σε αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης είναι η αύξηση της τουριστικής επισκεψιμότητας (μετά την εισαγωγή του AI στο σύστημα, ο αριθμός των τουριστών αυξήθηκε κατά 3,54% σε σύγκριση με προηγούμενα έτη), η αύξηση της οικονομικής απόδοσης (οι πωλήσεις/έσοδα στις περιοχές όπου εφαρμόστηκε η πλατφόρμα παρουσίασαν άνοδο κατά 4,2% ετησίως) και η ικανοποίηση των χρηστών (η πλατφόρμα ικανοποίησε περίπου το 90% των αγοραστικών αναγκών των χρηστών για τουριστικά προϊόντα όπως κρατήσεις, εισιτήρια, ξενοδοχεία κλπ).

Τα συμπεράσματα του. 

Το άρθρο καταλήγει ότι η ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης σε τουριστικές πλατφόρμες e-commerce μπορεί να βελτιώσει την εμπειρία των χρηστών και την αποδοτικότητα των επιχειρήσεων. Μέσα από αλγόριθμους όπως K-means και Apriori επιτυγχάνεται εξατομίκευση υπηρεσιών και έξυπνη ανάλυση δεδομένων. Η πλατφόρμα οδηγεί σε αύξηση τουριστικής κίνησης και οικονομικής ανάπτυξης, ενώ συμβάλει στη μετάβαση του τουρισμού από παραδοσιακό σε ψηφιακό και “έξυπνο” μοντέλο. Παρά τα θετικά ευρήματα, το άρθρο έχει αποσυρθεί και τα συμπεράσματά του δεν θεωρούνται επιστημονικά έγκυρα.

Προσωπικές σκέψεις και προτάσεις σχετικά με την έρευνα.

Η ιδέα αξιοποίησης τεχνητής νοημοσύνης στον τουριστικό τομέα είναι εξαιρετικά επίκαιρη και ενδιαφέρουσα. Η χρήση αλγορίθμων για ανάλυση προτιμήσεων, δυναμική προώθηση προϊόντων και αυτοματοποίηση κρατήσεων έχει τη δυνατότητα να βελτιώσει σημαντικά την εμπειρία του ταξιδιώτη. Η έρευνα δεν περιλαμβάνει ερωτηματολόγια, συνεντεύξεις ή άμεση εμπειρική συμμετοχή χρηστών και αυτό αποτελεί αδυναμία, αφού δεν καταγράφεται πώς οι πραγματικοί χρήστες αντιλαμβάνονται ή χρησιμοποιούν την πλατφόρμα. Παρόλο που αναφέρονται αποτελέσματα, δεν τεκμηριώνεται πώς ακριβώς εφαρμόστηκε η πλατφόρμα σε πραγματικό περιβάλλον. Η μελέτη θα ήταν πιο αξιόπιστη με μια πιλοτική εφαρμογή σε κάποια τουριστική περιοχή, να χρησιμοποιηθούν ερωτηματολόγια ικανοποίησης και ανάλυση συναισθήματος για να εμπλουτιστούν τα δεδομένα, να εφαρμοστεί τεστ χρηστικότητας (usability test) με πραγματικούς τουρίστες, να ενσωματωθούν και τεχνολογίες eye-tracking ή VR, για πιο ρεαλιστική προσομοίωση εμπειρίας και να δοθεί έμφαση στην ασφάλεια και διαφάνεια της χρήσης δεδομένων, αφού οι AI τεχνολογίες βασίζονται σε ευαίσθητες πληροφορίες.

Επειδή το άρθρο έχει αποσυρθεί (retracted), οι ισχυρισμοί του χρειάζονται επιβεβαίωση μέσα από πιο έγκυρες και διαφανείς μελέτες.

Share on Facebook

Tweet