Satisfacción del turista usando factores motivacionales : comparación de modelos de aprendizaje estadístico

Vanegas López, Juan Gabriel; Muñetón Santa, Guberney

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Colección de los Centros Asociados
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Colombia
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Instituto de Estudios Regionales - INER/UdeA - Cosecha
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dc.contributor	Recursos Estratégicos, Región y Dinámicas Socioambientales
dc.creator	Vanegas López, Juan Gabriel
dc.creator	Muñetón Santa, Guberney
dc.date	2024-03-21T16:54:45Z
dc.date	2024-03-21T16:54:45Z
dc.date	2024
dc.date.accessioned	2025-09-21T20:05:37Z
dc.date.available	2025-09-21T20:05:37Z
dc.identifier	0120-7555
dc.identifier	https://hdl.handle.net/10495/38643
dc.identifier	10.18601/01207555.n34.06.
dc.identifier	2346-206X
dc.identifier.uri	https://biblioteca-repositorio.clacso.edu.ar/handle/CLACSO/258720
dc.description	RESUMEN: El nivel de satisfacción de un turista con el destino visitado y su intención de volver a visitarlo se asumen como dependientes de su experiencia previa con el lugar. Para observar esta perspectiva relacional, se utilizó un conjunto de datos de 386 turistas que visitaron la ciudad de Medellín (Colombia) durante el año 2018. Para predecir la variable de volver a visitar la ciudad y la satisfacción con el destino, se usaron las variables consideradas de empuje (push) y aquellas que halan (pull) al turista. Se estimaron cuatro modelos de aprendizaje estadístico para la clasificación de los turistas: regresión logística, árboles aleatorios, máquinas de soporte vectorial y el conjunto de aumento de gradiente extremo. Las variables más importantes en las estimaciones de la satisfacción fueron ‘hablar sobre una experiencia de viaje en el futuro’ e ‘ir a lugares que mis amigos no han visitado’; y para volver a visitar la ciudad fueron ‘visitar lugares históricos’ y ‘viajar a bajos precios’.
dc.description	ABSTRACT: The level of satisfaction of a tourist with the destination visited, as well as his or her intention to revisit the destination, is assumed to be dependent on his or her previ-ous experience with the place. To observe this relational perspective, a dataset of 386 tourists who visited the city of Medellin (Colombia) in 2018 was used. To predict the variables of revisiting the city and satisfac-tion with the destination, we consider push and pull variables. Four statistical learning models were estimated to classify tourists: Logistic Regression (lr), Random Forests (rf), Support Vector Machines (sVm), and the Extreme Gradient Boosting algorithm. The most important variables in the satisfaction estimation were: ‘talk about future travel experiences’ and ‘go to places my friends have not visited’, while for revisiting the city the variables were: ‘visit historical places’ and ‘travel at low prices’.
dc.format	application/pdf
dc.format	application/pdf
dc.language	spa
dc.publisher	Universidad Externado de Colombia
dc.relation	Rev. Turismo y sociedad
dc.relation	178
dc.relation	149
dc.relation	34
dc.relation	Revista Turismo y Sociedad
dc.rights	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/
dc.rights	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.subject	Turismo - Medellín
dc.subject	Técnicas de predicción
dc.subject	Satisfacción del turista
dc.subject	Motivaciones del turista
dc.subject	Aprendizaje supervisado
dc.subject	Algoritmos de aprendizaje estadístico
dc.subject	Máquinas de soporte vectorial
dc.title	Satisfacción del turista usando factores motivacionales : comparación de modelos de aprendizaje estadístico
dc.title	Tourist satisfaction using motivational factors : comparison of statistical learning models
dc.type	Artículo de revista
dc.type	http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
dc.type	http://purl.org/redcol/resource_type/CJournalArticle
dc.type	http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
dc.type	info:eu-repo/semantics/article
dc.type	info:eu-repo/semantics/publishedVersion