دانلود مقاله ISI انگلیسی شماره 81877
ترجمه فارسی عنوان مقاله

تجزیه و تحلیل الگوهای فضایی و زمانی گردشگری در اروپا با وضوح بالا با منابع داده های متداول و بزرگ

عنوان انگلیسی
Analysing spatiotemporal patterns of tourism in Europe at high-resolution with conventional and big data sources
کد مقاله سال انتشار تعداد صفحات مقاله انگلیسی
81877 2018 15 صفحه PDF
منبع

Publisher : Elsevier - Science Direct (الزویر - ساینس دایرکت)

Journal : Tourism Management, Volume 68, October 2018, Pages 101-115

ترجمه کلمات کلیدی
اطلاعات بزرگ، نقشه برداری، تراکم گردشگری، شدت گردشگری، فصلی، اروپا،
کلمات کلیدی انگلیسی
Big data; Mapping; Tourist density; Tourism intensity; Seasonality; Europe;
ترجمه چکیده
آمار موجود در مورد گردشگری از منابع رسمی اروپایی، از لحاظ قطعنامه های فضایی و زمانی، محدود کردن تحلیل های بالقوه و برنامه های مربوط به مدیریت و سیاست های گردشگری محدود است. در این مطالعه، یک مجموعه رمان کامل، جامع و سازگار، که چگالی گردشگری را در تفکیک فضایی با تفکیک ماهانه برای کل اتحادیه اروپا توصیف کرد، تهیه کردیم. این به دلیل ادغام داده ها از منابع آماری معمولی با داده های بزرگ از منابع در حال ظهور، یعنی دو سرویس اصلی رزرو آنلاین حاوی موقعیت دقیق و ظرفیت شرکت های پذیرایی گردشگری است. مجموعه داده های تولید شده به ما اجازه دادیم الگوهای بی نظیری از گردشگری در اروپا را با جزئیات بی سابقه ای آشنا کنیم، نشان دهنده مفید بودن تکمیل داده های آماری رسمی با منابع اطلاعاتی در حال ظهور بزرگ است.
پیش نمایش مقاله
پیش نمایش مقاله  تجزیه و تحلیل الگوهای فضایی و زمانی گردشگری در اروپا با وضوح بالا با منابع داده های متداول و بزرگ

چکیده انگلیسی

Available statistics on tourism from official European sources are limited in terms of both the spatial and temporal resolutions, curbing potential analyses and applications relevant for tourism management and policy. In this study, we produced a novel, complete and consistent dataset describing tourist density at high spatial resolution with monthly breakdown for the whole of the European Union. This is achieved thanks to the integration of data from conventional statistical sources with big data from emerging sources, namely two major online booking services containing the precise location and capacity of tourism accommodation establishments. The produced dataset allowed us to uncover key spatiotemporal patterns of tourism in Europe at unprecedented detail, showcasing the usefulness of complementing official statistical data with emerging big data sources.