Artigo em revista científica Q1
Discovering the patterns of online reviews of hostels in Beijing and Lisbon
Ana Brochado (Brochado, A.); Paulo Rita (Rita, P.); Sérgio Moro (Moro, S.);
Título Revista
Journal of China Tourism Research
Ano (publicação definitiva)
2019
Língua
Inglês
País
Países Baixos (Holanda)
Mais Informação
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Abstract/Resumo
This study employed a data mining approach to model the quantitative scores given to hostels located in Beijing, China, and Lisbon, Portugal, in guests’ online reviews posted on Booking.com. A neural network was built using a total of nine input features (e.g. age, most and least favorite aspects, travel and traveler types, nationality, hostel, and month and weekday of review) to model the score distributions. Each feature’s contribution to the scores was then extracted through data-based sensitivity analysis. The most favorite aspect and continent of origin were the two most significant features for hostels in both cities. Lisbon guests were also highly influenced by the hostel itself and traveler type as compared with Beijing travelers. Notably, facilities are the most favorite aspect valued by guests staying in Lisbon, while those that stay in Beijing hostels give more importance to value for money. These findings denote different guest behaviors are associated with each city’s particular offerings.
Agradecimentos/Acknowledgements
--
Palavras-chave
Service quality,Hostels,Online reviews,Data mining,Beijing,Lisbon
  • Economia e Gestão - Ciências Sociais
  • Sociologia - Ciências Sociais
  • Línguas e Literaturas - Humanidades
Registos de financiamentos
Referência de financiamento Entidade Financiadora
UID/SOC/03127/2013 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
UID/MULTI/0446/2013 Fundação para a Ciência e a Tecnologia
UID/PSI/03125/2013 Fundação para a Ciência e a Tecnologia

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