Fakultät Tourismus-Management
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Tourism is an important economic driver for numerous regions, at- tracting more than one billion visitors annually. While economically significant, excessive numbers of visitors lead to local overcrowding, which negatively im- pacts visitors’ experience and safety, and causes environmental harm. This paper proposes a practical approach to empowering destination management organiza- tions (DMOs) to manage tourist flows. We advocate for a rule-based approach that models visitor occupancy based on easily understandable influence factors like weather and date. As a central component, an ontology-guided knowledge graph ensures compatibility with diverse touristic data models and allows seam- less integration into existing infrastructures. By digitizing DMOs’ experiential knowledge, we facilitate the implementation of lean and cost-effective visitor guidance. We demonstrate our approach by implementing two applications for two different use cases. The results of our qualitative evaluation reveal the com- pelling potential for rule-based occupancy modeling approaches serving as a baseline for future visitor management systems.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Füssen ländlicher Raum werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Sauerland (Winter) werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Sauerland (Sommer) werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Ruhrgebiet werden in diesem Bericht dargestellt.
Digitales Besuchermanagement beschreibt die Beeinflussung von Reise- und Ausflugsentscheidungen durch digitale Verfahren zur Vermeidung von Überlastungen in Destinationen. Es umfasst die Bereitstellung von Daten, die Datenhaltung, das Erarbeiten von Empfehlungen und das Ausspielen der Ergebnisse über digitale Touchpoints. Dieses Kapitel beschreibt die Ziele und Bestandteile eines digitalen Besuchermanagementsystems im Tourismus und bewertet Möglichkeiten und Grenzen. Abschließend werden offene Forschungsfelder definiert.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Ostsee werden in diesem Bericht dargestellt.
Die Rahmenbedingungen der Personalarbeit haben sich in den vergagenen zehn Jahren dramatisch verändert. Als Gründe zu nennnen sind die Digitalisierung, die Globalisierung, der demograischen Wandel, der Kulturwandel sowie die großen Krisen der vergagenen Jahre. Dies alles hat in unterschiedlicher WEise Auswirkung auf die Personalwirtschaft.
Ein Aspekt der Personalwirtschaft wird in den vergagnenen Jahren zunehmend diskutiert: die Zukunft der Arbeit. Dabei scheint eines klar: Der Arbeit - zumindest in Deutschland - gehen zunehmend die Werktätigen aus. Dabei wird oft auf die Utopie des New Work (Bergmann, 2007) verwiesen und neben diesem Begriff des New Work werden Aspekte zukünfiger Arbeitsmodelle (Future of Work) mitdiskutiert (Cloots, 2022). Wie also steht es um die Auswirkungen der vierten industriellen Revolution of Organisationen, Führung und Beschäftigung?
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Füssen Innenstadt werden in diesem Bericht dargestellt.
Carsharing is an integral part of the transformation toward flexible and sustainable mobility. New carsharing programs are entering the market to challenge large operators by offering innovative services. This study investigates the use of generative machine learning models for creating synthetic data to support carsharing decision–making when data access is limited. To this end, it explores the evaluation, selection, and implementation of leading-edge methods, such as generative adversarial networks (GANs) and variational autoencoders (VAEs), to generate synthetic tabular transaction data of carsharing trips. The study analyzes usage data of an emerging carsharing program that is expanding its services to include free-floating electric vehicles (EVs). The results show that augmenting real training data with synthetic samples improves predictive modeling of upcoming trips by up to 4.63%. These results support carsharing researchers and practitioners in generating and leveraging synthetic mobility data to develop solutions to real-world decision support problems in carsharing.
Webseiten und soziale Medien haben für Gäste einen zunehmenden Einfluss auf die Wahrnehmung von Destinationen und die Entscheidung, ein Reiseziel zu besuchen. Neben bildlich und textlich hervorgehobenen Merkmalen des Reiseziels oder der Attraktionen werden auch Nachhaltigkeitsinformationen von Destinationen, Reiseveranstaltern oder Hotels über diese digitalen Medien kommuniziert. Vor diesem Hintergrund wird im vorliegenden Beitrag für Reiseveranstalter untersucht, ob die Kommunikation ausgewählter Veranstalter mit Fokus auf die digitalen Kommunikationskanäle Webseite und Instagram geeignet ist, Informationen über nachhaltige Angebotsmerkmale zu verbreiten und die Wahrnehmung zu fördern. Dazu wird eine anbieterseitige Analyse von Reiseveranstaltern durchgeführt sowie Nachhaltigkeitsinformationen untersucht.
Sustainability is a critical challenge in modern tourism, exacerbated by climate change and globalization. Thanks to digitization, data-driven approaches constitute a key technology for addressing related issues, such as overtourism. However, the overarching complexity of the touristic data landscape, amplified by the interplay of diverse digital platform ecosystems, poses considerable challenges to both data owners and consumers. To mitigate such issues, knowledge graphs (KGs) have received significant attention. KGs focus on data quality by employing unified data models and continuous data refinements, making them well-suited for data-driven applications. Although promising, many challenges must be addressed to make KGs useful in practice. This paper overviews the state of the art of the field and identifies avenues for future research, explicitly focusing on touristic value and sustainability. Following our results, future research should focus on different areas, notably real-time knowledge graph population, distributed and parallelized processes, and ontologies for dynamic data types.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Nordsee Schleswig-Holstein - Sylt werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Nordsee Schleswig-Holstein - Speicherkoog werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets und das Informationsverhalten zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Nordsee Schleswig-Holstein - Büsum werden in diesem Bericht dargestellt.
Im Rahmen des Forschungsprojektes AIR – AI-basierter Recommender für nachhaltigen Tourismus – wurden Gästebefragungen in Form von Face to Face-Interviews in allen sechs Use Cases durchgeführt. Diese Form der Bedarfsanalyse soll dazu dienen, Informationen über die Demographie der Gäste, touristische Verhaltensmuster, Gründe für die Zielauswahl und Wahrnehmung des Zielgebiets, das Informationsverhalten sowie die Offenheit für Lenkungssysteme zu erhalten. Die Ergebnisse der Befragungen im Use Case Nordsee Schleswig-Holstein - St. Peter-Ording werden in diesem Bericht dargestellt.
Eine Umfrage des Bayerischen Zentrums für Tourismus ermöglicht eine erste Bilanz darüber, ob und wie Bayern von der Generation Z bereist wird, welche Assoziationen Bayern als Reisedestination weckt und welche Gründe aus Sicht der Reisenden von Morgen für oder gegen einen Bayernurlaub sprechen.
In Zusammenarbeit mit der GfK wurde die bevölkerungsrepräsentative Umfrage im Januar und Februar 2023 unter über 3.000 Frauen und Männern zwischen 18 und 74 Jahren in Deutschland durchgeführt. Angelehnt an die definitorische Abgrenzung der Generation Z als alle zwischen 1995 und 2010 geborenen Personen gehören 489 Proband*innen der Gesamtstichprobe der Generation Z an und waren zum Zeitpunkt der Umfrage zwischen 18 und 28 Jahren alt. Eine gesonderte Datenauswertung ermöglicht es, die Generation Z und Bayern als Reiseland in einen gemeinsamen Kontext zu setzen und in dieser Hinsicht erste Ansätze generationsspezifischer Unterschiede zu identifizieren.
Im Zentrum dieser Arbeit steht die Gruppe der Senioren (im Alter von 60 bis 85 Jahren), die sich in diesem Alter für einen neuen Wohnort innerhalb Deutschlands entscheiden. Die Arbeit betrachtet das Thema der Altersbinnenmigration, also den Umzug im Seniorenalter innerhalb Deutschlands, am Beispiel von Bad Wörishofen und Memmingen. Dabei wird das Thema der Altersbinnenmigration aus gesellschaftlicher und individueller Perspektive betrachtet. Die gesellschaftliche Perspektive greift dabei den Blickwinkel der „Radikalisierung der Moderne“ von Giddens auf und analysiert, wie sich die Dimensionen „Entbettung“, „Reflexivität“ und „Globalisierung“ auf gesellschaftlicher Ebene (Makroebene) zeigen. Daran anschließend folgt der Perspektivenwechsel auf die individuelle Ebene (Mikroebene). Es wird beschrieben, wie diese drei Dimensionen auf das Leben der Senioren wirken. Verfolgt wird dabei der Gedanken, dass Strukturen (gesellschaftliche Bedingungen) und Handeln (individuelle Perspektive) in wechselseitiger Verbindung stehen: Strukturen beeinflussen Handeln (ermöglichend oder einschränkend) und Handeln lässt Strukturen verändern. Die Altersbinnenmigration wird in dieser Arbeit als Handlung interpretiert, die auf die gesellschaftliche Situation (Strukturen) eine Reaktion ist. Mögliche Veränderungen der Strukturen, als Konsequenz aus der Handlung, werden abschließend bedacht.
Die Umstände und Gründe für die Handlung der Altersbinnenmigration werden im Rahmen von quantitativen Befragungen in Bad Wörishofen und Memmingen unter 60- bis 85-Jährigen untersucht. Besonderes Augenmerk liegt dabei auch auf dem Vergleich dieser Gruppe, mit den 60- bis 85-jährigen Personen in den beiden Untersuchungsorten, die im Alter nicht zugezogen sind. Dabei sind zentrale Aspekte wie die Lebenszufriedenheit, das Altersbild, die Definition von Heimat sowie die Eigenschaften eines idealen Wohnortes von Interesse. Durch die Befragungen in Bad Wörishofen und Memmingen konnten 1.200 (Bad Wörishofen) und 865 (Memmingen) ausgefüllte Fragebögen gewonnen werden, die Einblick in die Gruppe der Altersbinnenmigranten und der gleichaltrigen Nicht-Altersbinnenmigranten geben. Dabei zeigt sich, dass Altersbinnenmigranten schon in ihrem Leben zuvor Kontingenz erfahren haben und im Seniorenalter eine Idylle von Natur, kurzen Wegen und medizinischer Versorgung wünschen. Soziale Beziehungen spielen bei der Ortswahl eine untergeordnete Rolle. So werden diese auch bei der Beschreibung des idealen Wohnortes nachrangig genannt. Im Gegensatz dazu sind Freunde für Nicht-Altersbinnenmigranten am idealen Wohnort deutlich wichtiger. Mit Hilfe der Daten werden Cluster von Altersbinnenmigranten gebildet; also Gruppen von sich, in den Motiven und soziodemographischen Merkmalen, ähnlich seienden Altersbinnenmigranten. Diese Erkenntnisse können – mit Blick zurück auf die Strukturebene – für Gesellschaft und (Stadt-)Politik hilfreich sein, um mit dieser (größer werdenden) Gruppe der zugezogenen Senioren umzugehen.
Diese Arbeit hat einen explorativen Charakter, ihr Anspruch sind keine repräsentativen Aussagen. Vielmehr soll diese Arbeit Einsichten in die Gruppe der Altersbinnenmigranten geben. Sie soll auch ein Anstoß sein, das Thema Altersbinnenmigration im Rahmen der Diskussion zum Thema „Gestaltung des Rentenalters“ mitzudenken.zeige weniger
Green information systems are often praised for their potential to foster sustainability in citizens’ daily lives and meet their needs. With this focus on citizens, districts that use smart technologies provide a litmus test, the results of which will indicate how to design smart green information systems that better meet the needs and desires of citizens. To date, however, guidelines on how to design such green information systems in urban areas or actively involve citizens in this process are few and far between. In recognition and remedy of this shortage, the study draws on the design science research paradigm to develop seven design principles for citizen-centric green information systems that can be used in sustainable smart districts. These principles are evaluated in 15 semi-structured interviews and a prototype of a mobile district app for a citizen-centric green information system is instantiated. By taking this citizen-centric perspective, the paper fosters the active involvement of humans in the design of sustainable urban environments.
Um das Mobilitätsverhalten in Bayern während der Corona-Pandemie (2020/2021) abzubilden, hat das Bayerische Zentrum für Tourismus für jeden Landkreis und jede kreisfreie Stadt aggregierte und anonymisierte Mobilfunkdaten zu eingehenden und ausgehenden Mobilitätsbewegungen sowie diejenigen innerhalb eines Kreises für jeden Monat des Jahres 2020 und des ersten Halbjahres 2021 ausgewertet. Die so ermittelte Gesamtmobilität der einzelnen Landkreise und kreisfreien Städte wird mit dem entsprechenden Wert des jeweiligen Monats des Jahres 2019 verglichen.