INIT – Institut für Nachhaltige und Innovative Tourismusentwicklung
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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.
Perception of Crowding
(2023)
One of the reasons for establishing digital visitor management systems can be to avoid overcrowding and crowding (Schmücker et al., 2022).
Objective data (counts) or subjective assessments by visitors, residents or businesses can be used to identify "overcrowding", "crowding", "crowdedness" or "crowding". This analysis is about the subjective perception of crowding by visitors in selected German destinations in summer 2022.
Wahrnehmung von Crowding
(2023)
Einer der Gründe für die Etablierung von digitalen Besuchermanagementsystemen kann die Vermeidung von Überfüllung und Gedränge sein.
Zur Identifizierung von „Überfüllung“, „Gedränge“, Crowdedness“ oder „Crowding“ können objektive Daten (Zählungen) oder subjektive Einschätzungen von Besuchenden, Einwohnerinnen und Einwohnern oder Unternehmen herangezogen werden. In dieser Analyse geht es um die subjektive Wahrnehmung von Crowding durch Besuchende in ausgewählten deutschen Destinationen im Sommer 2022.
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.
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.