INIT – Institut für Nachhaltige und Innovative Tourismusentwicklung
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As recreational tourism in rural areas rises in popularity, overtourism, and crowding pose growing challenges, impacting both society and the environment. To support sustainable smart tourism, an information system for visitor management offers a valuable approach. A significant challenge in this context is the identification of suitable alternatives to congested areas. This paper proposes a method to calculate route similarities with distance-based algorithms and machine learning models using descriptive data to redirect visitors to less-crowded paths. A case study in a nature park validates the approach, using real-world hiking data from an online outdoor platform. Expert surveys on route similarity are used to train the models and evaluate the results. Machine learning significantly outperforms traditional similarity algorithms, achieving up to 117% higher R2 values (0.448 vs. 0.206), 26% lower MSE values (0.530 vs. 0.719), and 40% higher Spearman correlations (0.699 vs. 0.498). The random forest regression model yields the best results. This research provides a foundation for future efforts to enhance sustainable tourism by offering a data-driven approach to identifying alternative routes that align with visitor preferences.
As part of the AIR research project - AI-based recommender for sustainable tourism - guest surveys were conducted in the form of face-to-face interviews in six German use cases: North Sea, Baltic Sea, Sauerland (ski resorts and lakes), Ruhr area, Allgäu Füssen, Allgäu rural area. This form of demand analysis is intended to obtain information about the demographics of the guests, tourist behaviour patterns, reasons for the choice of destination and perception of the destination as well as information behaviour. The surveys were carried out from July to the end of September 2022, for the Sauerland ski resorts in the 2022/23 winter season. 5,975 people were surveyed in total, all of whom are included in this SPSS dataset (sav-format).
In Anbetracht der Bedeutung von Tragfähigkeitsgrenzen touristischer Destinationen untersucht der vorliegende Beitrag die Korrelation der subjektiven Crowding-Wahrnehmung von Besuchern und der tatsächlichen Besucheranzahl am Hopfensee im Allgäu. Das konkrete Ziel der Untersuchung ist es, einen Schwellenwert zu identifizieren, ab wann die Anwesenheit von Personen als überfüllt empfunden wird, sprich ab welcher Besuchermenge die Bewertungen der Besucher eine festgelegte akzeptable Grenze überschreiten. Hierfür werden Messergebnisse der Personenzählung mittels bildgebender Verfahren und subjektive Crowding-Einschätzungen von Besuchern kombiniert. Durch den Einsatz einer Receiver Operating Characteristic (ROC) Kurve in Kombination mit dem Youden-Index wird der optimale Schwellenwert zwischen der relativen Crowding-Wahrnehmung und der gemessenen Besucherzahl berechnet. Der Beitrag diskutiert die Ergebnisse, Limitationen der genutzten Methode und zeigt zukünftige Forschungsbereiche auf.
Overtourism presents significant challenges to popular tourist destinations, necessitating innovative approaches for effective visitor management. This study explores the application of digital nudges, specifically the decoy effect, within recommender systems as a strategy to mitigate overtourism. By conducting focus group experiments, we assess the impact of the decoy effect on the spatial and temporal steering of visitors. The findings indicate a stronger preference for spatial steering, where introducing a decoy option effectively redirects tourists to less crowded destinations. Additionally, the research highlights the complexity of visitor decision-making, revealing that personal preferences and prior experiences often influence choices more than digital interventions alone. These results underscore the potential of strategically designed digital tools, such as recommender systems, to promote sustainable tourism by balancing visitor distribution. The study advocates for further exploration of tailored, technologically driven solutions that account for the diverse motivations and preferences of tourists, aiming to alleviate the pressures of overtourism while enhancing the visitor experience.
Die Zeit der starken touristischen Nachfrage vor Beginn der COVID-19-Pandemie im Frühjahr 2020 sowie die Zeit der Pandemie selbst haben die Diskussion über ein erträgliches Maß an (Tages-)Gästen in ländlich geprägten Destinationen verschärft. Dies wurde in zahlreichen Presseartikeln aufgegriffen, die Gäste als (vermeintliche) Verursacher:innen für beispielsweise Overcrowding, Verkehrsbelastung oder Umwelt- und Naturverschmutzung einerseits und die Einheimischen als Leidtragende andererseits darstellen. Diese Phänomene sind der Grund, das Verhältnis von einheimischer Bevölkerung und Tourist:innen im ländlichen Raum näher zu betrachten. Als zentrale Themen werden in diesem Beitrag das Wissen um die Funktionen des ländlichen Raums, mögliche Zielkonflikte der Raumnutzung sowie Kenntnisse zu Konflikttypen und -dynamiken beleuchtet, um diese in ländlich geprägten Destinationen reflektieren, einordnen und Lösungsansätze formulieren zu können. Dabei wird die Hypothese verfolgt, dass offensichtliche Konflikte zwischen Reisenden und Bereisten auch symptomatischer Natur sein und auf tiefer liegende strukturelle Ursachen innerhalb einer Destination oder der Stadt-Land-Beziehung verweisen können. Neben der Konfliktlinie Reisende-Bereiste geraten so auch mögliche weitere Konfliktlinien in den Fokus, beispielsweise zwischen lokaler Bevölkerung und politischen sowie touristischen Entscheider:innen und/oder Leistungsträger:innen. Der Beitrag möchte so a) vor voreiligen und unterkomplexen Konfliktzuschreibungen warnen sowie b) mögliche Ansätze der Konfliktbearbeitung und -prävention aufzeigen.
Tourismus und Lebenszufriedenheit – eine empirische Analyse mit Fuzzy Logic am Beispiel des Allgäus
(2025)
Verstärkt durch die Corona-Pandemie und eine zunehmende Sensibilisierung für die sozialen und ökologischen Auswirkungen des Reisens werden die Folgen des Tourismus für die einheimische Bevölkerung immer häufiger kritisch diskutiert. Klassische Erfolgsindikatoren wie Gästeankünfte oder Übernachtungszahlen erfassen mögliche unerwünschte Effekte des Tourismus jedoch nicht ausreichend. Daher wird hier die tourismusinduzierte Lebenszufriedenheit der lokalen Bevölkerung durch Nutzung einer Fuzzy Logic als alternativer Erfolgsindikator dargestellt. Eine Repräsentativbefragung im bayerischen Allgäu erfasste die wahrgenommenen Effekte des Tourismus auf elf Lebensbereiche der lokalen Bevölkerung. Mit Fuzzy Logic wird für jeden Lebensbereich ein Zufriedenheits-Kennwert berechnet, der die Wichtigkeit des Lebensbereichs aus Sicht der Befragten einerseits und den Einfluss des Tourismus auf diesen Lebensbereich andererseits widerspiegelt. Die Kennwerte werden in einer Heatmap differenziert nach sozioökonomischen Merkmalen dargestellt und können tourismuspolitischen Entscheider:innen als Monitoring- und Planungsgrundlage dienen, insbesondere bei der Identifikation zielgruppenspezifischer ‚Schmerzpunkte‘ und der Maßnahmenentwicklung.
Tourist experiences no longer only take place in the real world, but are expanded to include digital components or virtual worlds. AR applications on smartphones or handheld devices are particularly suitable for traveling, as they are a constant and familiar companion when on trips. Tourism providers or destination management companies could use AR applications for visitor management and to regulate visitor flows. Visual nudges might increase the steering effect of AR applications. This paper investigates the influence of visual and content design of an AR guide on tourist behavior. A study including an experiment with two sub-groups (n=115) focused on an AB test of an exemplary AR guide mock-up for route recommendations. Results show that nudging via AR might have positive effects on increasing the attractiveness of lesser-known destinations, and thus, on balancing visitors. Limitations of the paper are due to the small data set and the fact that no real behavior but intentions of visitors were evaluated.
Empowering Sustainable Hotels: A Guest-Centric Optimization for Vehicle-To-Building Integration
(2025)
In light of global warming, hotels account for one of the highest energy demands within the building sector, offering great decarbonization potential. As electrification increases, so does the demand for electric vehicles (EVs) charging stations at hotels and the proportion of Vehicle-to-Building-capable EVs. Therefore, the study explores the potential of guest-centric energy management. To accomplish this, we develop an optimization model for an energy management system that focuses on either cost-efficiency or carbon dioxide equivalents (CO2)-efficiency, grounded in a real-world case study. Through scenario analyses considering seasons as well as different guest mobility behaviors, this study discusses the expenses associated with CO2 savings using digital solutions. It emphasizes the currently perceived conflict between cost reduction and decarbonization goals to achieve a sustainable design of information systems. Thereby, this study highlights the critical importance of individual mobility behavior in enabling sustainable energy management for hotels.
Predictive maintenance represents a promising application of Artificial Intelligence in the industrial context. The evaluation and selection of predictive maintenance algorithms primarily rely on statistical measures such as absolute and relative prediction errors. However, a purely statistical approach to algorithm selection may not necessarily lead to the optimal economic outcome, as the two types of prediction errors are negatively correlated, thus, cannot be jointly optimized, and are associated with different costs. As the current literature lacks corresponding guidance, we developed a decision model for industrial full-service providers, applying an economic perspective to selecting predictive maintenance algorithms. The decision model was instantiated and evaluated in a real-world setting with a European machinery company providing full-service solutions in the field of car wash systems. Building on sensor data from 4.9 million car wash cycles, the instantiation demonstrates the applicability and effectiveness of the decision model with fidelity to a real-world phenomenon. In sum, the decision model provides economic insights into the trade-off between the algorithms’ error types and enables users to focus on economic concerns in algorithm selection. Our work contributes to the prescriptive knowledge of algorithm selection and predictive maintenance in line with the consideration of different types of cost.