INIT – Institut für Nachhaltige und Innovative Tourismusentwicklung
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Crowding is a frequently discussed issue in tourism, impacting both visitors and residents of touristic city centers and beyond. Initially, crowding as a subjective construct is examined in detail by taking into account influencing factors as well as negative and positive crowding phenomena. Subsequently, this study examines the relationship between subjective crowding and actual visitor numbers in the town of Füssen in the Allgäu region by investigating the interplay between objective counting data and subjective crowding perceptions with on-site field research. The research employs a mixed-methods approach, combining subjective feedback from visitors via terminals with objective counts from camera sensors. In addition, external factors such as weather and public holidays are taken into account in order to investigate their influence on the perception of crowding using SHAP values. By identifying patterns in crowding perceptions, this study aims to enrich research in this field with new insights from an innovative research approach and to advance the management of visitor flows. Thereby, both tourist experiences and residents’ quality of life in touristic city centers should be enhanced.
The increasing strain of overtourism on popular destinations calls for data-driven strategies that can subtly influence tourist behavior without limiting freedom of choice. This study investigates the use of digital nudges, particularly the decoy effect, within recommender systems to guide visitor flows spatially or temporally. Through a series of focus group-based experiments, this study examines how introducing asymmetrically dominated options can alter destination preferences. The results suggest that spatial steering benefits more consistently from decoy-based interventions than temporal steering. Furthermore, the findings reveal that while nudging has a measurable impact, individual factors and personal preferences play a substantial role in shaping decisions. The study underscores the value of behaviorally informed recommender systems as tools for promoting sustainable tourism by facilitating more balanced visitor flows. It concludes with a call for further development of adaptive, user-aware digital strategies to address the multifaceted nature of tourist decision-making.
Due to their inherent socio-technical nature, the engineering of information systems creates quite distinctive challenges. Addressing them requires not only a deep understanding of technical capabilities, but also of the respective application area, and the behavior of the intended users. Being interdisciplinary by design, the Information Systems field provides a broad tool-set to address these challenges. We are thus delighted to present the proceedings of the 2nd European Symposium on Information Systems Engineering (ESISE), held from September 09 to 11, 2025, in Clervaux, Luxembourg. This symposium brought together researchers and thought leaders to explore the latest advancements and challenges in the field of information systems engineering.
Dieser Beitrag untersucht die Rolle innovativer Mobilitätskonzepte bei der Reduktion des motorisierten Individualverkehrs (MIV), der Einsparung von CO₂-Emissionen und des digitalen Besuchsmanagements. Die Analyse basiert auf dem Forschungsprojekt „Flexibler Erlebnisbus für nachhaltigen Freizeitverkehr“ (FEB-NAFV), das mit der Pilotierung des Allgäuer Erlebnisbusses neue Ansätze zur nachhaltigen Mobilität im Tourismus erprobt. Im Fokus stehen die technischen Aspekte des Projekts, insbesondere Sensorik und Prognoseverfahren, sowie die operativen Komponenten des Busbetriebs. Der Beitrag beleuchtet die Effekte einer mehrtägigen Pilotphase auf die Verringerung des MIV und der Treibhausgasemissionen.
Der motorisierte Individualverkehr (MIV) stellt in touristisch geprägten Regionen eine erhebliche Herausforderung dar. Er beeinträchtigt nicht nur die Natur, das Klima und das Landschaftsbild, sondern mindert auch das Urlaubserlebnis der Gäste und die Akzeptanz des Tourismus bei der lokalen Bevölkerung. Datengetriebene, flexible und emissionsfreie Mobilitätsangebote bieten die Möglichkeit, den MIV zu reduzieren und Elektromobilität zu fördern. Zudem können sie Maßnahmen zur Besucherlenkung unterstützen und so zum Erhalt attraktiver Lebens- und Urlaubsregionen beitragen.
Das Forschungsprojekt Flexibler Erlebnisbus für nachhaltigen Freizeitverkehr (FEB-NAFV) zielt darauf ab, den Individualverkehr und die damit verbundenen Emissionen im Freizeitverkehr zu reduzieren sowie touristische Hotspots zu entlasten. Dies soll durch die Entwicklung und Pilotierung eines bedarfsorientierten und emissionsfreien Erlebnisbusses im Allgäu erreicht werden.
Das Konzept des Erlebnisbusses basiert auf einer datengetriebenen Einsatz-, Routen- und Erlebnisplanung. Dies beinhaltet auch ein fundiertes Elektromobilitätskonzept. Ein besonderer Fokus liegt auf der Übertragbarkeit und Skalierbarkeit des Projekts auf andere Regionen. Zudem soll das Mobilitätsangebot als Instrument zur Besucherlenkung im Allgäu fungieren.
Um Missverständnisse zu vermeiden, soll an dieser Stelle betont werden, dass es nicht um die Entwicklung eines On-Demand-Angebots wie Rufbusse oder Sammeltaxis ging. Primär stand nicht Flexibilität aus Kundensicht im Mittelpunkt des Vorhabens, sondern Flexibilität aus verkehrsplanerischer und touristischer Perspektive. In diesem Sinne bedeutet Flexibilität hier, dass mit der Einsatzplanung des Busses flexibel auf veränderliche Kontextparameter wie Wettervorhersage oder das prognostizierte Verkehrs- und Besucheraufkommen reagiert werden kann.
Das Projekt FEB-NAFV lief von November 2021 bis Oktober 2024 und wurde im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND durch das Bundesministerium für Digitales und Verkehr (BMDV) gefördert (Projektträger: Deutsche Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V.; Förderkennzeichen 01F2198A). Zu den Verbundpartnern gehörten das Institut für Nachhaltige und Innovative Tourismusentwicklung (INIT) in Füssen der Hochschule Kempten, welches die Verbundkoordination übernahm, die Allgäuer Überlandwerk GmbH (AÜW), Steinbacher-Consult Ing.ges. mbH & Co. KG und die Outdooractive AG. Zusätzlich unterstützten assoziierte Partner das Projekt, darunter die FLEXIBUS KG, der Deutsche Alpenverein (DAV) Sektion Kempten und der Naturpark Nagelfluhkette e.V.
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.
This whitepaper was developed over the course of one year, from January 2024 to March 2025. During this period, the authors conducted several training sessions on the use of generative AI for approximately 100 experts in the tourism sector. These sessions generated numerous inquiries and insights regarding the challenges associated with Generative AI Chatbots. In response, the authors conducted an initial literature review, followed by 15 semi-structured interviews with experts from tourism, generative AI, and business development. The objective was to address the specific concerns and requirements identified by training participants.
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.