Objetivo: Comprender cómo los sentimientos y los patrones discursivos expresados en el contenido generado por el usuario (CGU) configuran la imagen digital del litoral de Piauí como destino turístico emergente.
Diseño/metodología/enfoque: Se adoptó un diseño convergente de métodos mixtos, de carácter exploratorio y descriptivo. Se analizaron 2.400 reseñas de TripAdvisor sobre 16 atractivos, publicadas entre 2011 y 2023. La dimensión cuantitativa combinó Clasificación Jerárquica Descendente (CJD), Análisis de Similitud y Análisis Factorial de Correspondencia (AFC) en IRAMUTEQ con clasificación independiente de polaridad mediante DistilBERT multilingüe; la dimensión cualitativa comprendió la interpretación temática de las clases léxicas. La clasificación automatizada fue sometida a validación manual por dos investigadores.
Hallazgos: Se identificaron cuatro categorías temáticas: naturaleza y ecoturismo; ocio y hospitalidad; cultura y patrimonio histórico; e infraestructura y servicios. El AFC explicó el 62,82% de la inercia total. La clasificación automatizada registró 42,8% de sentimientos positivos, 33,8% neutros y 14,4% negativos; para el 9,0% de las reseñas, la clasificación original no pudo recuperarse de los registros conservados. En conjunto, los hallazgos evidencian una imagen globalmente favorable, aunque heterogénea.
Limitaciones/implicaciones de la investigación: El corpus se restringe a una plataforma y agrega reseñas de doce años, lo que introduce heterogeneidad temporal; los registros conservados no permiten recuperar el tamaño de la submuestra de validación ni un coeficiente formal de concordancia entre evaluadores.
Implicaciones prácticas: Los hallazgos apoyan a gestores públicos, organizaciones turísticas y agentes culturales en la priorización de infraestructura y en la valorización de los atributos naturales y culturales.
Originalidad/valor: El estudio combina técnicas lexicométricas y clasificación automatizada de sentimientos en un destino emergente brasileño poco representado en la literatura, ofreciendo un protocolo analítico transferible a otros contextos.
Antunes, N., Ramos, C. & Sousa, C. (2018). Who Are The Tourists Sharing Content On Social Media? Behaviour And Characteristics. Journal of Tourism, Sustainability and Well-being, Cinturs - Research Centre for Tourism, Sustainability and Well-being, University of Algarve, vol. 6(3), pages 237-257.
Aulia, M. A., Solihah, B., & Zuhdi, A. (2025). Sentiment analysis and topic modeling of tourist reviews on Bali Island attractions on Tripadvisor using lexicon-based method and Latent Dirichlet Allocation (LDA). Intelmatics, 5(1), 1–7. https://doi.org/10.25105/v5i1.17619
Beerli, A., & Martín, J. D. (2004). Factors influencing destination image. Annals of Tourism Research, 31(3), 657–681. https://doi.org/10.1016/j.annals.2004.01.010
Borges, J. L. C., Perinotto, A. R. C., & Braga, S. S. (2024). O uso de técnicas de crowdsourcing, big data e análise de redes aplicadas à demanda turística. Marketing & Tourism Review, 9(1), 1–39.
Braga, S. S., & Guzzi, A. (2021). Organização espacial da atividade turística no litoral piauiense. Mercator, 20, 1–22. https://doi.org/10.4215/rm2021.e20012
Braga, S. S., Guzzi, A., Perinotto, A. R. C., & Malta, G. A. P. (2022). Análise da atratividade turística do litoral piauiense: Atualização da avaliação dos atrativos turísticos, entre 2010 e 2020. Revista Turismo em Análise, 33(1), 29–49. https://doi.org/10.11606/issn.1984-4867.v33i1p29-49
Camargo, B. V., & Justo, A. M. (2013). IRAMUTEQ: Um software gratuito para análise de dados textuais. Temas em Psicologia, 21(2), 513–518. https://doi.org/10.9788/TP2013.2-16
Cambria, E., Schuller, B., Xia, Y., & Havasi, C. (2013). New avenues in opinion mining and sentiment analysis. IEEE Intelligent Systems, 28(2), 15–21. https://doi.org/10.1109/MIS.2013.30
Chalmers, D. J. (2019). Extended cognition and extended consciousness. In T. Schroeder (Ed.), Andy Clark and his critics (pp. 9–20). Oxford University Press.
Chu, M., Chen, Y., Yang, L., & Wang, J. (2022). Language interpretation in travel guidance platform: Text mining and sentiment analysis of TripAdvisor reviews. Frontiers in psychology, 13, 1029945. https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.1029945
Colasante, T., Ferreira, L., & Almeida, P. (2022). A revoada dos guarás como atrativo turístico: Estudo de caso no litoral do Brasil. Revista Brasileira de Ecoturismo, 15(3), 369–395. https://doi.org/10.34024/rbecotur.2022.v15.13159
Dutra, L. F., & Gosling, M. S. (2021). Analisando sentimentos no TripAdvisor: A voz do consumidor como parâmetro decisório na medição da qualidade da informação em museus. Informação & Sociedade, 31, 1–23. https://doi.org/10.22478/ufpb.1809-4783.2021v31n1.
Echtner, C. M., & Ritchie, J. R. B. (1993). The measurement of destination image: An empirical assessment. Journal of Travel Research, 31(4), 3–13. https://doi.org/10.1177/004728759303100402
Fotis, J., Buhalis, D., & Rossides, N. (2012). Social media impact on holiday travel planning: The case of the Russian and the FSU markets. International Journal of Online Marketing, 2(1), 1–19. https://doi.org/10.4018/ijom.2012010101
Freire, R. M. L., Moreira, S., & Dias, C. (2022). Análise da imagem afetiva dos turistas no destino Vale dos Vinhedos – RS. Turismo: Visão e Ação, 25(1), 114–133. https://doi.org/10.14210/rtva.v25n1.p114-133
Gallarza, M. G., Saura, I. G., & García, H. C. (2002). Destination image: Towards a conceptual framework. Annals of Tourism Research, 29(1), 56–78. https://doi.org/10.1016/S0160-7383(01)00031-7
Gao, S., Hao, J., & Fu, Y. (2015). The application and comparison of web services for sentiment analysis in tourism," In: 12th International Conference on Service Systems and Service Management (ICSSSM), Guangzhou, pp. 1-6, doi: 10.1109/ICSSSM.2015.7170341.
Glez-Peña, D., Lourenço, A., López-Fernández, H., Reboiro-Jato, M., & Fdez-Riverola, F. (2013). Web scraping technologies in an API world. Briefings in Bioinformatics, 15(5), 788–797. https://doi.org/10.1093/bib/bbt026
Gretzel, U., Yoo, K. H., & Purifoy, M. (2007). Online travel review study: Role & impact of TripAdvisor. Laboratory for Intelligent Systems in Tourism, Texas A&M University.
Guo, Y., Barnes, S. J., & Jia, Q. (2017). Mining meaning from online ratings and reviews: Tourist satisfaction analysis using latent dirichlet allocation. Tourism Management, 59, 467–483. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2016.09.009
Kaplan, A. M., & Haenlein, M. (2010). Users of the world, unite! The challenges and opportunities of social media. Business Horizons, 53(1), 59–68. https://doi.org/10.1016/j.bushor.2009.09.003
Lahlou, S. (1994). L’analyse lexicale. Variances, 2, 13–24.
Linden, R. (2009). Técnicas de agrupamento. Revista de Sistemas de Informação da FSMA, 4, 18–36.
Litvin, S. W., Goldsmith, R. E., & Pan, B. (2008). Electronic word-of-mouth in hospitality and tourism management. Tourism Management, 29(3), 458–468. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2007.05.011
Liu, B. (2010). Sentiment analysis and subjectivity. In N. Indurkhya & F. J. Damerau (Eds.), Handbook of natural language processing (pp. 627–666). CRC Press.
Liu, B. (2012). Sentiment analysis and opinion mining. Morgan & Claypool.
Marrese-Taylor, E., Velásquez, J. D., Bravo-Marquez, F., & Matsuo, Y. (2013). Identifying customer preferences about tourism products using an aspect-based opinion mining approach. Procedia Computer Science, 22, 182–191. https://doi.org/10.1016/j.procs.2013.09.094
Miguéns, J., Baggio, R., & Costa, C. (2008). Social media and tourism destinations: TripAdvisor case study. Advances in Tourism Research, 26, 1–6.
Otabek , J. (2024). Establishing The Foundations Of Sustainable Tourism And The Use Of Digital Technologies To Reduce Negative Impacts On The Environment And Public Health: Global Experience. American Journal of Economics and Business Management, 8(1), 1–8. https://doi.org/10.31150/ajebm.v8i1.3184
Pang, B., & Lee, L. (2008). Opinion mining and sentiment analysis. Foundations and Trends in Information Retrieval, 2(1–2), 1–135. https://doi.org/10.1561/1500000011
Pérez R., Elizabeth C., Sánchez, E. B. & Labrada, J. R. M. (2022). Exploring consumer behavior through user-generated content on TripAdvisor. The case of Holguin destination. Revista interamericana de ambiente y turismo, 18(2), 184-194. https://dx.doi.org/10.4067/S0718-235X2022000200184
Perinotto, A. R. C., Borges, J. L. C., Braga, S. S., & Cembranel, P. (2024). Caracterização de segmentos e atrativos turísticos por meio da mineração de dados e análise de redes no TripAdvisor. Revista Brasileira de Pesquisa em Turismo, 18, 2950. https://doi.org/10.7784/rbtur.v18.2950
Ramos, C. M. Q. & George, O. A. (2024). Sentiment analysis applied to tourism: exploring tourist-generated content in the case of a wellness tourism destination. International Journal of Spa and Wellness, 7(2), 139–161. https://doi.org/10.1080/24721735.2024.2352979
Ricardo, E. C. P., Sanchez, E. B., & Labrada, J. R. M. (2022). Exploring consumer behavior through user-generated content on TripAdvisor: The case of Holguin destination. Revista Interamericana de Ambiente y Turismo, 18(2), 184–194. https://doi.org/10.4067/S0718-235X2022000200184
Sanh, V., Debut, L., Chaumond, J., & Wolf, T. (2019). DistilBERT, a distilled version of BERT: Smaller, faster, cheaper and lighter. arXiv preprint arXiv:1910.01108. https://arxiv.org/abs/1910.01108
Santos, S., Ferreira, S., & Vasconcelos, M. (2024). User-generated content in tourism: Could it impact brand equity and intention to visit? In: Proceedings of the 11th European Conference on Social Media. Recuperado de: https://pdfs.semanticscholar.org/111d/4e752d6c4d3b9a5124c0df7eff1f5d328d6e.pdf
Sigala, M., Christou, E., & Gretzel, U. (2012). Social media in travel, tourism and hospitality: Theory, practice and cases. Ashgate.
Silva, A. M. S., & Rocha, R. R. N. (2014). Uma reflexão sobre turismo e desenvolvimento sustentável na APA do Delta do Parnaíba/PI – Rota das Emoções. Turismo: Estudos & Práticas, 3(1), 79–101.
Silva, F. G. S. S., & Melo, R. S. (2012). A contribuição da sinalização turística para o desenvolvimento turístico da cidade de Parnaíba (PI, Brasil). Revista Brasileira de Pesquisa em Turismo, 6(2), 129–146. https://doi.org/10.7784/rbtur.v6i2.488
Sivarethinamohan, R. (2023). Exploring the Transformation of Digital Tourism: Trends, Impacts, and Future Prospects. In: International Conference on Digital Applications, Transformation & Economy (ICDATE), Miri, Sarawak, Malaysia, pp. 260-266, doi: 10.1109/ICDATE58146.2023.10248691.
Susanto, P. C., Gunawan, P. W., & Widarnandana, I. G. D. (2024). Artificial intelligence assisted insights into Bali’s destination image: Sentiment and thematic analyses of TripAdvisor reviews. International Journal of Advances in Applied Sciences, 13(1), 63–72. https://doi.org/10.11591/ijaas.v13.i1.pp63-72
Vetitnev, A., Chigarev, D., & Enushevskaya, V. (2021). Sentiment analysis as a tool for assessing the negative impact of tourism on a destination. In: International Conference Ecological Paradigms of Sustainable Development: Political, Economic and Technological Dimension of Biosphere Problems" (EPSD 2021), Saint Petersburg, Russia, Edited by Eremeev, S.G.; E3S Web of Conferences, Volume 311. Recuperado de: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2021E3SWC.31106008V/abstract
Xiang, Z., & Gretzel, U. (2010). Role of social media in online travel information search. Tourism Management, 31(2), 179–188. https://doi.org/10.1016/j.tourman.2009.02.016
Ye, Q., Law, R., Gu, B., & Chen, W. (2011). The influence of user-generated content on traveler behavior: An empirical investigation on the effects of e-word-of-mouth to hotel online bookings. Computers in Human Behavior, 27(2), 634–639. https://doi.org/10.1016/j.chb.2010.04.014
Yuan, L.-X. (2023). distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student [Modelo de aprendizado de máquina]. HuggingFace. Recuperado de: https://huggingface.co/lxyuan/distilbert-base-multilingual-cased-sentiments-student
Derechos de autor 2026 Turismo: Visão e Ação
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.
La revista Turismo: Visão e Ação, vinculada al Programa de Posgrado en Turismo y Hotelería - Maestría y Doctorado, es una publicación científica en un sistema de flujo continuo, interdisciplinario y de alcance internacional. Según los criterios Qualis/CAPES (2021-2024), está clasificada como 'A4' en el área de Administración, Ciencias Contables y Turismo. Registrada con el ISSN número 1983-7151, Turismo: Visión y Acción comenzó sus actividades en 1998 con publicaciones impresas en inglés y portugués. En 2008, se transformó en una publicación en línea, con un alcance más amplio hacia el público interesado, manteniendo una política de ser una revista de acceso abierto y sin cobro de tarifas por presentación o acceso a los artículos. Turismo: Visão e Ação (TVA) se abrevia como Tur., Visão e Ação, utilizado en bibliografías, notas a pie de página, referencias y leyendas bibliográficas.
Universidade do Vale do Itajaí - Quinta Avenida, 1100, bloco 7, CEP: 88337-300, Balneário Camboriú, SC – Brasil. Tel.: +55 (47) 3261-1315, e-mail: revistaturismo@univali.br
