Big data-analyse van tweets kan kansen voor toerisme onthullen

De tweet-dichtheid in Rotterdam
De tweet-dichtheid in Rotterdam

Door de informatie in tweets slim te combineren kun je duidelijk maken hoe grote groepen bezoekers de stad gebruiken en wat de opkomende toeristische ‘hotspots’ zijn. Dat ontdekte Tobias Brandt van Rotterdam School of Management, Erasmus University (RSM) na analyse van 600.000 in San Francisco verstuurde tweets. Zijn aanpak kan nuttig zijn voor steden die hun toeristische sector willen stimuleren en voor bedrijven die daaraan willen verdienen.

Het ‘oogsten’ van openbare twitter-data biedt interessante mogelijkheden voor overheid en bedrijven, maar niet altijd is duidelijk hoe die enorme hoeveelheid data omgezet kan worden in bruikbare informatie, bijvoorbeeld voor de toeristische sector, zegt Brandt. Voor zijn onderzoek selecteerde de onderzoeker gedurende drie maanden allereerst alle tweets met de lokatie-aanduiding ‘San Francisco’.

 Aan de hand van de exacte coördinaten plaatsten de onderzoekers deze tweets op een kaart. Hiermee werd al duidelijk hoeveel mensen zich op welk moment van de dag zich in de stad bevinden.

Inzicht in bezoekersaantallen kan op zich al nuttige informatie zijn voor instanties die zich bezighouden met veiligheid en regulering van verkeer, maar het zegt nog niets over de intenties van die bezoekers, zegt Brandt.

Om uit te filteren welke tweets waarschijnlijk van toeristen zijn brachten de onderzoekers daarna in kaart vanaf waar in de stad twitteraars het vaakst foto’s of video toevoegen aan hun tweets. Dat geeft volgens de onderzoekers namelijk aan dat de plaats speciaal genoeg is om aan hun online vrienden te tonen.

Twin Peaks

Sommige plekken hadden relatief weinig bezoekers, bleek uit de ruwe aantallen, maar als mensen daar eenmaal waren maakten, en deelden, ze er relatief vaak veel foto’s. Twin Peaks was zo’n plaats: een bergketen die prachtig uitzicht geeft over de stad, maar wel eerst beklommen moet worden en dus relatief een laag aantal bezoekers heeft.

Die combinatie van laag volume, maar veel foto’s verraadt een -in dit geval bekende- toeristische hotspot in de stad. Bestuurders van toeristisch minder ontwikkelde steden zouden na zo’n analyse kunnen besluiten van nieuwe hotspots de toegankelijkheid te vergroten, de plek meer te promoten, of de bewegwijzering te verbeteren. Ook is het voor bedrijven die tours organiseren een goede aanwijzing zulke plekken op te nemen in hun aanbod.

Tekst

Ten slotte analyseerden de onderzoekers hoe vaak bepaalde onderwerpen in de Tweets besproken werden en op welke plekken in de stad. Niet geheel verrassend was dat de San Francisco Giants het meest over tong gingen in en rond hun stadion. Maar een groot technologie-evenement (VMware) bleek ook een populaire term te zijn op bepaalde plekken. Hiermee werden ook de achterliggende redenen van bezoek aan de stad duidelijk, aldus de onderzoeker.

Op zichzelf is deze informatie waardevol voor marketingcampagnes die zoveel mogelijk mensen in de openbare ruimte proberen te bereiken, bijvoorbeeld met billboards. Uiteindelijk gelooft Brandt dat de meerwaarde van zijn aanpak niet ligt in deze losse analyses maar juist in het combineren ervan. En daarvoor kunnen net zo goed andere openbare berichten met 'geo-tags' gebruikt worden van Facebook, Instagram of Flickr als tweets, besluit hij.

Bekijk hier de video.

Lees het paper: Brandt, T., Bendler, J. & Neumann, D. (2017). Social Media Analytics and Value Creation in Urban Smart Tourism Ecosystems. Information and Management, Accepted (forthcoming).

Meer informatie

Ramses Singeling, Media Officer, 0031 (0)10 4082028

Vergelijk @count opleiding

  • @title

    • Tijdsduur: @duration
Vergelijk opleidingen