Nowcasting Tourist Arrivals to Barbados - Just Google it!

Jackman, Mahalia; Naitram, Simon

doi:10.2139/ssrn.2441855

Cited by 9 publications

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“…Due to the relevant and updated data of GT, there have been a number of studies examining how this data can be used to track economic trends as they emerge, which has been described as "nowcasting", and used in some research related to tourism (Zeynalov, 2014;Jackman & Naitram, 2015). Google registers millions of different search queries from tourists, so it is possible not only to track trends in search preferences, but also to predict trends in tourist demand.…”

Section: Google Trends: Definitions and Meaningsmentioning

confidence: 99%

The image of geolocations in a virtual environment

Zorko

Jakopović

Cesarec

2021

Polit. misao (Online)

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The main framework of this interdisciplinary research interconnects the cyclic‎ process of space creation in a virtual environment, including the various perspectives‎ in social sciences. Combining media, communication, popular geopolitics,‎ PR and big data this paper introduces a model for testing and evaluating‎ the importance of transaction data on image analysis of geolocations in‎ tourism, as well as the importance of shown interest for different destinations.‎ The data is gathered through the Google Trends tool introduced by Google in‎ 2012 (information available from 2004 onwards). The first goal is to compare‎ trends in Google searches for Indonesia and Croatia and find potential geopolitical‎ patterns of interest. The second goal is to explain the causal effects on‎ potential peaks in trends and their reasons both in a positive and a negative‎ context. The main thesis is that the interest is primarily regionally focused,‎ comprised of predictable geopolitical patterns, with the exception of unexpected‎ events and crises with potential global implications which can provide‎ both a positive and a negative perception.‎

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Section: Google Trends: Definitions and Meaningsmentioning

confidence: 99%

The image of geolocations in a virtual environment

Zorko

Jakopović

Cesarec

2021

Polit. misao (Online)

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show abstract

“…In fact, the most common search engine used is Google Trends due to its potential to inform strategic decision making in tourism destinations. A lot of research is recently been carried out, for instance, Jackman and Naitram (2015) analyzed whether the inclusion of Google Trends index within a support vector regressions (SVR) could enhance accuracy of forecasting for the Barbados Island tourist arrivals. Indeed, they refer to forecasting as nowcasting based on Castle, Fawnett and Hendry (2009), "nowcasting, in its most basic form, can be summarized as predicting the present and sometimes the recent past" as a way for predicting the incoming future.…”

Section: Predicting Tourism Demand With Search Engine Datamentioning

confidence: 99%

Evaluating the on-going and ex-post impacts on Braga (Portugal) from hosting the 2012’s European Youth Capital

Remoaldo¹,

Góis²,

Ribeiro³

2017

pasos

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Incluida na Web of Science (WOS)PASOS. Revista de Turismo e Património Cultural é uma publicação web especializada na análise académica e empresarial dos destintos processos que se desenvolvem no sistema turístico, com especial incidência nos usos da cultura, da natureza e do território, nas gentes, nos povos e nos seus espaços, no património integral. A partir de uma perspectiva inter e transdisciplinar solicita e encoraja escritos provenientes desde as ciências sociais à prática administrativa empresarial. Tem como escopo cumprir o papel de foro de exposição e discussão de metodologias e teorias, além da divulgação de estudos e experiências. Pretende ainda contribuir para a compreensão do turismo e o progresso das diversas formas de prevenção de impactes não desejados, mas também contribuir para que o turismo sirva de complemento à melhoria e desenvolvimento da qualidade de vida dos residentes nas áreas de destino. Periodicidade de números ordinários: Janeiro; Abril; Junho; Outubro Para simplificar o processo e revisão de publicação pede -se aos colaboradores que se ajustem estritamente ás normas editoriais que a seguir se indicam. Metadados: Devem ser indicados todos os metadados solicitados no registo do trabalho incorporado, incluindo os dados referentes aos autores e, em separado, o resumo no idioma original seguido de uma versão em inglês. TEXTO A INCORPORARFormato do arquivo: O arquivo a incorporar deverá estar em formato MSWord (*.doc; *.docx) ou OpenOffice Writer (*.odt) Idioma: Os trabalhos serão publicados no idioma em que sejam entregues (espanhol, português, inglês ou francês). Margens: Três centímetros em todos os lados da página. Grafia: Deverá utilizar no texto a letra Times New Roman ou Arial, tamanho 10, ou similar. Nas notas utiliza -se o mesmo tipo de letra em tamanho 9. Não utilizar diversidade de fontes nem de tamanhos. Se desejar destacar alguma palavra ou parágrafo dentro do texto deve utilizar a mesma fonte em cursiva. Notas: Serão sempre colocadas no final, utilizando o mesmo tipo de letra do texto (Time New Roman ou Arial) tamanho 9. Título: O trabalho deve ser encabeçado pelo seu título em minúsculas e bold. Não devem incluir -se no documento dados do autor. Por baixo deve ser inscrito o título em inglês. É aconselhável que o título não ultrapasse os 100 caracteres (incluindo espaços) Resumo: Deve constar um resumo do artigo (120 a 150 palavras) no idioma em que está escrito e a sua tradução em inglês. Para os artigos escritos em inglês deve incluir -se a sua tradução em espanhol. Palavras -chave: Incluem -se 5 -7 palavras -chave sobre o tema principal e a sua correspondente tradução para inglês. Texto: Este deve apresentar o espaçamento de 1,5 ter uma extensão de cerca de 5 000 a 9 000 palavras paraartigos e 3 000 a 5 000, tanto para opiniões e ensaios como para notas de investigação, incluindo título (e a sua correspondente tradução para inglês), Palavras -chave (e a sua correspondente tradução para inglês), Introdução, as notas que se entendam oportunas, Conclusão, Agradecimentos (...

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“…A growing group of international tourism scholars has concluded that, in particular, search engine traffic has the potential to significantly increase the accuracy and robustness of tourism demand forecasts (cf. Antolini and Grassini 2019; Bangwayo-Skeete and Skeete 2015; Bokelmann and Lessmann 2019; Camacho and Pacce 2018; Dergiades, Mavragani, and Pan 2018; Höpken et al 2017b; Jackman and Naitram 2015; W. H. Kim and Malek 2018; X.…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Improving Tourist Arrival Prediction: A Big Data and Artificial Neural Network Approach

Höpken

Eberle

Fuchs

et al. 2020

Journal of Travel Research

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Because of high fluctuations of tourism demand, accurate predictions of tourist arrivals are of high importance for tourism organizations. The study at hand presents an approach to enhance autoregressive prediction models by including travelers’ web search traffic as external input attribute for tourist arrival prediction. The study proposes a novel method to identify relevant search terms and to aggregate them into a compound web-search index, used as additional input of an autoregressive prediction approach. As methods to predict tourism arrivals, the study compares autoregressive integrated moving average (ARIMA) models with the machine learning–based technique artificial neural network (ANN). Study results show that (1) Google Trends data, mirroring traveler’s online search behavior (i.e., big data information source), significantly increase the performance of tourist arrival prediction compared to autoregressive approaches using past arrivals alone, and (2) the machine learning technique ANN has the capacity to outperform ARIMA models.

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Nowcasting Tourist Arrivals to Barbados - Just Google it!

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The image of geolocations in a virtual environment

The image of geolocations in a virtual environment

Evaluating the on-going and ex-post impacts on Braga (Portugal) from hosting the 2012’s European Youth Capital

Improving Tourist Arrival Prediction: A Big Data and Artificial Neural Network Approach

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