Investigadors de la UdL creen un model per classificar establiments hotelers

Imatge d'un allotjament a la demarcació de Lleida ©JosepAPérez
photo_camera Imatge d'un allotjament a la demarcació de Lleida

Investigadors de la Universitat de Lleida (UdL) han creat un model informàtic per assignar categories als establiments hotelers segons els criteris dels usuaris. Utilitzant dades massives (Big Data) poden determinar les "estrelles" tant d'hotels com d'"allotjaments d'economia col·laborativa", com ara els de la coneguda plataforma Airbnb.

Els resultats de la recerca els han publicat a la prestigiosa revista International Journal of Hospitality Management, que es troba dins del Top 10 mundial en l'àmbit del turisme i l'oci 
19916697329_e9725e2c77_k - 1

Els experts de la UdL han analitzat una mostra de 33.000 hotels d'arreu del món, amb 18 milions de ressenyes. La investigació, encapçalada per la professora de Turisme Eva Martín, ha comptat també amb experts de l'Escola Politècnica Superior de la UdL. A través d'aprenentatge automàtic, una branca de la intel·ligència artificial, han creat un model que "esbrina la categoria dels establiments a partir del nombre d'opinions, la puntuació atorgada pels usuaris o el preu", entre altres, explica Martín. 

A l'equip també han treballat César Fernández i Carles Mateu (Escola Politècnica Superior) i Estela Mariné (Facultat de Dret, Economia i Turisme). Les categories hoteleres s'estableixen per normatives, públiques o privades depenent del país, que tenen en compte criteris tècnics (com els metres quadrats de les habitacions)  i infraestructures que no tenen una relació directa amb la qualitat del servei que ofereix l'establiment, assegura aquesta professora de la UdL. Per això, Eva Martín s'ha volgut centrar en l'opinió dels clients, utilitzant una tècnica de classificació anomenada Support vector machine

Al validar el sistema de classificació oficial, també serien innecessàries les auditories i s'eliminaria molta burocràcia

 Determinar la categoria d'un allotjament tenint en compte els usuaris augmentaria la seua confiança i els ajudaria en la presa de decisions, exposa Martín. A banda de la coincidència amb el punt de vista del client, el model resoldria altres qüestions com estandarditzar els criteris utilitzats en els diferents països per ajudar els usuaris a comprendre què significa cada categoria a tot el món, assegura.

Comentaris