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El presente artículo contribuye con un análisis de la imagen del destino Natal/RN-Brasil, a partir del contenido generado por los usuarios en TripAdvisor. El análisis y la codificación textual buscaron identificar los componentes cognitivos, afectivos y conativos presentes en los comentarios de los turistas. Se aplicaron técnicas computacionales avanzadas de Procesamiento de Lenguaje Natural y Aprendizaje de Máquinas para el tratamiento de 31.779 comentarios y la clasificación de modelos. En general, los resultados alcanzados tanto por el análisis descriptivo como por el modelo automático, indican una alta probabilidad de los aspectos cognitivos de la ciudad. Al mismo tiempo que alerta sobre la baja probabilidad de los aspectos afectivos y conativos en los comentarios, lo que refleja un debilitamiento de la recomendación del destino. Los resultados también indican el fortalecimiento del itinerario de playas, mientras señala escasa visibilidad del itinerario cultural e histórico. This article contributes to an analysis of the image of the destination Natal / RN-Brasil, from the user-generated content on TripAdvisor. The analysis and textual codification sought to identify the cognitive, affective and connative components present in the comments of the tourists. In general, the results achieved by both the descriptive analysis and theautomatic model, point to a high probability of the cognitive aspects of the city. At the same time it is a warning for the low probability of affective and conative in the comments, which reflects a weakening of the recommendation of the destination. The results also indicate the strengthening of the itinerary of beaches, while indicating little visibility of the cultural and historical route. |
