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Enregistrement W2958974105 · doi:10.1108/ijchm-06-2018-0489

A bibliometric analysis of social media in hospitality and tourism research

2019· article· en· W2958974105 sur OpenAlexaff
Khaldoon Nusair, Irfan Butt, Seyed Rajab Nikhashemi

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Contemporary Hospitality Management · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineSocial Sciences
ThématiqueDigital Marketing and Social Media
Établissements canadiensLakehead University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHospitalitySocial mediaTourismNetnographyTheme (computing)Scope (computer science)SociologyHospitality management studiesService (business)AdvertisingSocial scienceMarketingPublic relationsPolitical scienceBusinessComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose While the importance of social media will continue to grow, the purpose of this study is to provide a retrospective systematic literature review of the social media research published in major hospitality and tourism journals over a specific time period. Design/methodology/approach The study conducted a bibliometric analysis to review the literature of 439 social media articles published in 51 hospitality and tourism journals over a 15-year time span (2002-2016). Findings Ulrike Gretzel authored the highest fractional citations. The results indicated that social media-related research was mostly published in top-tier journals. The International Journal of Contemporary Hospitality Management was amongst the four leading journals in terms of the percentage of published social media articles. While inter-country social media research collaborations were relatively modest, interestingly, inter-country collaborations have been steadily increasing in the past five years. Another finding indicated that social media research in hospitality and tourism journals has been predominantly quantitative. The results revealed six new areas within the consumer behaviour research theme, namely, eWOM, service recovery, customer satisfaction, brand/destination image and service quality. Finally, it is important to note that four new trends in social media research appeared between 2011 and 2016, namely, big data, netnography, Travel 2.0 and Web 2.0. Research limitations/implications While this study made significant contributions to the social media literature, some limitations do exist. For example, the current research excluded publications from major conferences, books, book chapters and dissertations. Additionally, it is not within the scope of this paper to take into account issues related to self-citations. Practical implications The results obtained from analysis contribute to a comprehensive understanding of social media research progress in hospitality and tourism. For example, evaluating the performance of individual scholars helps educational institutions to compete in the global university ranking system. Additionally, to compete for funding opportunities on the topic of social media, institutions can use citation counts to demonstrate their competitiveness. Furthermore, due to the expected future growth in the number of social media platforms, practitioners need to understand motivating factors and tourists’ needs in different countries, target market segments, age groups and cultures to create highly engaging communities around their brands. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, the sample of this study synthesized the largest selection of social media articles published in hospitality and tourism journals. This is the first study to apply the fractional score at the author level, the adjusted appearance score at the university level and the average citation score at the journal and inter-country levels in the analysis. In addition, prevalent research orientations and research trends in social media made significant contributions to existing literature.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesBibliométrie
Catégories consensuellesBibliométrie
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,136
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0310,029
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,053
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,332 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations131
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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