Emotional Analysis in Designing Tourism Experiences Through Neuromarketing Methods: The Role of Uncontrollable Variables and Atmosphere: A Preliminarily Study
Notice bibliographique
Résumé
The role of emotions in the tourist experience is becoming increasingly important in designing experiences to guarantee maximum involvement and satisfaction for tourists/customers. Previous literature has shown how atmosphere (e.g., visual, auditory, olfactory, tactile variables) may influence consumers’ satisfaction toward the proposed tourist experience. However, in some offers (e.g., theatrical performances, theme parks, outdoor experiences), such a relationship may be influenced by the role of “uncontrollable” variables, as for those variables related to the weather condition. Though an experimental research design based on a neuromarketing tool (face-coding), this paper is aimed to shed light on those variables in influencing consumers’ emotions, and thus their satisfaction regarding their experience. More specifically, the study has been conducted by testing a non-invasive emotional analysis tool able to associate in real-time the facial expressions of the participants with the emotions captured during the performance (e.g., as for disgust, fright, anger, boredom, neutral, surprise, happiness), as well as the emotional valence such as positivity or negativity of the emotion experienced. Results enlighten the role of tourism atmosphere in positively influencing consumers’ emotions, and thus their satisfaction also explaining the role of uncontrollable variable in magnifying such effect. Essential insights for marketers and managers in designing tourism experiences are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».