Suomen matkailumarkkinoinnin kuvien aikaansaamat mielikuvat Yhdistyneissä arabiemiraateissa
Bibliographic record
Abstract
Kasvava muslimimatkailu näkyi mediassa, mutta tutkimusta heidän mielikuvistaan ja kiinnostuksestaan Suomen matkailusta sai etsiä. \n \nTämä opinnäytetyö käsittelee Suomen matkailumarkkinoinnin vuoden 2013 virallisia markkinointikuvia ja sitä minkälaisia mielikuvia sekä kuinka paljon kiinnostusta ne herättävät Yhdistyneiden arabiemiraattien matkailijoissa. Tutkimuksen tarkoituksena oli myös saada selville mitä Yhdistyneistä arabiemiraateista saapuvat matkailijat pitävät tärkeänä matkaillessaan ja matkaa valitessaan sekä mitä erityispiirteitä tulisi ottaa huomioon tässä kohdeyleisössä. Yhdistyneet arabiemiraatit valittiin kohderyhmäksi, koska se on yksi eniten rahaa matkailuun käyttävistä muslimimaista. Vaikka Yhdistyneissä arabiemiraateissa on suuri moninainen ulkomaalaisväestö, valittiin tämän tutkimuksen kohderyhmäksi paikallisväestö. Tämä siitä syystä, että vauraus keskittyy heihin ja aihetta voitiin tutkia myös yhtenäisen kulttuurin kautta. \n \nTutkimuksen tietoperusta ja itse tutkimus on suoritettu jo vuonna 2013. Alun perin tutkimuksen piti olla selonteko, mutta ajan vieriessä se muuttui historiakatsaukseksi. Tietoperustassa on säilytetty tutkimuksen sen aikaiset taustatekijät - siinä viitataankin silloisiin lähteisiin ja esimerkiksi Suomen matkailumarkkinoinnin strategioihin tuona vuonna. Opinnäytetyö vietiin loppuun vuonna 2024, jolloin rinnalle on tuotu tämänpäiväiset luvut niin muslimimatkailusta kuin kulttuurista sekä markkinoinnin painotukset ja strategiset valinnat. Tuloksia peilataan takaisinpäin tutkimuksen aikaiseen tietoperustaan sekä myös tuloksista katsottuna tulevaisuuteen eli nykypäivään. \n \nOpinnäytetyön ammattiteoria perustuu markkinointiviestintään, kulttuuriin, mielikuviin ja niiden muodostumiseen sekä brändeihin. Tietoperustan alussa käsitellään islaminuskoisista maista suuntautuvaa matkailua ja matkailijaa. Myös Suomen matkailumarkkinoinnin strategia ja suuntaukset tutkimuksen tekemisvuonna sekä nykypäivänä tuodaan esille. \n \nTutkimus aloitettiin ensin kyselytutkimuksena, mutta siihen ei saatu riittävästi vastauksia, joten lopulta työ toteutettiin tutkimustyyppisenä kvalitatiivisena eli laadullisena tutkimuksena asiantuntijahaastatteluin vuonna 2013. Tutkimuksessa haastateltiin neljää Yhdistyneissä arabiemiraateissa eri matkailuyrityksessä toimivaa esihenkilöä ja johtajaa puhelimitse. \n \nTutkimuksen tulokset ovat suuntaa antavia, koska otos oli pienehkö ja tutkimuksen suorittamisesta on aikaa. Suomen matkailumarkkinoinnin kuvat saivat kokonaisuudessaan aikaan jonkin verran kiinnostusta ja positiivisia mielikuvia, mutta ne jakautuivat hyvin eri lailla eri kuvien välillä. Eniten kiinnostusta aiheuttivat kuvat kaupunkimiljööstä, moottorikelkkailusta ja lasten aktiviteetistä. Tärkeitä teemoja matkaillessa heille on lasten aktiviteetit, muslimiystävällinen kokemus, urbaani tunnelma, yksityisyys ja rentoutuminen. Suomen matkailualueista heille voisikin sopia parhaiten Helsingin seutu ja Lappi, koska ne tarjoavat aktiviteetteja sekä kaupunkimiljöötä.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.005 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.007 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.115 | 0.041 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".