Tendências e interesse de pesquisa do público por museus, locais e edifícios históricos e festivais de música: A ferramenta Google Trends
DOI:
https://doi.org/10.21680/2357-8211.2016v4n2ID8599Palavras-chave:
Google Trends, Internet, Turismo, InformaçãoResumo
Nos últimos anos os agentes de turismo têm manifestado necessidade de informação atualizada, pertinente e atempada que os auxilie no processo de tomada de decisão. Uma das áreas onde se verifica maiores lacunas de informação é sobre o comportamento do consumidor em turismo e os hábitos de consumo das viagens turísticas que se tem vindo a alterar significativamente nos últimos tempos. A adoção e crescente utilização da Internet tem contribuído em parte para essas alterações. Nos dias de hoje, o consumidor antes de decidir adquirir determinado serviço ou produto turístico pesquisa informação na Internet recorrendo para tal aos motores de busca. O Google é o motor de busca que lidera o mercado das pesquisas a nível mundial e o Google Trends (GT) é uma ferramenta disponibilizada gratuitamente pela mesma empresa que fornece dados, quase em tempo real, sobre o interesse ao longo do tempo do público que procura informação no Google. O objetivo deste artigo é mostrar que os dados do GT podem ser de grande utilidade para os agentes de turismo pois fornecem informação comparativa sobre o interesse dos indivíduos por determinadas locais, recursos ou eventos turísticos e seus concorrentes. Os resultados obtidos mostram que o interesse e comportamento dos consumidores de turismo apresenta padrões semelhantes aos verificados na realidade, e que o GT fornece informação comparativa quase em tempo real relevante para os agentes de turismo.
Downloads
Referências
Ambitur . (2015). 8 em cada 10 portugueses utilizam a internet para escolher o destino das suas férias. Acedido 20 janeiro, 2016 em bit.ly/1PrM5Kd.
Artola, C., & Galan, E. (2012). Tracking the future on the web: construction of leading indicators using internet searches. Banco de Espana Occasional Paper, (1203). Acedido 25 novembro, 2012 em http://bit.ly/XRLfCf.
Askitas, N., & Zimmerman, K. F. (2009). Google econometrics and unemployment forecasting.
Applied Economics Quarterly, 55 (2), 107-120. Acedido 26 novembro, 2012 em http://bit.ly/1pUoHry.
Baker, S., & Fradkin, A. (2011). What drives job search? Evidence from Google Search Data. SIEPR Discussion Paper No. 10-020. Stanford Institute For Economic Policy Research. Acedido 17 julho, 2012 em http://stanford.io/1oKwdIJ .
Buhalis, D. & Law, R. (2008). Progress in information technology and tourism management:
years on and 10 years after the Internet—The state of eTourism research. Tourism
Management, 29(4), 609–623.
Carneiro, H. A., & Mylonakis, E. (2009). Google trends: a web-based tool for real-time surveillance of disease outbreaks. Clinical infectious diseases, 49(10), 1557-1564.
Chamberlin, G. (2010). Googling the present. Economic & Labour Market Review, 4(12), 56. Acedido 16 novembro, 2012 em http://bit.ly/UXfbLB .
Choi, H. C. & Varian, H. (2009b). Predicting the Present with Google Trends (draft). Acedido 12 novembro, 2011em http://bit.ly/1zODvPz .
Chung, J., Song, H., & Ko, K. S. (2009). More Diseases Tracked by Using Google Trends. Emerging Infectious Diseases, 15(8), 1327-1328. Acedido 15 novembro, 2012 em http://1.usa.gov/1osVAu2 .
Comissão Europeia (2014). Preferences of europeans towards tourism, Flash Eurobarometer 392 - TNS political & social.
De La Oz Pineda & Michelle E. (2014). Prediticting Tourist Inflows to Punta Cana, Dominican Republic, Using Google Trends. All Garduate Plan B and other Reports. Paper 360. Acedido 20 dezembro, 2015 em bit.ly/1nWwoEk.
Della Penna, N. & Huang, H. (2009). Constructing consumer sentiment index for U.S. Using Internet Search. Working Paper No. 2009-26. Acedido 15 novembro, 2012 em http://bit.ly/1tZZyCz .
Dinis, G., Costa, C. e Pacheco, O. (2015). Nós Googlamos! Utilização da ferramenta Google Trends para compreender o interesse do público pelo Turismo no Algarve. Dos Algarves: A Multidisciplinary e-Journal, 26(1),64-84. DOI: 10.18089/DAMeJ.2015.26.1.4.
Direção Geral do Património Cultural [DGPC]. (2016). Estatísticas Ano de 2014 - Monumentos, Museus e Palácios. DGPC. Acedido 02 fevereiro, 2016 em bit.ly/1QC5LO.
Euromonitor International. (2013). White paper: Understanding the 21st Century Traveller—How to capitalise on changing travel habits. Acedido 25 abril, 2014 em http://bit.ly/1oOESH6.
European Commission. (2010b). Europa, primeiro destino turístico do mundo - novo quadro político para o turismo europeu. Comunicação da Comissão ao Parlamento Europeu, ao Conselho, ao Comité Económico e Social Europeu e ao Comité das Regiões: COM (2010) 352 final, Bruxelas, 30.6.2010. Acedido 10 março, 2014 em http://bit.ly/1CSP75q.
Fesenmaier, D. (n.d.) Designing smart tourism destinations. Acedido 11 de agosto, 2012 em http://bit.ly/103AiPb.
Fondeur, Y. & Karamé, F. (2011). Can Google Data Help Predict French Youth Unemployment?, Document de recherche, EPEE, Centre d’Etudes des Politiques Economiques de l’Universite d’Evry. Acedido em 15 de julho, 2012 em http://bit.ly/1qZLpF1.
Gawlik, E., Kabaria, H., & Kaur, S. (2011). Predicting tourism trends with Google Insights. Acedido 01 dezembro, 2012 em http://stanford.io/V1lAWl.
Ginsberg, J., Mohebbi, M. H., Patel, R. S., Brammer, L., Smolinski, M. S., & Brilliant, L. (2009). Detecting influenza epidemics using search engine query data. Nature, 457, 1012-1014. Acedido 16 agosto, 2011 em http://bit.ly/1so0jDn.
Google. (2014). The five Stages of Travel Interactive Infographic [em linha]. Google. Acedido 5 agosto, 2014 em http://bit.ly/1y5uPWu.
Kholodilin, K. A., Podstawski, M., Siliverstovs, B. (2010). Do Google Searches Help in Nowcasting Private Consumption? A Real-Time Evidence for the US. Discussion Papers of DIW Berlin. Acedido 20 novembro, 2012 em http://bit.ly/1szeFjm.
Mao, H., Counts, S., & Bollen, J. (2011). Predicting financial markets: Comparing survey, news, twitter and search engine data. arXiv preprint arXiv:1112.1051. Acedido 20 de novembro, 2012 em http://bit.ly/1AZR9Rs .
Matias, Y. (2012). Insights into what the world is searching for -- the new Google Trends [em linha]. The official Google Search blog. Acedido em 20 de novembro, 2012, em http://bit.ly/1yK47Ae.
Milheiro, E, Dinis, G. & Correia, E. (2010). O papel do Observatório do Turismo na operacionalização de competências da Entidade Regional de Turismo do Alentejo”, Atas do II Seminário de I&DT – Consolidar o conhecimento, perspetivar o futuro, Centro Interdisciplinar de Investigação e Inovação do IPP (C3i), IPP, 6 e 7 dezembro.
Murugiah K, Ranasinghe I & Nuti SV. (2014). Geographic obesity burden and Internet searches for bariatric surgery: importance of a combined search strategy. Surg Obes Relat Dis 10: 369–370.
OberCom. (2014). Anuário da Comunicação 2012 – 2013 [em linha]. OberCom. Acedido 01 de junho, 2014 em http://bit.ly/1qRXs2n
Pratas, J., Vale, V. & Brito, P. (2014). A informação e o processo de tomada de decisão na gestão e planeamento em turismo. In C. Costa, F. Brandão, R. Costa & Z. Breda (Eds.), Turismo nos Países Lusófonos: Conhecimento, Estratégia e Territórios (Vol. I pp. 217-235).
PressTur, 2016, Parques de Sintra encerra 2015 com 2,2 milhões de visitantes. PressTur. Acedido 25 janeiro, 2016 em 20bit.ly/20iPju4.
Público Comunicação Social, SA. (2016). Alive e Paredes de Coura vencem Portugal Festival Awards de 2015. Público. Acedido 18 novembro, 2015 em bit.ly/1QTzAeW.
PWC. (2014). Desafios do Turismo em Portugal 2014: crescimento, rentabilidade e inovação. Acedido 21 agosto, 2014 em http://bit.ly/1yjuCjD.
Pan B, Wu DC, Song H. (2012). Forecasting hotel room demand using search engine data, Journal of Hospitality and Tourism Technology, 3(3):196-210.
Pressman, R. (2001). Engenharia de Software:Uma abordagem profissional. New York: McGraw-Hill.
Saidi, N., Scacciavillani, F., & Ali, F. (2010). Forecasting Tourism in Dubai. [em linha]. Dubai International Finance Centre: Economic Note n.º 8. Acedido em 6 de agosto, 2011 em http://www.difc.ae/publications.
Schmidt, T. & Vosen, S. (2009) Forecasting private consumption: survey-based indicators vs. Google Trends, Ruhr Economic Papers 155, RWI. Acedido 20 de novembro, 2011 em http://bit.ly/1so26rQ,
Sheldon, P. (1997). Tourism information technology. United Kingdom: CAB International.
Shimshoni, Y., Efron, N., Matias, Y. (2009). On the Predictability of Search Trends (draft). Google, Israel Labs. Acedido15 novembro, 2012 em http://bit.ly/1zjL573.
Smith, G. P. (2012). Google Internet search activity and volatility prediction in the market for foreign currency. Finance Research Letters, 9(2), 103-110. Acedido 27 de novembro, 2012 em http://bit.ly/1lEiEGc .
Smith, E. & White, S. (2011) What Insights Can Google Trends Provide About Tourism in Specific Destinations? [em linha]. UK: ONS. Acedido 10 de Junho, 2012 em http://bit.ly/1o13x0r .
StatCounter. (2016). StatCounter Global Stats: search engine [em linha]. StatCounter. Acedido em 01 julho, 2014 em bit.ly/1SWN75z.
Suhoy, T. (2009). Query Indices and a 2008 Downturn: Israeli Data [em linha]. Bank of Israel: Research Department. Discussion Paper No. 2009.06. Acedido 15 Janeiro, 2012 em http://bit.ly/Z29izI .
Turismo de Portugal [TP]. (2014b). A comunicação do destino Portugal: a ascensão do online. Acedido 30 julho, 2014 em http://bit.ly/US3rKx .
UNWTO. (2011). World Tourism Organization (UNWTO) Affiliate Members: AM-reports – Technology in Tourism (Vol. 1). UNWTO. Acedido data dia mês, ano em http://bit.ly/ZtWjXd.
Vodafone. (2014). Edições Anteriores. Vodafone Paredes de Coura [em linha]. Acedido 01 dezembro, 2015 em bit.ly/20Pu5Rg.
Willard, S. D. e Nguyen, M.M. (2013); Internet search trends analysis tools can provide real-time data on kidney stone disease in the United States; Urology; 81 (1), 37–42.
Yang, A. C., Tsai, S. J., Huang, N. E., & Peng, C. K. (2011). Association of Internet search trends with suicide death in Taipei City, Taiwan, 2004–2009. Journal of affective disorders, 132(1), 179-184.
YouTube. (2016). Sobre o YouTube. YouTube [em linha]. Acedido 22 janeiro, 2016 em bit.ly/1QIopnn.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
1. Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Attribution que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
2. Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
3. Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (Veja O Efeito do Acesso Livre).