Inteligência Artificial; Hospitalidade no Turismo; Hostilidade no Turismo; Análise de Sentimentos
Resumo: Este artigo tem como objetivo analisar como as demandas emocionais, mentais e sentimentais relacionadas à hospitalidade e hostilidade se desenvolveram durante a pandemia de COVID-19 no Brasil. Procedimentos metodológicos foram aplicados por meio de pesquisa sequencial de métodos mistos. Primeiramente, cerca de 1.000 notícias foram coletadas em dois sites brasileiros para serem classificadas manualmente nos sentimentos de hospitalidade e hostilidade. Foi utilizada uma análise de sentimento supervisionada de aprendizado de máquina. Em segundo lugar, os dados foram usados para o treinamento em oito algoritmos de aprendizado de máquina, por meio de análise supervisionada, sendo escolhida a regressão logística para a classificação dos dados, por se adequar melhor aos dados, alcançando 72% de precisão. Os dados coletados ao longo de dois anos da pandemia, aproximadamente 221.000 notícias, foram então classificados usando o algoritmo escolhido, o que permitiu a geração de gráficos e análises por meio de estatísticas inferenciais, mostrando a evolução dos sentimentos de hospitalidade e hostilidade. Os resultados indicam que em situações como a pandemia de COVID-19, as pessoas tendem a se comportar de maneira hostil, o que leva à falta de hospitalidade. As implicações deste estudo estão relacionadas à capacidade de materializar, por meio dos conceitos de hospitalidade e hostilidade, a percepção de visitantes, hóspedes e outras pessoas envolvidas no setor de turismo. Portanto, a análise de sentimentos provenientes de mídias sociais e notícias afetou a indústria do turismo e da hospitalidade.
