تم إضافة تقرير جديد 2024
ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا









الرئيسية > Could We Know Whether you Had...>الوصف

Could We Know Whether you Had Good Time There?: Real and Artificial Tourist Pictures Underlying "Un"Happiness through ai and Llms

العنوان بلغة أخرى: هل يمكننا أن نعرف ما إذا كنت قد قضيت وقتاً ممتعاُ هناك؟: صور سياحية حقيقية ومصطنعة تكمن وراء "عدم" السعادة من خلال الذكاء الاصطناعي والماجستير في إدارة الأعمال
المصدر: الإداري
الناشر: معهد الإدارة العامة
المؤلف الرئيسي: بانتانو، إليونورا (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Pantano, Eleonora
مؤلفين آخرين: ستايلوس، نيكولاوس (م. مشارك)
المجلد/العدد: س44, ع170
محكمة: نعم
الدولة: سلطنة عمان
التاريخ الميلادي: 2024
التاريخ الهجري: 1446
الشهر: ديسمبر
الصفحات: 247 - 280
DOI: 10.52789/0302-044-170-007
ISSN: 2313-3244
رقم MD: 1548792
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: الإنجليزية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
الذكاء الاصطناعي | التنمية السياحية | الصور الفوتوغرافية | المشاعر الإنسانية
كلمات المؤلف المفتاحية:
السلوك السياحي التحليلات العاطفية | البيانات الاصطناعية | عينة السيليكون | ماجستير في القانون | الذكاء الاصطناعي التوليدي | التعلم الآلي | Tourist Behavior | Emotional Analytics | Synthetic Data | Silicon Sample | Llms | Generative AI (Genai) | Machine Learning
رابط المحتوى:

الناشر لهذه المادة لم يسمح بإتاحتها.
صورة الغلاف QR قانون
حفظ في:
المستخلص: الهدف من هذه الورقة هو توضيح مدى إمكانية استخراج بيانات محتوى الصورة تلقائيا من حيث المشاعر المضمنة في الإنسان مثل عدم السعادة وما إذا كان من الممكن اكتشاف مشاعر السائحين وإعادة إنشائها تحليليا من خلال الذكاء الاصطناعي (AI) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMS). المنهجية. قمنا ببناء وتدريب آلة تصنيف لتحليل صور السياح الحقيقيين تلقائيا في خمس وجهات دولية. ثم قمنا بمقارنتها بعينة من السائحين تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي والماجستير في إدارة الأعمال. النتائج. تعمل هذه الدراسة على توسيع معرفتنا وممارستنا لتحديد مشاعر السائحين من خلال استخدام أساليب جديدة تتضمن الذكاء الاصطناعي توضح هذه الدراسة مزايا الجمع بين تحليل الوجه لردود الفعل العاطفية للأفراد، من خلال تقديم بديل للتقارير الذاتية. كما يقدم عملنا دليلا إضافيا على مدى كفاية LLMS في ربط المعلومات بالبيانات النصية المقدمة (المطالبات). أصالة. على حد علمنا، هذه هي الدراسة التجريبية الأولى التي تحاول الكشف التحليلي عن مشاعر السائحين وإعادة إنشائها من خلال الذكاء الاصطناعي (AI) ونماذج اللغة الكبيرة (LLMS) من خلال استخدام البيانات الاصطناعية القائمة على عينة سيليكون من السائحين. الآثار العملية. يوضح عملنا كيفية تقييم الحالة النفسية للمستهلكين أو ردود أفعالهم العاطفية تجاه وجهة معينة باستخدام أدوات جديدة لا تعتمد بشكل كامل على التقارير الذاتية للسائحين بدلا من ذلك، نناقش في عملنا نهجا جديدا محتملا لالتقاط المشاعر الحقيقية وكيف يمكن قياسها، مما يسمح باستخلاص رؤى افتراضية حول تجارب السائحين وتفضيلاتهم تجاه وجهات ومواقع محددة.

Purpose. The aim of this paper is to demonstrate the extent to which it is possible to automatically extract photo content data in terms of human-embedded emotions such as un/happiness and if it is possible to analytically detect and recreate tourists› emotions through Artificial Intelligence (AI) and Large Language Models (LLMs). Methodology. We built and trained a classifier machine to automatically analyse pictures of real tourists in five international destinations. We then compared them with a silicon sample of tourists generated by AI and LLMs. Findings. This study extends our knowledge and practice of tourists› emotions identification by utilising new methods involving AI. This study demonstrates the advantages of combining facial analysis of individuals› emotional reactions, by offering an alternative to the self-reports. Also, our work provides further evidence of the limited adequateness of LLMs in associating the information in the provided textual data (prompts). Originality. To the best of our knowledge, this is the first empirical study that attempts to analytically detect and recreate tourists› emotions through Artificial Intelligence (AI) and large language models (LLMs) by utilising synthetic data based on a silicon sample of tourists. Practical implications. Our work shows how to evaluate consumers› psychological state or emotional reactions towards a specific destination with new tools not completely relying on tourists› self-reports. In our work, instead, we discuss a new possible approach to capture real emotions and how they could be measured, allowing extracting virtual insights into tourists› experiences and preferences towards specific destinations and locations.
ISSN: 2313-3244

عناصر مشابهة


© 2025 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.