Thai University RankingsRESEARCH RADAR
← กลับฐานข้อมูลงานวิจัย
มีศักยภาพระดับโลก

Semantic Diversity and Visitor Sentiments in Ecotourism Using Geospatial Natural Language Processing of Social Sensing Data

Semantic Diversity and Visitor Sentiments in Ecotourism Using Geospatial Natural Language Processing of Social Sensing Data

สัญญาณผลกระทบ89/100
01

ข้อมูลจากบทคัดย่อ

ยังไม่มีสรุปภาษาไทยสำหรับระเบียนนี้
ด้านล่างเป็นบทคัดย่อต้นฉบับภาษาอังกฤษจากข้อมูลบรรณานุกรม โปรดตรวจบทความต้นฉบับก่อนอ้างอิง

This study aimed to investigate visitors’ perceptions of ecotourism landscapes in Thailand’s protected areas by integrating spatial, semantic, and affective information derived from social-sensing textual data. To this end, it examined the influence of ecosystem characteristics on thematic expressions and emotional tones across five national parks. Methodologically, a spatio-semantic, natural language processing (NLP) social-sensing framework was developed using geotagged Flickr tags and YouTube comments from international (English) and domestic (Thai) tourists. Textual data were preprocessed (cleaned, normalized, and tokenized) and analyzed using latent Dirichlet allocation (LDA), sentiment analysis, and diversity metrics. Concurrently, YouTube comments were similarly processed using LDA and rule-based sentiment analysis. Subsequently, a Diversity × Topic × Season matrix integrated Flickr-derived indicators with YouTube-derived sentiment and topic dominance. Binary logistic regression was applied to examine cross-platform relationships. The analysis identified three dominant themes, namely Nature & Landscapes, Travel & Activities, and Feelings & Experiences. Forest-mountain parks showed high semantic diversity and strong positive sentiment, whereas marine parks exhibited narrower but predominantly positive activity-driven discourses. Moreover, seasonal variation was evident, with summer and winter yielding the highest diversity and positivity. Building on these results, this study devised a spatio-semantic framework for analyzing variation in visitor expressions across parks and seasons. It captures eco-awareness, perceptions, and preferred activities in protected landscapes. From a practical perspective, semantic diversity and sentiment indicators can support ecotourism management through improved visitor monitoring and communication strategies.

02

เหตุผลที่อยู่ในฐานติดตาม

ระเบียนนี้ได้รับ Impact Signal 89/100 จากความใหม่ แหล่งเผยแพร่ ความร่วมมือ และสัญญาณในข้อมูลบรรณานุกรม คะแนนนี้ใช้จัดลำดับการติดตาม ไม่ใช่การตัดสินคุณภาพงานวิจัย

ประเด็นที่เกี่ยวข้อง: Diverse Aspects of Tourism Research · Digital Marketing and Social Media · Recreation, Leisure, Wilderness Management

03

บทบาทของนักวิจัยและสถาบันไทย

Asamaporn Sitthi · Uday Pimple · Pattamaporn Wongwiriya · Srinakharinwirot University · Joint Graduate School of Energy and Environment · Khon Kaen University

04

ข้อจำกัดของข้อมูล

หน้านี้เป็นระเบียนบรรณานุกรมและข้อมูลจากบทคัดย่อ ยังไม่ใช่บทวิเคราะห์ฉบับเต็มหรือการประเมินคุณภาพงานวิจัย ควรตรวจสอบ DOI และเอกสารต้นฉบับก่อนนำไปอ้างอิง