Análise dos Determinantes da Motivação e Satisfação no Trabalho na Perspetiva de Futuros Técnicos de Hotelaria e Turismo

Este trabalho tem como objetivo determinar as dimensões da motivação e satisfação, adquirida, através da perceção em contexto da formação profissional, por futuros técnicos (estudantes) da indústria do turismo, nomeadamente através de cursos técnicos no sector da hotelaria e restauração. A metodologia compreende três fases distintas. Primeiro foram recuperados instrumentos (questionários), já validados por outros autores da motivação e satisfação, que tinha a intenção de replicar estudos realizados em outros campos do conhecimento científico, como o turismo. Estes instrumentos foram recuperados a partir da literatura realizada. Em segundo lugar, os instrumentos de medição foram submetidas a um pré-teste, ou melhor, foram objeto de um estudo pioneiro, a fim de verificar outros pressupostos, tais como erros de semântica ou ver se havia a possibilidade de algumas perguntas preparadas para ser considerado invalidado por má formulação ou interpretação. Finalmente, foram aplicados em três instituições de ensino que concordaram em cooperar com a investigação, com a reserva de que o entrevistado necessitaria de um pré-requisito obrigatório que consistiu na realização de uma formação mínima em Formação em Contexto de trabalho (FCT). Em seguida, procedeu-se a análise estatística para apoiar toda a parte empírica. Os resultados mostram que, em geral, motivação e satisfação estavam presentes durante o período de FCT. Para algumas pessoas isso significava um período muito importante da vida pessoal e profissional, a respeito das interações, emoções e envolvimento com organizações turísticas, mas também as relações pessoais e sociais.

Normalização automática de descrições de hotéis

As descrições de produtos turísticos na área da hotelaria, aviação, rent-a-car e pacotes de férias baseiam-se sobretudo em descrições textuais em língua natural muito heterogénea com estilos, apresentações e conteúdos muito diferentes entre si. Uma vez que o sector do turismo é bastante dinâmico e que os seus produtos e ofertas estão constantemente em alteração, o tratamento manual de normalização de toda essa informação não é possível. Neste trabalho construiu-se um protótipo que permite a classificação e extracção automática de informação a partir de descrições de produtos de turismo. Inicialmente a informação é classificada quanto ao tipo. Seguidamente são extraídos os elementos relevantes de cada tipo e gerados objectos facilmente computáveis. Sobre os objectos extraídos, o protótipo com recurso a modelos de textos e imagens gera automaticamente descrições normalizadas e orientadas a um determinado mercado. Esta versatilidade permite um novo conjunto de serviços na promoção e venda dos produtos que seria impossível implementar com a informação original. Este protótipo, embora possa ser aplicado a outros domínios, foi avaliado na normalização da descrição de hotéis. As frases descritivas do hotel são classificadas consoante o seu tipo (Local, Serviços e/ou Equipamento) através de um algoritmo de aprendizagem automática que obtém valores médios de cobertura de 96% e precisão de 72%. A cobertura foi considerada a medida mais importante uma vez que a sua maximização permite que não se percam frases para processamentos posteriores. Este trabalho permitiu também a construção e população de uma base de dados de hotéis que possibilita a pesquisa de hotéis pelas suas características. Esta funcionalidade não seria possível utilizando os conteúdos originais. ABSTRACT: The description of tourism products, like hotel, aviation, rent-a-car and holiday packages, is strongly supported on natural language expressions. Due to the extent of tourism offers and considering the high dynamics in the tourism sector, manual data management is not a reliable or scalable solution. Offer descriptions - in the order of thousands - are structured in different ways, possibly comprising different languages, complementing and/or overlap one another. This work aims at creating a prototype for the automatic classification and extraction of relevant knowledge from tourism-related text expressions. Captured knowledge is represented in a normalized/standard format to enable new services based on this information in order to promote and sale tourism products that would be impossible to implement with the raw information. Although it could be applied to other areas, this prototype was evaluated in the normalization of hotel descriptions. Hotels descriptive sentences are classified according their type (Location, Services and/or Equipment) using a machine learning algorithm. The built setting obtained an average recall of 96% and precision of 72%. Recall considered the most important measure of performance since its maximization allows that sentences were not lost in further processes. As a side product a database of hotels was built and populated with search facilities on its characteristics. This ability would not be possible using the original contents.