Identifying Specific Cues and Contexts Related to Smoking Craving for the Development of Effective Virtual Environments

Craving is considered the main variable associated with relapse after smoking cessation. Cue Exposure Therapy (CET) consists of controlled and repeated exposure to drug-related cues with the aim of extinguishing craving responses. Some virtual reality (VR) environments, such as virtual bars or parties, have previously shown their efficacy as tools for eliciting smoking craving. However, in order to adapt this technology to smoking cessation interventions, there is a need for more diverse environments that enhance the probability of generalization of extinction in real life. The main objective of this study was to identify frequent situations that produce smoking craving, as well as detecting specific craving cues in those contexts. Participants were 154 smokers who responded to an ad hoc self-administered inventory for assessing craving level in 12 different situations. Results showed that having a drink in a bar/pub at night, after having lunch/dinner in a restaurant and having a coffee in a cafe or after lunch/dinner at home were reported as the most craving-inducing scenarios. Some differences were found with regard to participants' gender, age, and number of cigarettes smoked per day. Females, younger people, and heavier smokers reported higher levels of craving in most situations. In general, the most widely cited specific cues across the contexts were people smoking, having a coffee, being with friends, and having finished eating. These results are discussed with a view to their consideration in the design of valid and reliable VR environments that could be used in the treatment of nicotine addicts who wish to give up smoking.

La gestión de la reputación on-line por parte de las compañías hoteleras : El papel del community manager

Mi trabajo de disertación se desarrolla en el contexto del Grado de Comunicación de la UOC y la finalidad es establecer un marco teórico actualizado sobre el concepto de reputación on-line aplicable al sector hotelero. En este sentido entiendo necesario partir del análisis de tres hoteles de Palma de Mallorca para obtener un diagnóstico de reputación y poderafirmar que existe una relación entre su reputación on-line y la obtención de mayores ingresos. Por este motivo, llevaré a cabo un estudio de caso comparativo con la herramienta de monitorización SocialVane del Hotel Gran Meliá Victoria con sus competidores más directos.

The effect on prices of the attributes of holiday hotels: a hedonic prices approach

This article examines the effect on price of different characteristics of holiday hotels in the sun-and-beach segment. The effect on price is estimated under the hedonic function perspective by means of random effect models, known also as mixed or panel models. Some 82,000 prices were gathered between 1991 and 1998 from tour operator catalogues. The study reveals huge price differences between 4-star hotels and the rest, coupled with practically no difference between 1-star and 2-star hotels. Other attributes with a significant effect on price are town, hotel size, distance to the beach and availability of parking place. The results can assist hotel managers in shaping pricing and investment strategies

Competencia en precios entre operadores turísticos españoles

El presente articulo analiza el grado de competencia en precios de los operadores turísticos que ofrecen hoteles del litoral peninsular español y que compiten en el segmento que demanda 'sol y playa'. Plantea la hipótesis de que los precios para un mismo hotel (que en la mayoría de casos es ofrecido por más de un operador) no pueden presentar diferencias sustanciales al tratarse de la comercialización de productos homogéneos. El análisis se realiza a partir de la explotación de diferentes catálogos de operadores turísticos y toma como muestra tres poblaciones de la Costa Brava (Lloret de Mar, Blanes y Tossa de Mar). El estudio se ha realizado para el régimen de pensión completa (que es el mayoritario) y se han introducido los precios de unas fechas clave de la temporada turística. Las medidas estadísticas utilizadas han sido básicamente el porcentaje que representan el precio máximo y el precio mínimo de cada hotel y para cada fecha respecto al precio medio, la suma de dichos porcentajes, con un coeficiente corrector función del numero de operadores, la desviación estándar, y el coeficiente de variación de Pearson . Asimismo, para corroborar las explicaciones a los resultados obtenidos del análisis empírico se contactó con algunos de dichos operadores. Los resultados obtenidos muestran que la distancia media entre el precio máximo y el precio mínimo se sitúa alrededor del 8,67%, lo que se nos antoja una corta diferencia de precios, con lo que se corroboraría la hipótesis de partida. Dichas diferencias se acortan en las fechas de mayor demanda debido a que los operadores aprovechan para realizar más beneficios