Warning: "continue" targeting switch is equivalent to "break". Did you mean to use "continue 2"? in /home/klient.dhosting.pl/kachniewska/kachniewska.dkonto.pl/public_html/wp-content/plugins/revslider/includes/operations.class.php on line 2854

Warning: "continue" targeting switch is equivalent to "break". Did you mean to use "continue 2"? in /home/klient.dhosting.pl/kachniewska/kachniewska.dkonto.pl/public_html/wp-content/plugins/revslider/includes/operations.class.php on line 2858

Warning: "continue" targeting switch is equivalent to "break". Did you mean to use "continue 2"? in /home/klient.dhosting.pl/kachniewska/kachniewska.dkonto.pl/public_html/wp-content/plugins/revslider/includes/output.class.php on line 3708

Warning: session_start(): Cannot start session when headers already sent in /home/klient.dhosting.pl/kachniewska/kachniewska.dkonto.pl/public_html/wp-content/plugins/booked/booked.php on line 369
Projekty badawcze – Magdalena Anna Kachniewska

Projekty badawcze

1. Inteligentny system wyszukiwania ofert turystycznych oparty na algorytmach rozumienia języka naturalnego (NLP)

Celem projektu jest realizacja prac badawczo-rozwojowych prowadzących do opracowania nowego, inteligentnego systemu wyszukiwania i prezentacji ofert turystycznych opartego na algorytmach rozumienia języka naturalnego. Rozwiązania będące przedmiotem projektu będą wykorzystywały unikatowe możliwości selektywnej analizy semantycznej tekstów w języku naturalnym, ze szczególnym uwzględnieniem języka polskiego i dostosowane do wielkoskalowego zastosowania w wyszukiwarce. Rozwiązania tego typu nie są dostępne na polskim rynku turystycznym, a na rynkach zagranicznych stosowane są w znikomym stopniu i z ograniczoną funkcjonalnością.

Efektem realizacji projektu będzie wypracowanie innowacyjnych rozwiązań pozwalających na efektywny dobór ofert turystycznych poprzez analizę kontekstową i znaczeniową fraz wpisanych przez użytkownika oraz mechanizm inspiracji potencjalnego klienta np. z wykorzystaniem sieci semantycznych rozbudowywanych półautomatycznie na podstawie analizy dużych wolumenów danych.

Projekt jest realizowany z dofinansowaniem Narodowego Centrum Badań i Rozwoju (NCBiR) pod przewodnictwem firmy QTravel we współpracy z Politechniką Wrocławską (nr grantu: POIR.01.01.01-00-0798/19-0).

 

2. Opracowanie inteligentnego systemu predykcyjnego dla sektora turystycznego z wykorzystaniem zaawansowanych metod fuzji danych wielowymiarowych i uczenia maszynowego (ePREDYKTOUR)

Celem projektu jest realizacja prac badawczych i rozwojowych prowadzących do opracowania unikatowego na skalę światową inteligentnego systemu predykcji cen ofert turystycznych, wykorzystującego najnowsze osiągnięcia w dziedzinie przetwarzania dużych zbiorów danych (Big Data) oraz uczenia maszynowego (machine learning), ze szczególnym uwzględnieniem uczenia głębokiego (deep learning).

Rozwiązania będące przedmiotem projektu będą wykorzystywały unikatowe algorytmy predykcyjne cen ofert turystycznych na przykładzie wycieczek zorganizowanych, oparte zarówno na danych historycznych, jak i biorące pod uwagę czynniki zewnętrzne mogące mieć wpływ na cenę oferty turystycznej.  Podejście uwzględniające zewnętrzne i wewnętrzne determinanty ceny turystycznej będzie pierwszą systemową próbą zbadania wpływu różnych czynników na ceny turystyczne wycieczek zorganizowanych w skali światowej.

Rozwiązania tego typu nie są dostępne w Polsce oraz w ograniczonym stopniu na rynkach zagranicznych. Efektem realizacji projektu będzie wypracowanie innowacyjnych rozwiązań pozwalających na efektywny dobór ofert turystycznych przez konsumentów na podstawie informacji dostarczanych przez mechanizmy predykcji cen (segment B2C) oraz na zaawansowane analizy danych historycznych dla całego rynku turystycznego udostępniane w ramach usługi Software as a Service dla podmiotów działających na rynku tur. (segment B2B).

Projekt jest realizowany z dofinansowaniem Narodowego Centrum Badań i Rozwoju (NCBiR) pod przewodnictwem firmy QTravel we współpracy z Politechniką Gdańską (nr grantu: POIR.01.01.01-00-1252/19).

 

3. Wykorzystanie dużych zbiorów danych (big data) w modelu prognozowania dyfuzji pakietów turystycznych polskich touroperatorów z wykorzystaniem modelu Bassa.

Eksplozja nieustrukturyzowanych wielkich zbiorów danych (big data – BD), automatyzacji i uczenia maszynowego pozwala współczesnym przedsiębiorcom lepiej przewidywać zachowania poszczególnych podmiotów. W badaniach naukowych duże zbiory danych są szeroko wykorzystywane do badania zachowań i opinii konsumentów. Jednym z narzędzi umożliwiających prognozowanie wielkości sprzedaży jest model dyfuzji Bassa, którego uniwersalny charakter udowodniono w licznych zastosowaniach w prognozowaniu sprzedaży produktów w różnych segmentach rynku. W niniejszym artykule zaproponowano zastosowanie big data jako zmiennych egzogenicznych w modelu Bassa w celu zwiększenia dokładności prognozowania wolumenu sprzedaży pakietów turystycznych.

Celem badań jest ocena wpływu wykorzystania wielkich zbiorów danych na poprawę dokładności prognoz sprzedaży pakietów turystycznych. Uogólniony model Bassa został w tym celu rozszerzony o zbiory big data: ​​zmienne egzogeniczne obejmują: (1) treści generowane przez marketerów (marketer-generated content, MGC) i (2) treści generowane przez użytkowników (user-generated content, UGC), w tym wyszukiwania w sieci i posty zamieszczane na blogach i mikroblogach. W badaniu analizowane są dane obejmujące wiadomości online, posty na blogach i wolumen wyszukiwań w Internecie (ruch sieciowy) związane z informacjami dotyczącymi pakietów turystycznych polskich touroperatorów. Informacje te zostały zintegrowane z modelem Bassa jako część zmiennych egzogenicznych reprezentujących działania marketingowe touroperatorów. Założono, że wolumen informacji zamieszczanych on-line przez touroperatorów stanowi odzwierciedlenie treści generowanych przez marketerów (MGC), podczas gdy posty na blogach i ruch związany z wyszukiwaniem w sieci stanowią treści generowane przez użytkowników (UGC). Analiza empiryczna wykazała, że ​​włączenie dużych zbiorów danych do modelu Bassa zapewnia dokładniejsze prognozowanie wielkości sprzedaży pakietów turystycznych. Ponadto UGC (jako zmienna egzogeniczna) lepiej służy prognozowaniu wielkość sprzedaży niż MGC. UGC jest dość dobrym narzędziem wyjaśniającym poziom zainteresowania i zaangażowania potencjalnych turystów. Wykazano jednak, że skuteczność prognozowania jest różna w przypadku wpisów na blogach i liczby wyszukiwań w sieci.

  • Wpływ światowego kryzysu gospodarczego na strategie zarządzania obiektami hotelarskimi (SGH, Warszawa 2010).
  • Determinanty konkurencyjności małych i średnich przedsiębiorstw turystycznych w warunkach globalizacji (SGH, Warszawa 2007).
  • Społeczne koszty jakości (SGH, Warszawa 2003).
  • Zarządzaie procesem świadczenia usług jako element zarządzania jakością w turystyce (SGH, Warszawa 2002).
  • Alianse linii lotniczych jako przykład globalizacji rynku turystycznego (SGH, Warszawa 2001).
  • Certyifkacja ISO 9000 jako narzędzie brandingu w branży turystycznej (SGH, Warszawa 2001).
  • Strategia produktu w turystyce wiejskiej (SGH, Warszawa 2000).
  • Jakość usług jako narzędzie dywersyfikacji produktu turystycznego (SGH, Warszawa 2000).
  • Metodologia rachunku pozycji “Podróże zagraniczne” bilansu płatniczego Polski (SGH, Warszawa 1999).
  • Pozycja “niesklasyfikowane” jako komponenta bilansu płatniczego Polski (SGH, Warszawa 1998).
  • Rachunek Satelitarny Turystyki jako narzędzie pomiaru efektów ekonomicznych turystyki zagranicznej (Tempus Grant 1998).
  • Turystyka w ramach GATS (SGH, Warszawa 1998).
  • Liberalizacja rynku turystycznego w kontekście członkostwa Polski w OECD (SGH, Warszawa 1997).
  • Miejsce turystyki w strukturze bilansu płatniczego Polski (SGH, Warszawa 1996).
  • Wymiana turystyczna jako szczególna forma wymiany międzynarodowej (SGH, Warszawa 1996).
  • Rachunek Satelitarny Turystyki (RST) jako narzędzie nadań efektów ekonomicznych turystyki w Polsce – metoda kanadyjska (GUS, Warszawa 1996).
  • Propozycja metodologii Rachunku Satelitarnego Turystyki dla Polski (GUS, Warszawa 1996).
  • Rachunek Satelitarny Turystyki (Warszawa, 1998-2012)

Rachunek Satelitarny Turystyki (1996-2012)

W pracach nad rachunkiem satelitarnym turystyki (RST) uczestniczę od początku, czyli od 1996 roku, kiedy zespół w składzie A. Baran, E. Dziedzic, M. Kachniewska opracował metodologię eksperymentalnego rachunku satelitarnego turystyki zrealizowanego następnie na podstawie danych z Rachunków Narodowych za lata 1994-95.

System rachunków narodowych (SRN) stanowi zestaw tablic opisujących zjawiska zachodzące w gospodarce. Międzynarodowym wzorcem, na którym opierają się rachunki narodowe sporządzane w poszczególnych krajach, jest system rachunków SNA 1993 rekomendowany przez ONZ i zalecany przez Unię Europejską. Na nim opiera się, stosowany także w Polsce, Europejski System Rachunków Narodowych.

Rachunki narodowe sporządzane są w dwóch układach: 1) według sektorów instytucjonalnych, 2) według rodzajów działalności. W pierwszym układzie uwzględnia się podmioty (instytucje) należące do jednego z poniższych sektorów instytucjonalnych:

  • sektor przedsiębiorstw
  • sektor instytucji finansowych i ubezpieczeniowych
  • sektor instytucji rządowych i samorządowych
  • sektor gospodarstw domowych (osoby fizyczne)
  • sektor instytucji niekomercyjnych działających na rzecz gospodarstw domowych (organizacje polityczne, społeczne i wyznaniowe).

Uzupełnieniem sektorów instytucjonalnych jest sektor „zagranica”, który obrazuje relacje analizowanej gospodarki ze światem zewnętrznym.

Jeśli rachunki opracowywane są w układzie rodzajów działalności, jednostką klasyfikacyjną jest przedsiębiorstwo. Przedsiębiorstwa są grupowane według dominującego rodzaju działalności, określanej na podstawie rodzaju wytwarzanych produktów. Ponieważ turystyka nie może być utożsamiana z żadnym sektorem instytucjonalnym, rodzajem działalności czy produktem – jedynym sposobem oszacowania jej wpływu na gospodarkę jest sporządzenie rachunku satelitarnego. Celem rachunku satelitarnego turystyki (RST) jest uzyskanie informacji na temat aktywności gospodarczej związanej z turystyką oraz zapewnienie ich porównywalności z wynikami innych dziedzin gospodarki.

W Polsce RST opracowywany jest od 2000 roku (w zespole E. Dziedzic, M. Kachniewska, T. Skalska, K. Łopaciński, w pierwszych edycjach brała udział także T. Buczak). Poszczególne wyniki dla kolejnych edycji dostępne są na stronie Ministerstwa Sportu i Turystyki lub po kliknięciu w wybraną edycję z zamieszczonej listy.

W 2004 roku opracowana została także metodologia regionalnego rachunku satelitarnego turystyki (w Polsce dotychczas zrealizowano tylko jeden raz RST na poziomie regionalnym – dla województwa mazowieckiego w 2012 roku).

W wykazie uwzględniona została – historyczna już – metodologia eksperymentalnego rachunku satelitarnego turystyki (w opracowaniu A. Baran, E. Dziedzic i M. Kachniewskiej), która była punktem wyjścia dla wszystkich kolejnych prac.

Opracowania metodologiczne:

Opracowania statystyczne: