ВИКОРИСТАННЯ МОДЕЛЕЙ ШІ У КОНТЕНТНОМУ АНАЛІЗІ ПОТЕНЦІЙНОГО ТУРИСТИЧНОГО ПОПИТУ

Автор(и)

  • Н.А. Дехтяр Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, кафедра міжнародної економіки і менеджменту, пр. Науки 9-А, м. Харків, 61165, Україна https://orcid.org/0000-0001-7932-8620

DOI:

https://doi.org/10.15330/apred.2.22.72-88

Ключові слова:

штучний інтелект, контентний аналіз, туристичний попит, великі мовні моделі (LLM), аналіз настроїв, моніторинг потреб споживачів, стратегічне управління в туризмі

Анотація

У статті досліджується використання сучасних моделей штучного інтелекту для контентного аналізу потенційного туристичного попиту в умовах глобальної цифрової трансформації та необхідності стратегічного відновлення туристичної галузі України; аналізується процес визначення завдань моніторингу відкритих вебресурсів і формування вимог до оптимальних великих мовних моделей на основі методів монографічного аналізу, синтезу та моделювання процесів узагальнення неупорядкованих цифрових даних. Одним із ключових результатів є експериментальне порівняння екстрактивних (BERT, SBERT) та абстрактивних (GPT, BART, T5, Pegasus) моделей, яке довело, що модель BART забезпечує найбільш збалансоване поєднання контекстуального розуміння та генеративної плавності, тоді як інші моделі можуть викривляти реальні настрої аудиторії через надмірну акцентуацію на окремих групах або генерацію неіснуючих ідей. Надано детальний опис технологічної послідовності дослідження відгуків – від збору даних за допомогою YouTube Data API та методів вебскрапінгу до токенізації, лематизації та застосування предиктивної аналітики для розпізнавання людських афектів у межах концепції "affective computing". Наукова новизна полягає в обґрунтуванні спеціалізованої дослідницької інфраструктури для стратегічного управління в туризмі, що інтегрує коригуючі вузли у вигляді експертів-аналітиків, які здійснюють верифікацію результатів роботи машинних алгоритмів для підвищення достовірності моніторингу ринку та ідентифікації гібридних загроз в інформаційному просторі. Практична значущість дослідження визначається можливістю трансформації якісних споживчих уподобань у кількісні аргументи для стратегічного планування рекреаційної інфраструктури та ребрендингу національного туристичного продукту на основі інформаційної підтримки з боку державних і приватних інституцій. Запропонований підхід, що базується на використанні доступних бібліотек з відкритим кодом, забезпечує малим та середнім підприємствам можливість впровадження інтелектуальних систем аналізу ринку, що виходять за межі традиційного маркетингу й дозволяють проактивно управляти туристичними потоками в умовах трансформації глобальної економіки, а на рівні держави — запобігати впливу гібридних загроз.

Біографія автора

Н.А. Дехтяр , Харківський національний економічний університет імені Семена Кузнеця, кафедра міжнародної економіки і менеджменту, пр. Науки 9-А, м. Харків, 61165, Україна

кандидат економічних наук, доцент, доцент кафедри міжнародної економіки і менеджменту

Посилання

Antczak, B. "The impact of artificial intelligence on the tourism industry: A marketing perspective." Journal of Modern Science, 2025, issue 62(2), pp. 450–472, https://doi.org/10.13166/jms/208128. Accessed 13 July 2026.

Dyduch, W., & A.Brzozowska. "Artificial intelligence in tourism management: Theoretical underpinnings, empirical tests and the SmartTourAI framework." Central European Management Journal, 2026, issue 34(2), pp. 242–258, https://doi.org/10.1108/CEMJ-07-2024-0227. Accessed 13 July 2026.

Katsanakis, I., Zouni, G., Spasos, S., Lykoudi, D. M., & N.Akriotis. "Exploring the impact of artificial intelligence on the tourism industry: Opportunities and challenges." In GMA-GAMMA Joint Symposium. Springer Nature Switzerland, 2025, pp. 154–178, https://doi.org/10.1007/978-3-031-96930-0_9. Accessed 13 July 2026.

Zhang, M., Yi, F., & D. Gursoy. "The effects of generative artificial intelligence on consumers in hospitality and tourism: A systematic review and future research directions." International Journal of Hospitality Management, 2026, issue 133, art. 104452, https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2025.104452. Accessed 13 July 2026.

Seyfi, S., Kim, M. J., Nazifi, A., Murdy, S., & T.Vo-Thanh. "Understanding tourist barriers and personality influences in embracing generative AI for travel planning and decision-making." International Journal of Hospitality Management, 2025, issue 126, art. 104105, https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2025.104105. Accessed 13 July 2026.

Štilić, A., Puška, A., & M. Nicić. "The role of artificial intelligence in shaping the future of the travel industry: An expert analysis of artificial intelligence-generated travel itineraries." DETUROPE – The Central European Journal of Regional Development and Tourism, 2025, issue 16(2), pp. 57–79, deturope.eu/pdfs/det/2024/02/04.pdf. Accessed 13 July 2026.

Koo, I., Zaman, U., Ha, H., & S. Nawaz. "Assessing the interplay of trust dynamics, personalisation, ethical AI practices, and tourist behaviour in the adoption of AI-driven smart tourism technologies." Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 2025, Issue 11(1), art. 100455, https://doi.org/10.1016/j.joitmc.2024.100455. Accessed 13 July 2026.

López-Naranjo, A. L., et al. "Artificial intelligence in the tourism business: a systematic review." Frontiers in Artificial Intelligence, 2025, issue 8, art. 1599391, https://doi.org/10.3389/frai.2025.1599391. Accessed 13 July 2026.

Hall, C. M., & C. Cooper. "Making tourism smart in the age of artificial intelligence." Current Issues in Tourism, 2025, issue 28(1), pp. 1–5, https://doi.org/10.1080/13683500.2025.2460922. Accessed 13 July 2026.

Metaverse Privacy and Safety. July 2023 Edition. WEF Forum, www.weforum.org/publications/privacy-and-safety-in-the-metaverse/ Accessed 13 July 2026.

Glybovets, A., & V. Tochytskyi. “Tokenisation and stemming algorithm for the Ukrainian language.” Scientific Notes of NaUKMA (Computer Science), vol. 198, 2017, pp. 4–8, ekmair.ukma.edu.ua/server/api/core/bitstreams/a756c821-adae-4dda-8642-712e278bff3e/content. Accessed 13 July 2026.

Pylypiv, I. "‘Syayvo’ did not launch on schedule. How Ukraine is developing its national AI." Ekonomichna Pravda, 15 June 2026, 08:41, epravda.com.ua/tehnologiji/stvorennya-ukrajinskoji-llm-syayvo-progres-vikliki-ta-novi-termini-zapusku-822657/ Accessed 03 August 2026.

Government AI Readiness Index. 2025 ed. Oxford Insights, oxfordinsights.com/ai-readiness/government-ai-readiness-index-2025/. Accessed 03 August 2026.

Prots, A. "Number of Ukrainians forced abroad by war reaches 8 million", Ukrainska Pravda, 29 May 2026, www.pravda.com.ua/eng/news/2026/05/29/8036931/ 03 August 2026

“Almost half of Ukrainians use artificial intelligence.” Ukrinform, 13 March 2026, www.ukrinform.ua/rubric-society/4101218-majze-polovina-ukrainciv-koristuetsa-stucnim-intelektom.html. 03 August 2026

##submission.downloads##

Опубліковано

2026-08-26

Як цитувати

Дехтяр , Н. (2026). ВИКОРИСТАННЯ МОДЕЛЕЙ ШІ У КОНТЕНТНОМУ АНАЛІЗІ ПОТЕНЦІЙНОГО ТУРИСТИЧНОГО ПОПИТУ. Актуальні проблеми розвитку економіки регіону, 2(22), 72–88. https://doi.org/10.15330/apred.2.22.72-88

Номер

Розділ

Розвиток туристичного, готельного та ресторанного господарства