Touristisches Reiseverhalten im raumzeitlichen Kontext: Statistische Analyse zur Identifikation und Entwicklung von Verhaltensmustern
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Das vorliegende interdisziplinäre Forschungsprojekt beschäftigte sich mit der Frage, inwieweit sich touristisches Verhalten von Reisenden aus dem Quellmarkt Deutschland im Zeitraum von 1971 bis 2018 im zeitlichen und räumlichen Kontext verändert hat. Während sich die räumliche Komponente auf Veränderungen der Zielgebietswahl sowie quellgebietsspezifische Charakteristika der Touristen konzentrierte, ermöglichte das Vorliegen der umfangreichen Datenbasis aus knapp 50 Jahren die Unterscheidung zwischen drei zeitlichen Dimensionen: Veränderungen über den Lebenszyklus (Alterseffekt), durch externe Faktoren ausgelöste übergeordnete Veränderungen im Zeitverlauf (Periodeneffekt) und Veränderungen zwischen Generationen (Kohorteneffekt). Ein zentraler Bestandteil des Projektes bestand in der Analyse zeitlicher Veränderungen der touristischen Nachfrage durch interne und externe Faktoren. Bezüglich der Reisedistanz wurde herausgearbeitet, dass die Durchführung von Kurzstreckenreisen primär mit dem Alter der Reisenden assoziiert ist, während die vermehrte Durchführung von Langstreckenreisen hauptsächlich auf den Periodeneffekt zurückzuführen ist. Entwicklungen bezüglich Partizipation, Häufigkeit des Reisens und Reiseausgaben konnten durch das Konzept der "Bedeutung des Reisens" erklärt werden. Dabei wurden Alter und Periode als Hauptfaktoren für die Partizipation ermittelt, Kohorte und Alter für die Reisehäufigkeit. Die Ausgaben zeigen dagegen keine wesentlichen Unterschiede bezüglich der zeitlichen Dimensionen. Das zweite große Themenfeld des Forschungsprojektes umfasste die Bestimmung von Touristentypen sowie deren Entwicklung im Zeitverlauf. Die Durchführung einer Clusteranalyse führte zur Identifikation von fünf charakteristischen Touristentypen, wobei ca. 35% der Touristen eindeutig einem Typen zugewiesen werden konnten. Als wichtigste Merkmale für die Einteilung stellten sich die aufgesuchte Destination der persönlich wichtigsten Reise sowie das Reisen mit Familienangehörigen heraus. Es zeigten sich bezüglich soziodemographischer Merkmale deutliche Unterschiede zwischen den Touristentypen. Insgesamt verdeutlichen die Ergebnisse, dass unterschiedliche Altersgruppen und Generationen unterschiedliche Muster im Reiseverhalten aufweisen. Diese Erkenntnisse können beispielsweise politische Entscheidungsträger sowie die Tourismusbranche nutzen, um touristische Angebote und Strukturen gezielt an die Bedürfnisse der Reisenden anzupassen. Neben den gewonnenen tourismuswissenschaftlichen Erkenntnissen wurden im Rahmen des Projektes auch mehrere statistisch-methodische Weiterentwicklungen erzielt. Zur adäquaten Auftrennung zeitlicher Veränderungen in Alters-, Perioden- und Kohorteneffekte wurde ein auf nichtlinearen Regressionsmodellen basierender APC-Ansatz adaptiert und durch neuartige, anschauliche Visualisierungsformen ergänzt. Die Kombination des CLARA-Clustering-Algorithmus mit einem Fuzzy Clustering-Ansatz ermöglichte es, hybride Charakteristika der Touristen bei der großen vorliegenden Datenbasis in recheneffizienter Form einzubeziehen. Alle beschriebenen methodischen Erweiterungen wurden in Form von frei zugänglichen Softwarepaketen veröffentlicht, so dass diese auch potentiellen Anwendern im Rahmen anderer Forschungsprojekte innerhalb und außerhalb der Tourismuswissenschaft zur Verfügung stehen.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Consumer Behavior in Tourism Symposium CBTS 2020 - (2020). Spatiotemporal changes in travel behavior: Analyzing external and internal temporal effects on destination choices.
Schmude, J., Weigert, M., Bauer, A., Karl, A., Gernert, M., Küchenhoff, H. & Bartl, E.
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DGT-Jahrestagung 2021 (1. Preis) - (2020). TourIST - Tourism In Space and Time, Conference Poster.
Bartl, E., Weigert, M., Bauer, A., Karl, M., Küchenhoff, H. & Schmude, J.
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International Workshop on Statistical Modelling IWSM 2021 - (2020). Visualization techniques for semiparametric APC analysis: Using Generalized Additive Models to examine touristic travel distances, Conference Poster.
Weigert, M., Bauer, A., Gernert, A., Karl, M., Küchenhoff, H. & Schmude, J.
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Semiparametric APC analysis of destination choice patterns: Using generalized additive models to quantify the impact of age, period, and cohort on travel distances. Tourism Economics, 28(5), 1377-1400.
Weigert, Maximilian; Bauer, Alexander; Gernert, Johanna; Karl, Marion; Nalmpatian, Asmik; Küchenhoff, Helmut & Schmude, Jürgen
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APCtools: Descriptive and Model-based Age-Period-Cohort Analysis. Journal of Open Source Software, 7(73), 4056.
Bauer, Alexander; Weigert, Maximilian & Jalal, Hawre
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Tagung der Deutschen Arbeitsgemeinschaft Statistik DAGStat 2022 - (2022): APCtools: An R package for Descriptive and Model-based Age-Period-Cohort Analysis, Conference Poster.
Bauer, A., Weigert, M., Bauer, M., Küchenhoff & Jalal, H.
