As part of an undergraduate research design class, we measured tourism experiences of 617tourists, during a day, and their potential impact, in a quantitative, cross-sectional manner. In May2023, a total of 30 tourism and experience design students teamed up from Breda University ofApplied Sciences, Netherlands, and Brigham Young University students, United States, andapproached tourists at 45 various tourist hot spots in the Rotterdam and the Amsterdam area
In de afgelopen jaren hebben technologische ontwikkelingen de aard van dienstverlening ingrijpend veranderd (Huang & Rust, 2018). Technologie wordt steeds vaker ingezet om menselijke servicemedewerkers te vervangen of te ondersteunen (Larivière et al., 2017; Wirtz et al., 2018). Dit stelt dienstverleners in staat om meer klanten te bedienen met minder werknemers, waardoor de operationele efficiëntie toeneemt (Beatson et al., 2007). Deze operationele efficiëntie leidt weer tot lagere kosten en een groter concurrentievermogen. Ook voor klanten kan de inzet van technologie voordelen hebben, zoals betere toegankelijkheid en consistentie, tijd- en kostenbesparing en (de perceptie van) meer controle over het serviceproces (Curran & Meuter, 2005). Mede vanwege deze beoogde voordelen is de inzet van technologie in service-interacties de afgelopen twee decennia exponentieel gegroeid. De inzet van zogenaamde conversational agents is een van de belangrijkste manieren waarop dienstverleners technologie kunnen inzetten om menselijke servicemedewerkers te ondersteunen of vervangen (Gartner, 2021). Conversational agents zijn geautomatiseerde gesprekspartners die menselijk communicatief gedrag nabootsen (Laranjo et al., 2018; Schuetzler et al., 2018). Er bestaan grofweg drie soorten conversational agents: chatbots, avatars, en robots. Chatbots zijn applicaties die geen virtuele of fysieke belichaming hebben en voornamelijk communiceren via gesproken of geschreven verbale communicatie (Araujo, 2018;Dale, 2016). Avatars hebben een virtuele belichaming, waardoor ze ook non-verbale signalen kunnen gebruiken om te communiceren, zoals glimlachen en knikken (Cassell, 2000). Robots, ten slotte, hebben een fysieke belichaming, waardoor ze ook fysiek contact kunnen hebben met gebruikers (Fink, 2012). Conversational agents onderscheiden zich door hun vermogen om menselijk gedrag te vertonen in service-interacties, maar op de vraag ‘hoe menselijk is wenselijk?’ bestaat nog geen eenduidig antwoord. Conversational agents als sociale actoren Om succesvol te zijn als dienstverlener, is kwalitatief hoogwaardige interactie tussen servicemedewerkers en klanten van cruciaal belang (Palmatier et al., 2006). Dit komt omdat klanten hun percepties van een servicemedewerker (bijv. vriendelijkheid, bekwaamheid) ontlenen aan diens uiterlijk en verbale en non verbale gedrag (Nickson et al., 2005; Specht et al., 2007; Sundaram & Webster, 2000). Deze klantpercepties beïnvloeden belangrijke aspecten van de relatie tussen klanten en dienstverleners, zoals vertrouwen en betrokkenheid, die op hun beurt intentie tot gebruik, mond-tot-mondreclame, loyaliteit en samenwerking beïnvloeden (Hennig-Thurau, 2004; Palmatier et al., 2006).Er is groeiend bewijs dat de uiterlijke kenmerken en communicatieve gedragingen (hierna: menselijke communicatieve gedragingen) die percepties van klanten positief beïnvloeden, ook effectief zijn wanneer ze worden toegepast door conversational agents (B.R. Duffy, 2003; Holtgraves et al., 2007). Het zogenaamde ‘Computers Als Sociale Actoren’ (CASA paradigma vertrekt vanuit de aanname dat mensen de neiging hebben om onbewust sociale regels en gedragingen toe te passen in interacties met computers, ondanks het feit dat ze weten dat deze computers levenloos zijn (Nass et al., 1994). Dit kan verder worden verklaard door het fenomeen antropomorfisme (Epley et al., 2007; Novak & Hoffman, 2019). Antropomorfisme houdt in dat de aanwezigheid van mensachtige kenmerken of gedragingen in niet-menselijke agenten, onbewust cognitieve schema's voor menselijke interactie activeert (Aggarwal & McGill, 2007; M.K. Lee et al., 2010). Door computers te antropomorfiseren komen mensen tegemoet aan hun eigen behoefte aan sociale verbinding en begrip van de sociale omgeving (Epley et al., 2007; Waytz et al., 2010). Dit heeft echter ook tot gevolg dat mensen cognitieve schema’s voor sociale perceptie toepassen op conversational agents.
Purpose: This study aimed to determine the motivations of a select group of South Africans in terms of their potential engagement with cultural tourism; more specifically, the study set out to show whether these motivations influence the cultural activities that the tourists want to participate in and whether their interest in specific cultural activities determines their destination choices. Furthermore, the mediating role of activities in the relationship between cultural motivations and destination choice was also assessed. Design/methodology/approach: An online panel survey collected responses from 1,530 potential cultural tourists across South Africa. Hypotheses were tested, using structural equation modelling. Findings: The results show that tourists' motivations for cultural tourism influence their likelihood of participating in specific cultural activities. Cultural tourism is shown to be influenced by more than learning and includes entertainment, relaxation, novelty and escape dimensions. There also seems to be a difference in the activities engaged in by destination type. For example, tourists likely to take part in indigenous cultural tourism activities are more likely to do so at hedonic destinations. Practical implications: This paper contributes to the understanding of cultural tourism activities, aiding destinations in attracting cultural tourists. Destinations need to develop activities that match visitor motivations, increase satisfaction and encourage visitors to return. Originality/value: The paper increases the understanding of cultural tourism in South Africa and underlines the importance of communities in providing distinctive tourism activities. The study also has an important social dimension, highlighting the role of social status in cultural tourism consumption and destination selection.
