Agentenbasierte Modellierung im Tourismus: Ansätze zur Optimierung des Besuchermanagements in Destinationen durch Künstliche Intelligenz

Im Rahmen des kumulativen Promotionsvorhabens soll untersucht werden, inwieweit Agentenbasierte Modellierung zur Vorhersage von Besucherströmen genutzt werden kann und wie sich diese Modellierung durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz gezielt optimieren lässt.
Die erste Veröffentlichung wird eine systematische Literaturrecherche zum aktuellen Forschungsstand der Agentenbasierten Modellierung im Tourismus und der Nutzung zur Besucherlenkung beinhalten.

Im zweiten Paper soll der technische Stand der Agentenbasierten Modellierung erörtert werden, um Möglichkeiten aufzuzeigen, wie künstliche Intelligenz zur Verbesserung dieser Modellierung eingesetzt werden kann. Dies könnte Aspekte wie die Datenaufbereitung vor der Modellierung, die Optimierung des Prozesses zur Einsparung von Rechenkapazität oder die Anwendung von Algorithmen zur Verbesserung der Modellergebnisse umfassen.

Die dritte Veröffentlichung soll sich der praktischen Anwendung der Modellierung unter Berücksichtigung der Erkenntnisse aus dem zweiten Paper widmen. Hierbei liegt der Fokus darauf, den Mehrwert dieser Methode für die Tourismusforschung- und praxis zu evaluieren. Ein mögliches Anwendungsbeispiel könnte die Bundesgartenschau 2029 im oberen Mittelrheintal werden, da diese eine besondere geographische Lage aufweist, die eine gezielte Besucherlenkung erfordert.

Durch diese dreiteilige Struktur soll das Promotionsvorhaben einen umfassenden Beitrag zum Verständnis der Agentenbasierten Modellierung im Kontext des digitalen Besuchermanagements leisten und gleichzeitig den Nutzen künstlicher Intelligenz zur Optimierung dieser Modelle verdeutlichen. Die Erkenntnisse aus dieser Forschung sollen dazu beitragen, die Effizienz und Wirksamkeit von Besucherlenkungsstrategien zu verbessern, um ein optimales Besuchererlebnis in verschiedenen touristischen Umgebungen zu gewährleisten.

Das Promotionsvorhaben wird an der Europa Universität Flensburg in der Erstbetreuung von Herrn Prof. Dr. Bernd Eisenstein und in der Zweitbetreuung von Herrn Prof. Dr. Julian Reif durchgeführt.