Aplicación De Recursos Fuzzy Logic Para La Asociación De Hoteles De Un Destino Turístico (Applying Fuzzy Logic Resources for Hotel Clustering within a Touristic Destination)

Abstract

Spanish Abstract: Una de las principales problemáticas en la conformación de clústeres es la elección de sus integrantes, lo anterior por la desconfianza a no obtener los resultados deseados y sí la pérdida de su ventaja competitiva, la teoría menciona que mientras más afines sean los integrantes de un clúster esta problemática disminuye, es por ello que en el presente documento realizamos una aplicación de recursos proporcionados por la teoría de la lógica difusa y la teoría de afinidades que nos garantiza la conformación de agrupamientos de elementos afines, en el desarrollo de esta aplicación se consideró como variable de agrupación a la competitividad de los hoteles dependiente de la gestión de sus recursos humanos, recursos tecnológicos, recursos de innovación, recursos organizativos y recursos comerciales, lo anterior con fundamento en la teoría de recursos y capacidades.. Los resultados presentan seis grupos de miembros muy relacionados que podrían realizar clústeres efectivos.

English Abstract: One of the main problems with creating clusters is the choice of elements. This occurs mainly because of a degree of uncertainty of failing to obtain desired results or the loss of competitive advantage. The theory sustains the higher the degree of similarity in environmental conditions and customer characteristics within the cluster members the lesser the uncertainty. As a result, this article provides an application of resources using the fuzzy logic technique of data mining and the similarity theory that will guarantee solving the problem of choosing the best members for the cluster. Within the development of this analysis we considered a cluster variable of hotel competitiveness based on: human resources management, technological resources, innovation resources, organizational resources and commercial resources. All these factors are based on the theory of resources and capabilities. The results provide six groups of highly intertwined members which could create effective clusters.

Note: Downloadable document is in Spanish.

Keywords: Affinity, Hotel, Pichat algorithm, Cluster

JEL Classification: L16, M14, O14