Zastosowanie sztucznej inteligencji w planowaniupodróży turystycznych – wyniki analizy bibliometrycznej

Main Article Content

Bartosz Kwiatkowski


Słowa kluczowe : sztuczna inteligencja, planowanie podróży, inteligentna turystyka, systemyrekomendacyjne, analiza bibliometryczna, mobilność miejska
Abstrakt
Celem artykułu była analiza bibliometryczna dorobku naukowego dotyczącegozastosowania sztucznej inteligencji (AI) w procesie planowania podróży turystycznych. Badanieoparto na danych z bazy Scopus obejmujących 961 publikacji z lat 2010-2025. Wyniki wskazująna dynamiczny wzrost zainteresowania tematyką po 2018 r., zwłaszcza w krajach azjatyckichtakich jak Chiny i Indie. Najczęściej badane obszary to inteligentna turystyka, systemyrekomendacyjne, inteligentna mobilność miejska oraz optymalizacja tras z wykorzystaniemalgorytmów AI. Analiza słów kluczowych ujawniła 9 głównych klastrów badawczych odzwierciedlającychinterdyscyplinarny charakter badań. Sztuczna inteligencja w planowaniu podróżyodgrywa coraz większą rolę w personalizacji doświadczeń turystów, prognozowaniu zachowańoraz wspieraniu zrównoważonego transportu i logistyki.

Article Details

Jak cytować
Kwiatkowski, B. (2025). Zastosowanie sztucznej inteligencji w planowaniupodróży turystycznych – wyniki analizy bibliometrycznej. Turystyka I Rozwój Regionalny, (24), 71–81. https://doi.org/10.22630/TIRR.2025.24.19
Bibliografia

Aggrawal, S., Teotia, D., Yash, Y., Shukla, S. (2025). Travel itinerary generation using AI and recommendation systems. In Proceedings of the 2025 2nd International Conference on Computational Intelligence, Communication Technology and Networking (CICTN 2025). IEEE, s. 498-502. DOI: https://doi.org/10.1109/CICTN64563.2025.10932369

Akshata, C. P., Jyotsna, A. J., Rakshitha, V., Vaishnavi, D., Swetha, L., Hatture, S. M. (2025). Artificial intelligence-enabled travel planner. In Proceedings of the 3rd IEEE International Conference on Knowledge Engineering and Communication Systems (ICKECS 2025). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ICKECS65700.2025.11035875

Baburao, C., Manjushree, P., Mavuri, S., Raju, I. B. (2024). Travel industry and AI trends: Evidence from entrepreneurial perspectives. In Hotel and Travel Management in the AI Era. IGI Global, s. 603-632. DOI: https://doi.org/10.4018/979-8-3693-7898-4.ch029

Balawardhana, M. (2025). Travel planning with artificial intelligence: Virtual assistants and recommendation systems. In The Role of Artificial Intelligence in the Tourism and Hospitality Sector. Routledge, s. 135-161. DOI: https://doi.org/10.4324/9781003545125-10

Bostan, I., Enescu, M. C., Bizon, C. C. (2025). Optimizing the travel planning process based on personalization and efficiency using artificial intelligence and political sciences. In Proceedings of the 2025 17th International Conference on Electronics, Computers and Artificial Intelligence (ECAI 2025). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/ECAI65401.2025.11095535

Chen, C.-C., Tsai, J.-L. (2019). Determinants of behavioral intention to use the personalized locationbased mobile tourism application: An empirical study by integrating TAM with ISSM. Future Generation Computer Systems 96, s. 628-638.

Degler, T., Agarwal, N., Nylund, P. A., Brem, A. (2021). Sustainable innovation types: A bibliometric review. International Journal of Innovation Management 25(9), s. 1-34. DOI: https://doi.org/10.1142/S1363919621500961

Goyal, N. K., Dandotiya, M., Sheikh, M. F. A., Sharma, S. (2025). Emerging job roles in the tourism sector leveraging artificial intelligence. In Empowering Sustainable Performance and Competitive Advantage in Tourism. IGI Global, s. 89-126. DOI: https://doi.org/10.4018/979-8-3373-4546-8.ch004

Gudanowska, A. E. (2015). Tworzenie mapy wiedzy opartej na tematyce projektów badawczo-rozwojowych na przykładzie województwa podlaskiego. Economics and Management 1, s. 257-269. DOI: https://doi.org/10.12846/j.em.2015.01.16

Ilieva, G., Yankova, T., Klisarova-Belcheva, S. (2024). Effects of generative AI in tourism industry. Information 15(11), 671. DOI: https://doi.org/10.3390/info15110671

Klimas, P. (2012). Orkiestracja siecią – analiza bibliometryczna. Studia Ekonomiczne. Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach 93, s. 77-90.

Klincewicz, K. (2008). Polska innowacyjność: Analiza bibliometryczna. Warszawa: Wydawnictwo Naukowe Wydziału Zarządzania Uniwersytetu Warszawskiego.

Lim, K. H., Chan, J., Leckie, C., Karunasekera, S. (2015). Personalized tour recommendation based on user interests and points of interest visit durations. IJCAI International Joint Conference on Artificial Intelligence 2015 – January, s. 1778-1784.

Medvedev, A., Fedchenkov, P., Zaslavsky, A., Anagnostopoulos, T., Khoruzhnikov, S. (2015). Waste management as an IoT-enabled service in smart cities. Lecture Notes in Computer Science, 9247, s. 104-115.

Mishra, D., Das, S., Patnaik, R. (2024). Application of AI technology for the development of destination tourism towards an intelligent information system. Economic Affairs (New Delhi) 69(2), s. 1083-1095. DOI: https://doi.org/10.46852/0424-2513.3.2024.31

Mofatteh, M. Y., Abbas, R., Seddoh, N. D., Sedhumadhavan, S., Thunyaluck, M., Valilai, O. F. (2025). A smart adaptive transportation planning model including real-time drivers’ knowledge using answer set programming and knowledge graphs. Procedia Computer Science 253, s. 2358--2368. DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2025.01.296

Paiva, S., Ahad, M. A., Tripathi, G., Feroz, N., Casalino, G. (2021). Enabling technologies for urban smart mobility: Recent trends, opportunities and challenges. Sensors 21(6), 2143.

Pillai, R., Sivathanu, B. (2020). Adoption of AI-based chatbots for hospitality and tourism. International Journal of Contemporary Hospitality Management 32(10), s. 3199-3226.

Polowczyk, J. (2012). Wpływ ekonomii behawioralnej na zarządzanie strategiczne w świetle badań bibliometrycznych. Przegląd Organizacji 6, s. 3-8. DOI: https://doi.org/10.33141/po.2012.06.01

Sandhya, H., Varghese, B. (2025). Artificial intelligence-powered travel apps with mixed reality immersion. In Digital Disruption in Hospitality, AI and Emerging Technologies: A Roadmap to Personalized Experiences, Enhanced Operations, and Revenue Growth. Emerald Publishing, s. 29-44. DOI: https://doi.org/10.1108/978-1-83608-796-020251002

Sharma, R., Suwar, O., Nipane, P., Rathod, G., Sayyed, S. (2025). Destinai: An AI-powered personalized travel planning system. In Learning and Analytics in Intelligent Systems, Springer, vol. 56, s. 103-113. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-032-05373-2_11

Shi, S., Gong, Y., Gursoy, D. (2021). Antecedents of trust and adoption intention toward artificially intelligent recommendation systems in travel planning: A heuristic–systematic model. Journal of Travel Research 60(8), s. 1714-1734.

Sousa, A. E., Cardoso, P., Dias, F. (2024). The use of artificial intelligence systems in tourism and hospitality: The tourists’ perspective. Administrative Sciences 14(8), 165. DOI: https://doi.org/10.3390/admsci14080165

Sułkowski, Ł., Lenart-Gansiniec, R. (2023). Metody badań mieszanych w naukach o zarządzaniu. Dąbrowa Górnicza: Wydawnictwo Naukowe Akademii WSB.

Wang, S., Wang, Q., Cui, Q., Lan, T. (2025). Artificial intelligence in tourism: A systematic literature review and future research agenda. Sustainability 17(20), 9080. DOI: https://doi.org/10.3390/su17209080

Wang, W., Iahad, N. A., Al-Sharafi, M. A. (2025). Artificial intelligence implementation in the tourism industry: A literature review. In Studies in Computational Intelligence. Springer, vol. 1178, s. 149-166. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-031-75091-5_9

Wong, I. A., Lian, Q. L., Sun, D. (2023). Autonomous travel decision-making: An early glimpse into ChatGPT and generative AI. Journal of Hospitality and Tourism Management, 56, s. 253-263.

Xiaohang, M., Zhanyong, W., Ling, H. (2025). Deep reinforcement learning for personalized route planning in agricultural tourism: A DDPG and genetic algorithm approach. Informatica (Slovenia) 49(28), s. 91-104. DOI: https://doi.org/10.31449/inf.v49i28.6865

Zantalis, F., Koulouras, G., Karabetsos, S., Kandris, D. (2019). A review of machine learning and IoT in smart transportation. Future Internet 11(4), 94.

Zhang, L.-Y., Tseng, M.-L., Wang, C.-H., Xiao, C., Fei, T. (2019). Low-carbon cold chain logistics using ribonucleic acid–ant colony optimization algorithm. Journal of Cleaner Production, 233, s. 169-180.

Zhang, W., Yu, Y., Qi, Y., Shu, F., Wang, Y. (2019). Short-term traffic flow prediction based on spatio-temporal analysis and CNN deep learning. Transportmetrica A: Transport Science 15(2), s. 1688-1711.

Statystyki

Downloads

Download data is not yet available.
Rekomendowane teksty