Les sentiments de Tahiti

onou 2015

Les voyages sont faits pour être vécus mais ce qui en reste ce sont des mots. Des livres de voyageurs, le journal de bord des marins, et aujourd’hui le commentaire des expériences de consommation. A l’heure du post-exotisme ( pas celui-ci), quand le touriste pense rencontrer une culture authentique mais bien souvent façonnée par son propre regard, ce qui compte est moins ce que l’on a vécu que ce que l’on en garde : des selfies et le commentaire des lieux de séjours. C’est certainement moins poétique que Cook et Gauguin, mais plus profitable pour l’industrie du tourisme.

Et c’est à l’occasion d’un de ces voyages, avec l’aide des collègues du Cetop,  des étudiants du master de marketing de l’UPF, et l’écoute du team de Tahiti tourisme, que nous nous sommes lancés dans l’analyse des sentiments exprimés par les touristes à propos de leur séjour  avec une petite incursion dans les packages de text mining de r. Il n’y avait pas de meilleure place pour apprécier la critiques des auberges du paradis.

Pour la méthode, il s’agit d’abord de scrapper, avec les ressources du package rvest, le site de TripAdvisor. La Polynésie est isolée, trouvant ses clients dans trois grands bassins à plus de 10h de vol : l’Asie , les EU et la France. Il y a environ 150 hôtels et 300 pensions. Les résultats donnés dans cette note, sont établis sur la base d’une première extraction centrée sur Tahiti et portant sur 7700 commentaires. On généralisera plus tard sur les 77000 commentaires sur l’ensemble des archipels.

Ce corpus fait l’objet de deux types d’analyses comme on commence à le faire systématiquement dans ce type d’exercice : mesurer la tonalité positive ou négative (le sentiment) et les sujets évoqués ( topic analysis). Pour la première, on emploie tidytext, pour la seconde le modèle LDA du package Topicmodels.

Voici la présentation de travail (demo), avec quelques éléments de code, rendez-vous au piurn 2018 pour une présentation plus complète.

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