Thesis:

Determinantes de la intención de viaje en TikTok: un enfoque SEM-ANN.

Propósito: Este estudio explora cómo el eWOM, la confianza en el contenido generado por los usuarios (UGCT), la perspectiva económica y la perspectiva social influyen en la intención de viaje en usuarios de TikTok. A diferencia de investigaciones previas, diferenciamos conceptualmente el eWOM del UGCT y analizamos su efecto en la decisión de viaje, aportando evidencia empírica desde un contexto digital emergente. Diseño/metodología/enfoque: Aplicamos un modelo de ecuaciones estructurales (SEM) y un análisis de redes neuronales artificiales (ANN) sobre una muestra de 470 usuarios chilenos de TikTok interesados en viajar. Validamos las relaciones mediante SPSS AMOS y utilizamos ANN para identificar la importancia relativa de los predictores. Hallazgos: Los resultados muestran que el eWOM influye directamente en la confianza en el destino, la perspectiva económica y el UGCT. A su vez, la confianza en el contenido generado por usuarios impacta significativamente en la intención de viaje, siendo el predictor más importante según ANN. La perspectiva económica y la social fortalecen la confianza en el contenido, mientras que la relación directa entre confianza en el destino e intención de viaje no fue significativa, resaltando el rol mediador del UGCT en las decisiones turísticas. Originalidad/valor El estudio contribuye al diferenciar el eWOM del UGCT y demostrar su influencia específica en la intención de viaje. Además, propone un enfoque innovador al integrar SEM y ANN, ofreciendo aportes teóricos y prácticos para el diseño de estrategias de marketing turístico digital basadas en la confianza y la interacción previa a la compra.

Purpose This study explores how eWOM, trust in user-generated content (UGCT), the economic perspective, and the social perspective influence travel intention among TikTok users. Unlike previous research, we conceptually differentiate eWOM from UGCT and analyze their effect on travel decision-making, providing empirical evidence from an emerging digital context. Design/methodology/approach We applied a structural equation modeling (SEM) approach and artificial neural network (ANN) analysis to a sample of 470 Chilean TikTok users interested in traveling. Relationships were validated using SPSS AMOS, and ANN was employed to identify the relative importance of predictors. Findings The results show that eWOM directly influences trust in the destination, the economic perspective, and UGCT. In turn, trust in user-generated content significantly impacts travel intention, emerging as the most important predictor according to ANN. The economic and social perspectives strengthen trust in content, while the direct relationship between trust in the destination and travel intention was not significant, highlighting the mediating role of UGCT in tourism decision-making. Originality/value This study contributes by differentiating eWOM from UGCT and demonstrating their specific influence on travel intention. Furthermore, it proposes an innovative approach by integrating SEM and ANN, offering both theoretical and practical insights for the design of digital tourism marketing strategies based on trust and pre-purchase interaction.