Factores motivacionales que justifican la implementación del Internet de las Cosas como sistema de seguridad en el sector hotelero

  1. Alfonso Infante-Moro
  2. Juan C. Infante-Moro
  3. Julia Gallardo- Pérez
Revista:
Revista de Pensamiento Estratégico y Seguridad CISDE

ISSN: 2529-8763

Año de publicación: 2020

Volumen: 5

Número: 2

Páginas: 81-91

Tipo: Artículo

Otras publicaciones en: Revista de Pensamiento Estratégico y Seguridad CISDE

Resumen

El uso como sistema de seguridad del Internet de las Cosas en el sector hotelero conlleva una ventaja competitiva a los hoteles gracias a la seguridad transmitida a los clientes, además de un ahorro en costes y un beneficio extra por la gestión optimizada y automatizada de muchos de sus servicios. Aún así, sólo en la mitad de los hoteles se están tomando iniciativas en la implementación de esta tecnología. Por este motivo y por el auge del Internet de las Cosas en las empresas, se realiza un estudio bibliográfico que permite obtener un listado de factores motivacionales que pueden afectar a los hoteles a la hora de aceptar y decidir la inserción de iniciativas basadas en Internet de las Cosas como herramienta de seguridad, y un estudio causal a profesores universitarios (expertos en tecnologías y hoteles) y a responsables del departamento de tecnologías en hoteles que permite confirmar la relación de estos factores en esta decisión y clasificarlos por su relevancia. El listado obtenido está formado por los siguientes factores motivacionales: gestión de calidad, disposición de información, condicionantes externos, confianza, compatibilidad percibida, utilidad percibida, actitud e intención, y entre los factores más decisivos en todo este sistema (a parte de la utilidad y la actitud) se encuentra la confianza, que sería el grado de seguridad y privacidad que los hoteles tienen en el uso de esta herramienta

Referencias bibliográficas

  • Abad-Segura, E.; González-Zamar, M. D.; Luque de la Rosa, A.; Gallardo-Pérez, J.(2020). Gestión de la economía digital en la educación superior: tendencias y perspectivas futuras. Campus Virtuales, 9(1), 57-68.
  • Acquisti, A.; Gross, R. (2006). Imagined communities: awareness, information sharing, and privacy on the Facebook. In International workshop on privacy enhancing technologies (pp. 36-58). Springer Berlin Heidelberg.
  • Aguayo, C. (2019). El IoT salva vidas. INTELSYNET. (https://intelsynet.com/es/iot-seguridad-y-defensa-en-el-des2019/).
  • Ajzen, I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Process, 50(2), 179-211.
  • Ajzen, I.; Fishbein, M. (1980). Understanding Attitudes and Predicting Social Behaviour. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.
  • Alcatel-Lucent Enterprise (n.d.). Constituya una base segura para aprovechar las oportunidades de negocio de IoT. (https://www.alenterprise. com/-/media/assets/internet/documents/iot-for-hospitality-solutionbrief-es.pdf).
  • Arteaga, R. (2013). Factores motivacionales que influyen en la aceptación de las redes sociales online para comunicarse con las entidades financieras. (Tesis doctoral). Huelva (España): Universidad de Huelva.
  • Bachhofer, M.; Wildenberg, M. (2010). FCMappers. (http://www.fcmappers.net) 89
  • Bandura, A. (1982). Self-efficacy Mechanism in Human Agency. American Psychologist, 37, 122-147.
  • Banini, G. A.; Bearman, R. A. (1998). Application of fuzzy cognitive maps to factors affecting slurry rheology. International Journal of Mineral Processing, 52(4), 233-244.
  • Cabero-Almenara, J.; Llorente-Cejudo, C. (2020). Covid-19: transformación radical de la digitalización en las instituciones universitarias. Campus Virtuales, 9(2), 25-34.
  • Chiu, Y. B.; Lin, C. P.; Tang, L. L. (2005). Gender differs: assessing a model of online purchase intentions in e-tail service. International Journal of Service Industry Management, 16(5), 416-435.
  • Crespo, L. G. O.; Mejía, J. B. C. (2020). Análisis de las estrategias aplicadas en el desarrollo de sistemas domóticos de seguridad. Dominio de las Ciencias, 6(3), 342-363.
  • Davis, F. D.; Bagozzi, R. P.; Warshaw, P. R. (1989). User acceptance of computer technology: a comparison of two theoretical models. Management Sciencie, 35(8), 982-1003.
  • Dwyer, C. (2007). Digital relationships in the MySpace generation: results from a qualitative study. In Proceedings of the 40th Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS) (pp. 19-19).
  • Dwyer, C.; Hiltz, S.; Passerini, K. (2007). Trust and privacy concern within social networking sites: a comparison of Facebook and MySpace. In Proceedings of the Thirteenth Americas Conference on Information Systems (pp. 9-12).
  • Flores-Fernandez, J.; Martínez-López, F. J. (2020). Ciclos históricos y prospectiva: nuestro futuro según nuestro pasado. Revista de Pensamiento Estratégico y Seguridad CISDE, 5(1), 103-121.
  • García, R. Q. C.; Organista, L. J. C.; Galarce, J. V.; Nogueda, R. G. (2018). Tecnologías de seguridad aplicadas al hogar (domótica). Revista Innova Ingeniería, 1(3), 5-5.
  • García-Machado, J. J.; Roca, J. C.; De La Vega, J. J. (2012). User Satisfaction of Online Trading Systems: An Empirical Study. In Soft Computing in Management and Business Economics (pp. 313-326). Berlin, Heidelberg: Springer. doi:10.1007/978-3-642-30457-6_20.
  • García-Peñalvo, F. J.; Corell, A. (2020). La COVID-19: ¿enzima de la transformación digital de la docencia o reflejo de una crisis metodológica y competencial en la educación superior?. Campus Virtuales, 9(2), 83-98.
  • González-González, C.; González, E. H.; Ruiz, L. M.; Infante-Moro, A.; Guzmán-Franco, M. D. (2018). Teaching computational thinking to Down syndrome students. In Proceedings of the Sixth International Conference on Technological Ecosystems for Enhancing Multiculturality (pp. 18-24).
  • González-González, C. S.; Guzmán-Franco, M. D.; Infante-Moro, A. (2019). Tangible Technologies for Childhood Education: A Systematic Review. Sustainability, 11(10), 2910.
  • González-González, C. S.; Herrera-González, E.; Moreno-Ruiz, L.; Reyes-Alonso, N.; Hernández-Morales, S.; Guzmán-Franco, M. D.; Infante-Moro, A. (2019). Computational Thinking and Down Syndrome: An Exploratory Study Using the KIBO Robot. Informatics, 6(2), 25.
  • González-González, C. S.; Infante-Moro, A.; Infante-Moro, J. C. (2020). Implementation of E-proctoring in Online Teaching: A Study About Motivational Factors. Sustainability, 12(8), 3488. doi:10.3390/su12083488.
  • Infante-Moro, A.; Infante-Moro, J. C.; Gallardo-Pérez, J. (2019). The Importance of ICTs for Students as a Competence for their Future Professional Performance: the Case of the Faculty of Business Studies and Tourism of the University of Huelva. Journal of New Approaches in Educational Research, 8(2), 201-213. doi:10.7821/naer.2019.7.434.
  • Infante-Moro, A.; Infante-Moro, J. C.; Gallardo-Pérez, J. (2020). Las posibilidades de empleo del Internet de las Cosas en el sector hotelero y sus necesidades formativas. Education In The Knowledge Society (EKS), 21, 14. doi:10.14201/eks.22777.
  • Jaén Arenas, D. (2019). Tendencias en gestión de recursos humanos en una empresa saludable y digitalizada. International Journal of Information Systems and Software Engineering for Big Companies (IJISEBC), 6(2), 63-80.
  • León, A. (2019). Consejos de seguridad para agregar dispositivos inteligentes de IoT en hotelería para mejorar la experiencia del huésped, según Digicert. ICTAndino. (http://www.itcandino.com/2019/04/11/como-implementar-iot-en-hoteleria/).
  • Marakas, G. M.; Yi, M. Y.; Johnson, R. D. (1998). The multilevel and multifaceted character of computer self-efficacy: toward clarification of the construct and an integrative framework for research. Information Systems Research, 9(2), 129-163.
  • Maridueña, M. R.; Leyva, M.; Febles, A. (2016). Modelado y análisis de indicadores de ciencia y tecnología mediante mapas cognitivos difusos. Ciencias de la Información, 47(1), 17-24.
  • Micó-Amigo, E.; Bernal Bravo, C. (2020). Evaluative research on teaching innovation with simulators in the area of Technology in Compulsory Secondary Education. IJERI: International Journal of Educational Research and Innovation, (14), 134-146. doi:10.46661/ijeri.4855.
  • Moore, G. C.; Benbasat, I. (1991). Development of an Instrument to Measure the Perceptions of Adopting an Information Technology Innovation. Information Systems Research, 2(3), 192-222.
  • Morales Salas, R. E.; Infante-Moro, J. C.; Gallardo-Pérez, J. (2019). La mediación e interacción en un AVA para la gestión eficaz en el aprendizaje virtual. Campus Virtuales, 8(1), 49-61.
  • Mouratiadou, I.; Moran, D. (2007). Mapping public participation in the Water Framework Directive: A case study of the Pinios River Basin, Greece. Ecological economics, 62(1), 66-76.
  • Muñoz, F. (2008). La adopción de una innovación basada en la Web. Análisis y modelización de los mecanismos generadores de confianza. Granada (España): Universidad de Granada.
  • Muñoz de Frutos, A. (2017). ¿Qué es Internet de las Cosas?. Computer Hoy. (https://computerhoy.com/noticias/internet/que-esinternet- cosas-61528).
  • Nysveen, H.; Pedersen, P.; Thornbjørnsen, H. (2005). Intentions to use mobile services: antecedents and cross-service comparisons. Journal of Academy of Marketing Science, 33(3), 330-346.
  • Omnitempus (2019). Tecnología en seguridad privada: avances y nuevos retos para la industria. 90
  • Özesmi, U.; Özesmi, S. L. (2003). A participatory approach to ecosystem conservation: fuzzy cognitive maps and stakeholder group analysis in Uluabat Lake, Turkey. Environmental management, 31(4), 0518-0531.
  • Özesmi, U.; Özesmi, S. L. (2004). Ecological models based on people’s knowledge: a multistep Fuzzy Cognitive Mapping approach. Ecological modelling, 176(1), 43-64.
  • Pacheco-Cortés, A. M.; Infante-Moro, A. (2020). La resignificación de las TIC en un ambiente virtual de aprendizaje. Campus Virtuales, 9(1), 85-99.
  • Papageorgiou, E. I.; Markinos, A. T.; Gemtos, T. (2009). Application of fuzzy cognitive maps for cotton yield management in precision farming. Expert Systems with Applications, 36(10), 12399-12413.
  • Rogers, E. M. (1995). Diffusion of Innovations (4th ed.). New York: Collier Macmillan.
  • Romera Scott, K. (n.d.). IoT Smart Hotels: habitando la innovación en la industria hotelera. (https://cpvmicro.com/iot-smart-hotelshabilitando- la-innovacion-en-la-industria-hotelera/).
  • Rouse, M. (n.d.). Internet de las cosas (IoT). TechTarget. (https://searchdatacenter.techtarget.com/es/definicion/Internet-de-las-cosas- IoT).
  • Sanz, E. (n.d.). ¿Qué es el "Internet de las cosas"?. Muy interesante. (https://www.muyinteresante.es/curiosidades/preguntasrespuestas/ ique-es-el-qinternet-de-las-cosasq).
  • Serramiá, D. (2019). Los hoteles del futuro: iot, personalización y eficiencia. Televes Corporation. (https://blogcorporation.televes.com/hospitality/los-hoteles-del-futuro-iot-personalizacion-y-eficiencia#soluciones-iot).
  • Smart Travel (n.d.). 7 formas de aplicar internet de las cosas en hoteles. (https://www.smarttravel.news/7-formas-de-aplicar-internet-delas- cosas-en-hoteles/).
  • Solana Gutierrez, J.; Rincón Sanz, G.; Alonso González, C.; Garcia De Jalon Lastra, D. (2015). Utilización de Mapas de Conocimiento Difuso (MCD) en la asignación de prioridades de la restauración fluvial: Aplicación al río Esla. Cuadernos de la Sociedad Española de Ciencias Forestales, 41, 367-380.
  • Tan, M.; Teo, T. S. H. (2000). Factors influencing the adoption of Internet banking. Journal of the Association for Information Systems, 1(1), 1-42.
  • Taylor, S.; Todd, P. (1995). Decomposition and cross over effects in the theory of planned behaviour: a study of consumer adoption intentions. International Journal of Research in Marketing, 12(2), 137-155.
  • Tejero, E. L. (2020). Algoritmos. El totalitarismo determinista que se avecina. ¿La pérdida final de libertad?. Revista de Pensamiento Estratégico y Seguridad CISDE, 5(1), 85-101.
  • Thompson, R. L.; Higgins, C. A.; Howell, J. M. (1991). Personal Computing: Toward a Conceptual Model of Utilization. MIS Quarterly, 15(1), 124-143.
  • Torres-Carrión, P.; González-González, C.; Bernal-Bravo, C.; Infante-Moro, A. (2018). Gesture-based children computer interaction for inclusive education: A systematic literature review. In International Conference on Technology Trends (pp. 133-147). Springer, Cham.
  • Torres Gastelu, C. A. (2020). Participación en línea de los jóvenes en México, Colombia y Perú. Campus Virtuales, 9(1), 69-83.
  • Torres-Diaz, J. C.; Gomez, H.; Arias, S.; Infante Moro, A.; de Castro Lozano, C.; Torres, S. (2015). Social learning environments. In 2015 International Conference on Interactive Collaborative Learning (ICL) (pp. 128-131). IEEE.
  • Venkatesh, V.; Davis, F. D. (2000). A theoretical extension of the technology acceptance model: four longitudinal field studies. Management Science, 46(2), 186-204.
  • Venkatesh, V.; Morris, M. G. (2000). Why Don´t Men Ever Stop to Ask for Directions? Gender, Social Influence and their Role in Technology Acceptance and Usage Behavior. MIS Quarterly, 24(1), 115-139.
  • Venkatesh, V.; Morris, M. G.; Davis, G. B.; Davis, F. D. (2003). User acceptance of information technology: toward a unified view. MIS Quarterly, 27, 425-478.
  • Willis, T. (2008). An Evaluation of the Technology Acceptance Model as a Means of Understanding Online Social Networking Behavior. Estados Unidos: University of South Florida.
  • Zolait, A. H. S.; Mattila, M.; Sulaiman, A. (2009). The effect of User’s Informational- Based Readiness on innovation acceptance. International Journal of Bank Marketing, 27(1), 76-100.