O turismo é hoje o motor para alcançar o crescimento e desenvolvimento económico, devendo ser apoiado para garantir a sustentabilidade ambiental. Segundo o World Tourism Organization, o turismo é uma das atividades económicas mais importantes do mundo, sendo este o reflexo da sua elevada participação no PIB e do alto nível de empregabilidade neste sector (Nations, 2012). Em 2013, este sector teve um crescimento de 5% em todo o mundo ((UNWTO), 2013). Esta realidade por si só justificou a necessidade de compreender as expectativas e as opiniões transmitidas pelos turistas em cada cidade que visitam. Atualmente, com a evolução da web 2.0 e das redes sociais, a interação entre os clientes e as empresas passou a ser realizada de forma muito mais rápida e praticamente instantânea, trazendo vantagens e desvantagens. Os utilizadores passaram a poder difundir as suas opiniões de forma global e instantânea.As organizações passaram a poder tirar partido desta evolução através da análise das opiniões dos utilizadores relativamente aos bens/serviços prestados, reagindo de forma célere aos pontos apontados como negativos e confirmar a aceitação do público-alvo. Com a difusão desta prática de publicação das opiniões próprias, hoje quem usufrui de bens/serviços, sobretudo associados ao turismo (viagens, restaurantes, hotéis), não prescinde de publicar a sua opinião através dos sites das próprias organizações e nas redes sociais.No entanto, segundo a literatura, essa informação, não tem sido utilizada, apenas existem estudos centrados no sector hoteleiro e no planeamento de viagens. Por estes motivos achou-se que seria estritamente interessante analisar os comentários dos turistas, uma vez que é informação extremamente valiosa para este sector, através das técnicas de Text Mining(TM) e Sentiment Analysis(SA) e posteriormente criar um sistema de apoio à decisão(DSS). A criação deste último, será com o intuito de ser uma mais-valia para o turismo de cada cidade, percebendo o que os turistas apreciam em cada cidade, quais são as categorias de negócio mais e menos apreciadas, quais as categorias que têm que ser melhoradas, quais as que vão de encontro às expectativas dos turistas, e em que tipo de categoria de negócio se deve investir mais (tendo em conta os gostos dos turistas) para através dos comentários poder constatar quais as categorias que são menos atrativas e o seu porquê. Através do site/aplicação Yelp,www.yelp.com, (um guia urbano de várias cidades, com o intuito de ajudar os utilizadores a encontrarem locais de lazer com base nas opiniões dos seus utilizadores), construímos um DSS, como foi referido anteriormente, utilizando previamente as técnicas tanto de TM e SA, que fosse capaz de avaliar os sentimentos/polaridade (positivo, negativo ou neutro) das opiniões/experiências e relacionar o modo como as experiências dos turistas em cada cidade, podem afetar os índices de satisfação dos turistas.

Tourism today is an engine for economic growth and development, and it must be supported to ensure envinonmental sustainability. According to the World Tourism Organization, tourism it's one of the most important economical activities world wide, which reflects in it's high GDP contribution and in the high employability level in the sector ( Nations, 2012). In 2013, this sector had a 5% growth world wide ((UNWTO), 2013). This reality just by itself, has justified the need to understand the expectations and opinions of tourists in each city that they visited.Today, with Web 2.0 and social network evolution, the interaction between clients and enterprises is much faster, almost instantaneous, which brigs advantages and disavantages. Now users can share their opinions in a global and instantaneous way and organizations can take advantage of thisevolution through exploring user’s opinions. However, according to the literature such valuable information is not being used and studies are currently focused on hotel management and in travel planning.Therefore it was found that it would be interesting to analize tourists comments by using Text Mining(TM) and Sentiment Analysis(SA) techniques to create a decision support system (DSS). Such system may allow city or hotel managers to know what tourists value in each city, which business categories are most and less valued, which categories need an improvement, which categories meet the tourists exceptations, and what’s the business categories where investment should be bigger, according to the tourists needs and wants. Through the website/app Yelp, www.yelp.com, (an urban guide to many cities,with the goal to help users find recreation places according to users opinions), we have built a decision support systemusing TM and SA techniques, that is capable of evaluatingthe sentiments and polarities (positive, negative,neutral) of tourists experiences. The DSS can be used to show how tourists experiences in each city may affect their satisfaction indexes.