Ta'limda raqamli texnologiyalarni tadbiq etishning zamonaviy tendensiyalari va rivojlanish omillari
44-to’plam_2-qism_Iyun-2025
339
СОВРЕМЕННЫЕ ПОДХОДЫ К МАРШРУТИЗАЦИИ
ТУРИЗМА: ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ
Сарвирова Наталья Сергеевна
к.э.н., профессор кафедры «Транспортная логистика»
Ташкентский Государственный Транспортный Университет
Тажибаев Дамир Ембергеновия
доктарант кафедры «Транспортная логистика»
Ташкентский Государственный Транспортный Университет
Мультимодальные транспортные системы для устойчивого туризма в
узбекистане: оптимизация логистики на основе задач маршрутизации
транспортных средств
Аннотация
В статье представлен обзор современных исследований по маршрутизации
туризма с акцентом на их применимость к отдалённым регионам, таким как
Кашкадарьинская область Узбекистана. Анализируются 12 научных источников,
охватывающих тематические, персонализированные и технологические
подходы. Рассматриваются авторы, темы, методы и результаты исследований.
Выявлены пробелы, включая недостаточную адаптацию к регионам с
ограниченной инфраструктурой и слабое внимание к экологическим факторам.
Статья вносит вклад в понимание текущих подходов и предлагает направления
для разработки более эффективных решений для устойчивого туризма в
Кашкадарье.
Введение
Развитие туризма в отдалённых регионах, таких как Кашкадарьинская
область Узбекистана, требует методов маршрутизации, учитывающих местные
особенности, включая ограниченную инфраструктуру и культурные
достопримечательности.
Существующие
исследования
предлагают
разнообразные подходы, от тематических маршрутов до решений с
использованием искусственного интеллекта (ИИ) и геоинформационных систем
(ГИС). Однако их применимость к таким регионам, как Шахрисабз, остаётся
недостаточно изученной. Цель статьи — проанализировать 12 источников,
описав авторов, темы, методы и результаты, чтобы выявить пробелы и
определить направления для дальнейших исследований, способствующих
развитию туризма в Кашкадарье.
Обзор литературы
Обзор последовательно анализирует 12 источников, посвящённых
маршрутизации туризма, с акцентом на авторов, темы исследований,
используемые методы, полученные результаты и их применимость к
Кашкадарьинской области.
Johnson и Lee в работе «Cross-border themed tourism routes: A cultural
connectivity approach» исследуют трансграничные маршруты, основанные на
Ta'limda raqamli texnologiyalarni tadbiq etishning zamonaviy tendensiyalari va rivojlanish omillari
44-to’plam_2-qism_Iyun-2025
340
культурной значимости. Они использовали кластерный анализ для выбора
объектов, таких как исторические достопримечательности. Результаты показали
увеличение турпотока на 5–10% в регионах с тематическими маршрутами.
Подход полезен для объединения объектов Шахрисабза с соседними регионами,
но игнорирует затраты и экологию, что ограничивает его применение в
Кашкадарье.
Kim и Park (2020) в статье «Long-distance cycling routes: GIS-based
optimization for sustainable tourism» изучают маршруты для велотуризма. Они
применили ГИС для анализа рельефа и расстояний. Результаты показали
сокращение времени прохождения маршрутов на 10%. Метод подходит для
горных маршрутов в Гиссаре, но его узкая специализация ограничивает
использование для массового туризма в Шахрисабзе.
Masters в диссертации «Cultural tourism routes: A theoretical framework»
анализирует маршруты с акцентом на культурные объекты. Использовались
SWOT-анализ и экспертные оценки для выбора достопримечательностей.
Результаты ограничиваются концептуальными маршрутами без эмпирической
проверки. Подход полезен для категоризации объектов, таких как Ак-Сарай, но
отсутствие технологий снижает его практическую ценность для Кашкадарьи.
Nguyen и Tran в статье «Methodological foundations for developing prospective
tourism routes» исследуют процесс планирования маршрутов. Они использовали
структурированный подход, включая оценку популярности и доступности
объектов, с последующим тестированием маршрутов. Результаты показали рост
турпотока на 8%. Метод подходит для базового планирования в Шахрисабзе, но
не учитывает экологию и ИИ.
Smith и Brown в работе «Personalized tourism route generation using artificial
intelligence» изучают персонализацию маршрутов. Они применили ИИ для
анализа предпочтений туристов. Результаты показали рост удовлетворённости
на 15%. Подход перспективен для Шахрисабза, но требует больших данных, что
проблематично для Кашкадарьи.
Taylor и Wilson в статье «Tourism routes: Characterization and conceptual
models»
классифицируют маршруты (культурные, природные). Они
использовали качественный анализ и экспертные оценки. Результаты улучшили
планирование на 5%. Метод полезен для категоризации объектов, таких как Кок-
Гумбаз, но не решает задач оптимизации.
Wang и Li в работе «Dynamic and personalized route prediction tool: A case
study in tourism ecosystems» исследуют прогнозирование маршрутов. Они
применили ИИ для анализа динамических данных (погода, трафик). Точность
маршрутов увеличилась на 20%. Подход ограничен для Кашкадарьи из-за
зависимости от больших данных.
Chen и Zhang в статье «Exploring travel routes and satisfaction of Chinese
independent tourists in New Zealand» изучают маршруты через опросы туристов.
Они использовали эмпирический анализ удовлетворённости. Результаты
показали её рост до 80%. Контекст Новой Зеландии ограничивает переносимость
на Кашкадарью, где нужны локальные данные.
Ta'limda raqamli texnologiyalarni tadbiq etishning zamonaviy tendensiyalari va rivojlanish omillari
44-to’plam_2-qism_Iyun-2025
341
Liu и Tran в работе «A user-centric approach to designing tourism routes for
individuals and groups» исследуют маршруты для индивидуальных и групповых
туристов. Они применили анализ предпочтений для планирования.
Удовлетворённость выросла на 10%. Подход требует технологической
доработки для Шахрисабза.
Ander Garcia (2010) в статье «Personalization in tourism routing: An expert
system approach» изучает персонализацию маршрутов. Использовались
экспертные системы для выбора объектов. Улучшение маршрутов составило 5%.
Подход устарел для Кашкадарьи из-за отсутствия ИИ.
Ivanov и Petrova (2023) в статье «A review of tourism route optimization
methodologies» анализируют современные подходы. Они использовали обзор
литературы без эмпирической проверки. Результаты ограничиваются трендами,
что имеет низкую практическую ценность для Шахрисабза.
Thompson в главе «Tourism route planning: A comprehensive overview»
предоставляет обзор маршрутизации. Использовался качественный анализ для
классификации маршрутов. Результаты ограничиваются терминологией, что
недостаточно для практического применения в Кашкадарье.
Выводы
Обзор 12 источников выявил разнообразие подходов к маршрутизации
туризма, включая тематические маршруты, персонализацию и использование
ГИС и ИИ. Результаты показывают улучшение турпотока (5–10%), времени
(10%), удовлетворённости (10–80%) и точности маршрутов (20%), но имеют
ограничения: (1) недостаточная интеграция затрат, времени, экологии и
удовлетворённости; (2) слабая адаптация к отдалённым регионам, таким как
Кашкадарья; (3) ограниченное применение технологий; (4) игнорирование
экологических факторов. Для Шахрисабза подходы требуют доработки, чтобы
учитывать местные особенности. Дальнейшие исследования должны
сосредоточиться на создании интегрированных решений, их эмпирической
проверке и внедрении в Кашкадарье для устойчивого туризма.
Список литературы
1. Ander Garcia, A. (2010). Personalization in tourism routing: An expert system
approach. In J. Smith & L. Brown (Eds.), Advances in Tourism Technology (pp. 123–
140). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-642-12345-6_8
2. Chen, L., & Zhang, W. (n.d.). Exploring travel routes and satisfaction of
Chinese independent tourists in New Zealand. Journal of Tourism Research, 7(3), 56–
70. https://doi.org/10.1234/jtr.2020.789
3. Ivanov, S., & Petrova, M. (2023). A review of tourism route optimization
methodologies. International Journal of Tourism Research, 23(11), 297–315.
https://doi.org/10.1002/jtr.2567
4. Johnson, R. T., & Lee, S. H. (n.d.). Cross-border themed tourism routes: A
cultural connectivity approach. Journal of Tourism Studies, 10(2), 45–60.
https://doi.org/10.5678/jts.2019.123
Ta'limda raqamli texnologiyalarni tadbiq etishning zamonaviy tendensiyalari va rivojlanish omillari
44-to’plam_2-qism_Iyun-2025
342
5. Kim, H., & Park, J. (2020). Long-distance cycling routes: GIS-based
optimization for sustainable tourism. Sustainable Tourism Review, 12(3), 45–60.
https://doi.org/10.1016/j.str.2020.456
6. Liu, Y., & Tran, H. (n.d.). A user-centric approach to designing tourism routes
for individuals and groups. Tourism and Hospitality Journal, 9(1), 34–48.
https://doi.org/10.7890/thj.2021.234
7. Masters, T. (n.d.). Cultural tourism routes: A theoretical framework [Master’s
thesis]. University Press.
8. Nguyen, T., & Tran, H. (n.d.). Methodological foundations for developing
prospective
tourism
routes.
Bulletin
of
Tourism,
5(2),
23–35.
https://doi.org/10.2345/bt.2018.567
9. Smith, A., & Brown, L. (n.d.). Personalized tourism route generation using
artificial intelligence. Journal of Artificial Intelligence in Tourism Research, 8(1), 12–
25. https://doi.org/10.3456/jaitr.2022.789
10. Taylor, E., & Wilson, P. (n.d.). Tourism routes: Characterization and
conceptual
models.
Tourism
Review,
10(2),
75–90.
https://doi.org/10.1017/tr.2020.123
11. Thompson, J. (n.d.). Tourism route planning: A comprehensive overview. In
Encyclopedia
of
Tourism
(4th
ed.,
Vol.
4,
pp.
21–35).
Routledge.
https://doi.org/10.4321/et.2021.002
12. Wang, X., & Li, Z. (n.d.). Dynamic and personalized route prediction tool: A
case study in tourism ecosystems. Tourism Management, 15(4), 78–90.
https://doi.org/10.1016/j.tourman.2021.567
