The purpose of this research is to determine if positive anticipated emotions, food values, attitudes and subjective norms influence food purchase intention in two different models: a fast food restaurant and a food delivery service via mobile apps. For this study, we utilized a non-experimental, causal, descriptive and cross-sectional design. From October 2020 to January 2021, self-administered online surveys were distributed to a convenience sample of 200 fast-food consumers at restaurants, and users of food delivery services via mobile apps Puebla City, Mexico. IBM–SPSS Statistics and the SmartPLS 3 Partial Least Squares Structural Equation Modeling were used to test our hypotheses. The results underscored a difference in attitudes between the models. The attitude toward the brand positively and significantly influenced purchase intention via mobile apps, whereas attitude toward eating a hamburger positively and significantly influenced purchase intention of visiting a fast-food restaurant. In both models, positive anticipated emotions exhibited the closest relationships with purchase intention, attitude toward the brand and attitude toward eating a hamburger, whereas food values exerted an insignificant effect on attitudes and purchase intention. Future research should consider performing a face-to-face survey with a random sample while accounting for different demographics, regions and countries, as well as including other brands, food types and restaurants.

El presente artículo tiene como objetivo identificar la relación entre la cantidad de ofertas de Airbnb y el número de negocios tipo MiPyMe en la ciudad de Cancún. A través de una revisión literaria, se reconocieron los efectos en los hoteles tradicionales y las nuevas oportunidades que ofrece la aplicación tecnológica en la economía local; misma que motivó la elaboración de un estudio cuantitativo que consistió en la construcción de un modelo de regresión múltiple, siendo empleados los datos del DENUE y la página web AirDNA como fuentes secundarias. Se concluye que no existe una distribución equiparable entre los negocios locales y las ofertas de la plataforma tecnológica en cada zona estudiada de la ciudad. Además, un número considerable de unidades de hospedaje se ubican principalmente en áreas céntricas con fácil acceso a plazas comerciales y servicios de movilidad. Los hallazgos obtenidos son una base de conocimiento para ser estudiado en otros destinos turísticos con características similares.