Patrones espaciales de concentración de turistas en Madrid a partir de datos geolocalizados de redes sociales: Panoramio y Twitter.

García Palomares, Juan Carlos and Gutiérrez Puebla, Javier and Romanillos Arroyo, Gustavo and Salas Olmedo, María Henar (2016). Patrones espaciales de concentración de turistas en Madrid a partir de datos geolocalizados de redes sociales: Panoramio y Twitter.. In: "XVII Congreso Nacional de Tecnologías de Información Geográfica", 29, 30 de junio y 1 de julio 2016, Málaga, España. ISBN 978-84-940784-9-1. pp. 131-139.

Description

Title: Patrones espaciales de concentración de turistas en Madrid a partir de datos geolocalizados de redes sociales: Panoramio y Twitter.
Author/s:
  • García Palomares, Juan Carlos
  • Gutiérrez Puebla, Javier
  • Romanillos Arroyo, Gustavo
  • Salas Olmedo, María Henar
Item Type: Presentation at Congress or Conference (Other)
Event Title: XVII Congreso Nacional de Tecnologías de Información Geográfica
Event Dates: 29, 30 de junio y 1 de julio 2016
Event Location: Málaga, España
Title of Book: Aplicaciones geotecnológicas para el desarrollo económico sostenible
Date: 2016
ISBN: 978-84-940784-9-1
Subjects:
Freetext Keywords: Turismo urbano, servicios de fotografías compartidas, redes sociales, Twitter, análisis espacial, SIG
Faculty: Centro de Investigación del Transporte (TRANSyT) (UPM)
Department: Otro
Creative Commons Licenses: Recognition - No derivative works - Non commercial

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Abstract

El comportamiento espacial de los turistas urbanos es poco conocido. Sin embargo, los turistas generan una enorme cantidad datos cuando visitan las ciudades y estas fuentes de datos permiten seguir sus actividades. Este trabajo tiene como objetivo seguir la huella digital de los turistas urbanos de nuevas fuentes de datos, asociadas a las redes sociales. Se utilizan dos fuentes: una comunidad de fotografías compartidas (Panoramio) y una red social (Twitter). La comparación entre la densidad de turistas según las dos fuentes de datos se realiza a partir de mapas, análisis de correlación (OLS) y análisis de autocorrelación espacial (Global Moran's I statistic y LISA). Finalmente, la integración de los datos se lleva a cabo a partir de la combinación de los clusters espaciales identificados en el análisis LISA para las dos fuentes de datos. Los resultados muestran que los datos aportados por las dos fuentes son en parte redundantes y en parte complementarios espacialmente, de forma que es posible caracterizar espacios turísticos polivalentes (cubiertos por las dos fuentes) y espacios especializados en una actividad. En el caso de estudio analizado (Madrid) se observa una fuerte presencia de turistas en el centro y una creciente especialización del centro a la periferia. La principal conclusión del trabajo es que para el seguimiento de los turistas en las ciudades no basta con utilizar una fuente de datos, sino que es necesario utilizar varias de forma complementaria.

Funding Projects

TypeCodeAcronymLeaderTitle
FP7611307INSIGHTUniversidad Politécnica de MadridInnovative Policy Modelling and Governance Tools for Sustainable Post-Crisis Urban Development
Madrid Regional GovernmentS2015/HUM-3427SocialBigdata-CMGutiérrez Puebla, JavierMonitorización y análisis del cambio social a partir de big data

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Item ID: 48095
DC Identifier: http://oa.upm.es/48095/
OAI Identifier: oai:oa.upm.es:48095
Official URL: http://congresotig2016.uma.es/downloads/XVI_Congreso_Nacional_TIG_Libro_Actas.pdf
Deposited by: Memoria Investigacion
Deposited on: 15 Nov 2018 11:00
Last Modified: 15 Nov 2018 12:55
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