Promoción de atracciones turísticas y recomendaciones a los visitantes con datos abiertos

A medida que nuestras vidas se van digitalizando cada vez más, actividades tan presenciales como “hacer turismo” también se ven empujadas hacia una transformación tan profunda como la de otros sectores y actividades. En este proceso de digitalización, tanto los datos como las tecnologías asociadas a la inteligencia artificial son esenciales y así lo destacó, por ejemplo, la Convención Europea de Turismo de 2020¹. 

La importancia del turismo para la economía española es enorme² (12,4% del PIB y 12,7% del empleo en 2019). El número de visitantes que recibimos en nuestro país, incluso a pesar del parón que ha supuesto la pandemia, sigue estando entre los más alto del mundo. Por ello, en todas las estrategias y planes que se desarrollan en nuestro país se ve reflejado el peso de la industria turística. Por ejemplo, con el despliegue del Hub español de Gaia-X³, cuyo objetivo es facilitar que las industrias sectoriales de todos los tamaños creen comunidad y fomenten la innovación basada en datos e Inteligencia Artificial, España aspira a convertirse en el primer país en liderar un espacio de datos en la industria del Turismo⁴. Teniendo en cuenta que los hubs deben facilitar y apoyar la creación de espacios de datos europeos y son representantes de la economía regional, en España se dedicarán importantes esfuerzos a desarrollar espacios de datos que sean relevantes o específicos para la economía española, como es el caso de la industria turística. 

Como visitantes o turistas todos tenemos la expectativa de disfrutar de una experiencia cada vez más personalizada, no sólo durante el proceso de planificación previa, si no también durante el tiempo en el que estamos desplazándonos o realizando la actividad⁵. En este sentido los datos abiertos tienen un papel central, tanto para ayudarnos a seleccionar actividades o atracciones como para obtener recomendaciones relevantes en tiempo real que contribuyan a que disfrutemos más de la experiencia. Por ello son multitud de ciudades y regiones las que llevan apostando por publicar conjuntos de datos y, en algunos casos, aplicaciones dirigidas específicamente a los visitantes. Sirvan como ejemplo los casi 3.000 conjuntos de datos que podemos encontrar en la categoría de turismo del portal datos.gob.es⁶, y que provienen tanto de la administración del estado como de diferentes administraciones locales y regionales. 

Construcción de conjuntos de datos agregados 

Sin embargo, al igual que ocurre en otros sectores de actividad, para desarrollar casos de uso más sofisticados relacionados con el turismo, aprovechando el uso avanzado de datos e inteligencia artificial, son necesarios conjuntos de datos que trasciendan los ámbitos locales.  Los datos abiertos sobre el turismo, como ocurre en otros dominios, se distribuyen a través de diferentes sitios web y en diferentes formatos o estructuras de datos.  En este sentido existen algunos ejemplos de proyectos transnacionales como Tourpedia⁷ que pretenden construir y mantener conjuntos de datos abiertos de altísimo valor potencial para el desarrollo de nuevos casos de uso y que ahora solo están al alcance de grandes operadores turísticos. 

Tourpedia, que ha sido desarrollado en el marco de un proyecto europeo en el que participan España, Francia e Italia, pone las bases para construir un único punto de acceso para todos los datos abiertos italianos, franceses y españoles sobre alojamientos turísticos, puntos de interés y atracciones. Ofrece además un mecanismo simple para la integración de nuevas fuentes de datos abiertos, con el objetivo de agregar datos abiertos proporcionados por el sector público de cualquier parte del mundo. 

El caso de Tourpedia, aunque no ha llegado a conseguir todo su potencial, es frecuentemente citado y ha sido objeto de algunos artículos científicos como “Open data for tourism: the case of Tourpedia”⁸, donde se destaca el alto impacto de crear conjuntos de datos agregados útiles para el turismo. 

En este sentido, en Francia encontramos DataTourisme, una iniciativa menos ambiciosa en cuanto a su alcance geográfico, pero quizá más consistente en cuanto a su implementación. La idea central de DataTourisme, el portal de datos abiertos para el turismo del gobierno francés, es equivalente: centralizar los datos recopilados por las autoridades turísticas locales y regionales, estandarizar los formatos y poner la información a libre disposición para su reutilización. Los productores de datos ganan en visibilidad, mientras que las empresas y las autoridades públicas pueden integrar datos de diferentes tipos y de diferentes fuentes en aplicaciones y algoritmos.  

En la actualidad DataTourisme cubre 96 departamentos franceses de 14 regiones⁹ diferentes que han publicado como datos abiertos más de 385.000 puntos de interés y eventos. Para la agregación y publicación de datos el portal apuesta por utilizar datos enlazados y propone la ontología DataTourisme¹⁰. 

En España contamos con Dataestur¹¹, iniciativa de Segittur que contiene una selección de los datos más relevantes del turismo de España. Los datos agregados en Dataestur provienen de fuentes tan diversas como INE, Renfe o la propia Segittur y están agrupados en cinco categorías para su descarga, consulta y estudio. Destaca además el hecho de publicar una API para desarrolladores y reutilizadores¹² con un conjunto de métodos que permiten automatizar la descarga de gran parte de los datos del portal. 

Los sistemas de recomendación 

En la actualidad no son demasiados los conjuntos de datos agregados sobre turismo y muchos menos los publicados como linked open data, pero sí existe abundante literatura científica que apoya esta línea de acción. En este sentido, un metaanálisis de 126 artículos científicos¹³, seleccionados por su impacto, concluye que en el ámbito del turismo está generalizado el uso de datos abiertos enlazados para abordar la recomendación basada en la ubicación y reaccionar en tiempo real a las necesidades de los turistas. 

Uno de estos artículos científicos, una investigación de 2020¹⁴ demuestra que combinar la ubicación de un usuario con datos abiertos sobre las calificaciones de TripAdvisor, la hora de cierre del destino o el tráfico puede aumentar en gran medida la calidad y la precisión de las recomendaciones. En total, encontramos seis tipos de trabajos, clasificados en función del caso de uso en el que se centran: 

• Recomendaciones de ubicación de puntos independientes. Recomendar al usuario un punto de interés alrededor de la ubicación actual en función de sus propias preferencias. 
• Recomendaciones de ruta de viaje. Proporcionar al usuario la ruta y el itinerario de viaje recomendado. 
• Recomendaciones basadas en la trayectoria de GPS. Proporcionan recomendaciones basadas en los patrones de viaje y comportamiento anteriores registrados en forma de trayectorias de GPS. 
• Recomendaciones basadas en datos multimedia etiquetados geográficamente. Generan recomendaciones basadas en la extracción de datos multimedia de textos o fotos para descubrir lugares, información de contexto y perfiles de usuario.  
• Recomendaciones basadas en ontologías. Recopilan conjuntos de datos y crean ontologías de turismo para los diferentes objetivos recomendados, como una lista de puntos de interés, la popularidad de las ubicaciones, el itinerario de viaje y la planificación de rutas.  
• Recomendaciones de amigos basadas en la ubicación. Tienen como objetivo utilizar las conexiones sociales del usuario para recomendar lugares según las preferencias de los amigos. 

Parece que estamos comenzando a ver lo que podría ser una segunda gran ola de innovación en lo que se refiere al uso de datos en la industria del turismo. Gracias a la generación de conjuntos de datos agregados, a la utilización de datos enlazados y a la aplicación de técnicas de inteligencia artificial y aprendizaje automático se están generando casos de uso cada vez más sofisticados en beneficio de la experiencia de los turistas y de la promoción y descubrimiento de los destinos. Sin duda las nuevas iniciativas surgidas a través de los planes nacionales de digitalización y el apoyo de los fondos europeos conseguirán que se acelere la adopción de muchas innovaciones que por el momento vemos solo en la literatura científica. 

Contenido elaborado por Jose Luis Marín, Senior Consultant in Data, Strategy, Innovation & Digitalization.

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