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Desarrollan un método para pronosticar destinos turísticos a partir de redes sociales

CC0 / Pixabay / Una isla (imagen referencial)
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Los científicos de la Universidad Nacional de Ciencia y Tecnología de Rusia MISIS (NUST MISIS) han desarrollado un modelo matemático que permite pronosticar la estancia turística de los usuarios de Twitter.

Los investigadores creen que esto permitirá a los turoperadores y todos los que están vinculados con el sector turístico pronosticar qué balnearios gozarán de mayor demanda en el período de vacaciones. Los resultados han sido publicados en la revista Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing.

Anteriormente, un enfoque similar se usó al analizar comentarios sobre los servicios ofrecidos en trenes de alta velocidad de la India.

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Las personas comparten diariamente las fotografías, publicaciones, comentarios y su ubicación en redes sociales. Los científicos de la NUST MISIS realizaron un estudio: pronosticaron el siguiente destino de viaje del usuario con los métodos de aprendizaje automático (ML) y el análisis de grandes datos (Big Data) tomados de fuentes abiertas de Twitter. Los métodos de ML permiten a la computadora analizar la información histórica y usarla para pronosticar y tomar decisiones al recibir nuevos datos.

"No solo usamos datos abiertos sobre los viajes, sino sobre las personalidades de los viajeros. Al inicio, sacamos de los datos todos los tuits con geodatos —tuits con la información sobre la ubicación geográfica— y los distribuimos en categorías. De las 5.000 páginas de usuarios de varios países europeos elegidos de forma aleatoria (Francia, Alemania, Suecia, España, Italia, Suiza, Polonia, Grecia, etc.) se sacaron más de 800.000 tuits. Tras la elección de datos, resultó que las categorías más vistas en viajes son 'Comida', 'Clubes nocturnos', 'Estaciones', 'Iglesias', 'Playas'. Para cada categoría preparamos un grupo especial de datos", señala la autora de investigación y presidenta del Instituto de Sistemas de Información Profesionales de la NUST MISIS, Marina Nezhurina.

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Según la experta, al elegir los datos, las categorías se compararon con las características personales del usuario, porque la elección de palabras en los tuits de usuarios depende en su mayoría de sus valores personales.

"Para cualquier pronóstico, el parámetro más importante y obligatorio es la precisión. Si el pronóstico no garantiza la precisión, no se puede decir que es seguro. Por eso usamos el método de clasificación combinada que mezclan los resultados de todos los clasificadores básicos", destaca el autor de la investigación, empleado de la NUST MISIS, Sachin Kumar.

Según los científicos, se puede obtener un pronóstico más concreto recogiendo parámetros tales como la nacionalidad, el sexo y la edad de los usuarios. En la siguiente fase de la investigación se llevará a cabo un análisis y se construirán modelos con el uso de métodos combinados de aprendizaje automático.

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