[spa] El presente trabajo aplica técnicas de análisis de datos masivos (Big Data)
procedentes de la información generada por usuarios de una red social
internacional (Twitter), con el propósito de analizar el contenido generado por los
usuarios y su representación geoespacial. Debido al variado entorno y al buen
clima del que disfrutan las Islas Baleares, se detectan una serie de productos
turísticos alternativos, denominado turismo activo. En concreto, este trabajo se
centra en el análisis de 8 modalidades de turismo activo: globo aerostático,
submarinismo, equitación, piragüismo, wakeboard, windsurf, parapente y
ultraligero. El análisis se lleva a cabo a partir de una base de datos formada por
4.854.684 tweets entre 2015 y 2018. Los objetivos son distinguir cuáles son los
puntos de interés para cada una de las actividades y determinar el perfil de este
tipo de turista.
[eng] The present work applies big data analysis techniques (Big Data) by users of an
international social network (Twitter), in order to analyze the content generated
by users and their geospatial representation. Due to the varied environment and
good climate enjoyed by the Balearic Islands, a series of alternative tourist
products are detected, which is known as active tourism. Specifically, this work
focuses on the analysis of 8 types of active tourism: hot air ballooning, scuba
diving, horseback riding, canoeing, wakeboarding, windsurfing, paragliding and
ultralight. The analysis is carried out from a database made up of 4,854,684
tweets between 2015 and 2018. The goals are to show the points of interest for
each of the activities and to determine the profile of this type of tourist.