Análisis de productos turísticos alternativos mediante el empleo de Big Data

Abstract

[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.