Un sistema estima la curiosidad de turistas por sus datos en redes sociales

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Un nuevo sistema desarrollado por investigadores de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV) estima el nivel de curiosidad de los turistas y genera recomendaciones personalizadas de nuevos destinos a sus perfiles a partir de la información y los datos generados por el usuario en las redes sociales.

La novedosa herramienta, desarrollada en una primera versión bajo la denominación de Curumim, se basa en la aplicación de técnicas de inteligencia artificial, y es capaz de reconocer los gustos del turista, su curiosidad, qué es lo que más le puede interesar y, a partir de la aplicación de una serie de algoritmos, le propone nuevas experiencias o le descubre nuevos lugares por visitar.

El turismo constituye hoy en día una de las fuentes de ingresos más importante de la economía nacional e internacional, con una aportación media de un 10 por ciento del producto interior bruto (PIB), si bien hay países, como España, en los que este porcentaje es todavía mayor.

Según datos del último informe anual del Consejo Mundial de Viajes y Turismo (WTTC, por sus siglas en inglés), el turismo aportó el año pasado 172.900 millones de euros a la economía española -incluidos efectos directos, indirectos e inducidos- o lo que es lo mismo, un 14,9 del PIB.

La investigadora del Grupo de Tecnología Informática e Inteligencia Artificial de la UPV Laura Sebastià apunta a EFE que en este contexto, “brindar un servicio eficiente y personalizado para los turistas es cada vez más importante”.

“Las tecnologías son un gran aliado para el sector del turismo, en general, y para cada usuario en particular”, sostiene Sebastià, que incide en que “recomendadores ya existen, pero no incorporan esa componente de la curiosidad del usuario”.

Según la investigadora, Curumim “permite ofrecer una mejor experiencia al turista, gracias a la fusión de la psicología humana, la innovación tecnológica y las redes sociales”.

En concreto, los investigadores han utilizado algoritmos de aprendizaje, como el árbol de decisión, que a partir de una serie de características del usuario establece el grado de curiosidad; algoritmos basados en contenido y filtrado colaborativo; y un tercer tipo que, en función de ese grado de curiosidad, decide qué lugares desconocidos para el usuario son los que más se ajustan a su perfil y recomienda descubrir.

“El recomendador se basa en la información de cada usuario en Facebook. Si el sistema determina que el usuario es muy curioso, le recomendaría lugares menos populares, tanto de la propia ciudad o entorno en el que se encuentra, como posibles nuevos países por descubrir”, destaca Laura Sebastià.

En el caso de los países, la recomendación del sistema se base en una clasificación de los principales destinos turísticos elaborado por la Organización Mundial del Turismo, explica la experta, que apunta que la popularidad de los lugares viene dada por una estimación que se hace calculando el número de imágenes que un destino concreto tiene en Flickr.

“La recomendación siempre tiene un componente de novedad, pues los algoritmos ya han aprendido qué lugares ha visitado la persona”, añade en declaraciones a EFE Alan Menk, otro de los desarrolladores de Curumim.

Los investigadores han evaluado las prestaciones de esta primera versión de este recomendador turístico con un total de cien usuarios y su trabajo ha sido publicado en la revista Procedia Computer Science.

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