Análisis de la movilidad de los turistas urbanos basado en las actividad de los usuarios en redes sociales

Abstract

[ES] El objetivo de este trabajo consiste fundamentalmente en modelar cómo la actividad en las redes sociales de los turistas urbanos refleja su actividad en la ciudad. Para ello, se trabajará con datasets de Twitter de diferentes ciudades con tuits geolocalizados. En primer lugar, se aplicará una técnica para identificar qué usuarios de cada dataset son turistas y qué usuarios son residentes de la ciudad. A continuación, se realizará un análisis de las rutas seguidas por los usuarios. El camino que sigue un usuario se calcula utilizando la geolocalización de los tuits que publica a lo largo del día. Para llevar a cabo este análisis, se evaluarán y compararán varios modelos. Finalmente, una vez determinados y analizados estos caminos, se extraerá información acerca de los lugares visitados, en qué orden se visitan, qué tipo de ruta se escoge, etc. El objetivo en esta parte será obtener patrones de comportamiento de los turistas a más alto nivel que puedan ser de utilidad a instituciones públicas (por ejemplo, para reforzar ciertas líneas de bus o crear otras nuevas), a comercios o establecimientos de hostelería.

[EN] The objective of this work is mainly to model how the activity in social networks of urban tourists reflects their activity in the city. To do this, we will work with Twitter datasets from different cities with geolocated tweets. First, a technique will be applied to identify which users of each dataset are tourists and which users are residents in the city. Next, an analysis of the paths followed by the users will be carried out. The path a user follows is calculated using the geolocation of the tweets he publishes throughout the day. To carry out this analysis, several models will be evaluated and compared. Finally, once these paths have been determined and analyzed, information about the places visited, in what order they are visited, what type of route is chosen, etc. will be extracted. The objective in this part will be to obtain patterns of behavior of tourists at a higher level that may be useful to public institutions (for example, to reinforce certain bus lines or create new ones), to shops or restaurants.