Identificación del espacio urbano por residentes y turistas, a través de datos de "Foursquare" en Barcelona

Resumen

Barcelona es una importante ciudad turística en el mundo. Según el Informe Anual de Turismo de Barcelona (2014), más de 7,5 millones de turistas la visitaron este año. Los estudios relacionados con el turismo en Barcelona son numerosos, sin embargo, la comparación de actividades y usos del espacio entre turistas y residentes es poco analizada. De hecho, el turismo puede ser un factor dominante del desarrollo urbano, así como una fuente de conflicto social. Por lo tanto, es crucial comprender la situación de convivencia de turistas y residentes en una ciudad turística. El objetivo principal del estudio es identificar usuarios turísticos y usuarios locales a través de sus comportamientos de Foursquare. Además, explora la diferencia entre las actividades geoespaciales y los usos de los puntos de interés (POIs) entre los dos grupos. El período analizado abarca desde abril de 2012 a septiembre de 2013, según el intervalo de monitoreo de los datos de Foursquare. Después de la filtración, el total de los registros durante este período son 80,936 provenientes de 4,250 usuarios de Foursquare. Los POIs de Foursquare son 13,887 en Barcelona. El rango geográfico de los datos cubre aproximadamente la conurbación central del área metropolitana de Barcelona.

La metodología incluye cuatro partes. El primer paso es seleccionar indicadores de comportamiento y estandarización. El segundo paso consiste en seleccionar dos muestras de corto período y clasificarlas en turistas y locales por agrupación de K-means. Después del examen manual del resultado inicial, se introduce un umbral de clasificación para mejorar el resultado. Finalmente, el mismo método de identificación se aplica a todo el conjunto de datos.

De acuerdo con el resultado, la diferencia de uso de POIs verifica que la identificación sea efectiva, reflejando las actividades típicas de turistas y residentes por separado en la ciudad. Los POIs más visitados de los turistas son: complejos turísticos al aire libre, transporte, restaurantes, hoteles y tiendas. El rango correspondiente de los residentes es: restaurantes, lugares de trabajo, centros turísticos al aire libre, lugares educativos y transporte.

Además, independientemente de la duración del período de análisis, los dos grupos tienen diferentes comportamientos de Foursquare. En general, los comportamientos de los turistas: la duración de la estadía, el número de registros y la distancia total de viaje son menores que los del grupo de locales. El cluster de K-means puede identificar efectivamente a los usuarios que poseen los valores extremos de los atributos. Sin embargo, es inevitable introducir una intervención artificial para usuarios sin características extremas.

Además, la distribución geoespacial y el tiempo activo también representan diferencias entre los lugareños y los turistas. En términos de escala de movimiento, los turistas parecen más concentrados que los residentes. Con respecto al tiempo activo, el período activo de los turistas es similar todos los días. Por el contrario, los residentes muestran una evidente variación periódica diaria y semanal.

Es innegable que este trabajo presenta limitaciones. En primer lugar, los datos de Foursquare tienen sesgo. La alta proporción de check-ins en restaurantes es producto de que Foursquare tiene como objetivo proporcionar información práctica sobre los lugares para los usuarios. Además, la falta de información demográfica de los usuarios también limita el alcance del estudio, debido a su política de privacidad.

En resumen, este estudio demuestra que es posible distinguir a los turistas de los residentes a través de los datos de Foursquare, aunque se reconoce la incertidumbre de los datos. Cómo mejorar la precisión de la identificación no supervisada y cooperar con otros conjuntos de datos será objeto de investigación adicional. Además, si el modelo de identificación puede aplicarse universalmente es otro tema que vale la pena probar en el futuro.