[ca] Barcelona és una important ciutat turística al món. Segons l'Informe Anual de Turisme de Barcelona (2014), més de 7,5 milions de turistes la van visitar aquest any. Els estudis relacionats amb el turisme a Barcelona són nombrosos, però, la comparació d'activitats i usos de l'espai entre turistes i residents és poc analitzada. De fet, el turisme pot ser un factor dominant del desenvolupament urbà, així com una font de conflicte social. Per tant, és crucial comprendre la situació de convivència de turistes i residents en una ciutat turística. L'objectiu principal de l'estudi és identificar usuaris turístics i usuaris locals a través dels seus comportaments de Foursquare. A més, explora la diferència entre les activitats geoespacials i els usos dels punts d'interès (POIs) entre els dos grups. El període analitzat abasta des d'abril de 2012 a setembre de 2013, segons l'interval de monitorització de les dades de Foursquare. Després de la filtració, el total dels registres durant aquest període són 80,936 provinents de 4,250 usuaris de Foursquare. Els POIs de Foursquare són 13,887 a Barcelona. El rang geogràfic de les dades cobreix aproximadament la conurbació central de l'àrea metropolitana de Barcelona.La metodologia inclou quatre parts. El primer pas és seleccionar indicadors de comportament i estandardització. El segon pas consisteix a seleccionar dues mostres de curt període i classificar-les en turistes i locals per agrupació de K-means. Després de l'examen manual del resultat inicial, s'introdueix un llindar de classificació per a millorar el resultat. Finalment, el mateix mètode d'identificació s'aplica a tot el conjunt de dades.D'acord amb el resultat, la diferència d'ús de POIs verifica que la identificació sigui efectiva, reflectint les activitats típiques de turistes i residents per separat a la ciutat. Els POIs més visitats dels turistes són: complexos turístics a l'aire lliure, transport, restaurants, hotels i botigues. El rang corresponent dels residents és: restaurants, llocs de treball, centres turístics a l'aire lliure, llocs educatius i transport. A més, independentment de la durada del període d'anàlisi, els dos grups tenen diferents comportaments de Foursquare. En general, els comportaments dels turistes: la durada de l'estada, el nombre de registres i la distància total de viatge són menors que els del grup de locals. El clúster de K-means pot identificar efectivament als usuaris que posseeixen els valors extrems dels atributs. No obstant això, és inevitable introduir una intervenció artificial per a usuaris sense característiques extremes.A més, la distribució geoespacial i el temps actiu també representen diferències entre els habitants i els turistes. En termes d'escala de moviment, els turistes semblen més concentrats que els residents. Pel que fa al temps actiu, el període actiu dels turistes és similar cada dia. Per contra, els residents mostren una evident variació periòdica diària i setmanal.És innegable que aquest treball presenta limitacions. En primer lloc, les dades de Foursquare tenen biaix. L'alta proporció de check-ins en restaurants és producte que Foursquare té com a objectiu proporcionar informació pràctica sobre els llocs per als usuaris. A més, la manca d'informació demogràfica dels usuaris també limita l'abast de l'estudi, a causa de la seva política de privacitat.En resum, aquest estudi demostra que és possible distingir els turistes dels residents a través de les dades de Foursquare, tot i que es reconeix la incertesa de les dades. Com millorar la precisió de la identificació no supervisada i cooperar amb altres conjunts de dades serà objecte d'investigació addicional. A més, si el model d'identificació pot aplicar universalment és un altre tema que val la pena provar en el futur.

[es] 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.