[ca] En moltes ciutats europees, el turisme de masses s'està convertint en una important indústria, però els efectes de la creixent activitat dels visitants estan començant a ser percebudes de manera negativa pels seus habitants. Les autoritats locals han d'implementar polítiques que modulen aquestes activitats perquè puguin coexistir i ser compatibles amb la vida diària de la població resident. No obstant això, aquestes polítiques han de tenir en consideració que l'activitat turística tendeix a concentrar-se en àrees molt específiques, les quals han de ser identificades clarament abans d'imposar formes específiques de taxació, o requerir l'obtenció d'una llicència obligatòria per a certes activitats. Per delimitar de manera clara aquests àmbits, aquesta investigació proposa utilitzar les dades de les xarxes socials per identificar punts calents d'activitat turística a Barcelona, com una font emergent d'informació en la presa de decisions, utilitzant com a estudi de cas més de 75.000 fotografies geolocalitzades obtingudes del servei Panoramio a través de la seva interfície de programació d'aplicacions (API).Aquesta aproximació a l'anàlisi urbana basada en dades ha de solucionar alguns aspectes del que alguns autors descriuen com "les 4 V del Big Data": volum, varietat, velocitat, i veracitat. En particular, aquesta investigació és especialment sensible a dos aspectes (volum i veracitat) que havien de ser resolts de manera efectiva. En el cas del volum, el gran nombre de localitzacions dificultava l'aplicació de les tècniques d'anàlisi espacial convencional, mentre que, en el cas de la veracitat, la naturalesa informal de les dades reduïa la confiança en la precisió de la seva ubicació. La metodologia va seguir una aproximació basada en l'estadística espacial, centrada en la distribució espacial de les localitzacions analitzada a través en l'estimació de la densitat per nucli (KDE), amb l'ample de banda determinat amb l'objectiu d'identificar tendències generals a l'escala d'estudi i reduir el soroll espacial.No obstant això, l'anàlisi de la densitat de fotografies de manera aïllada ignora la variació espacial de la intensitat d'ús dins de la ciutat, ja que en àrees de major activitat és esperable una major concentració de fotografies, ceteris paribus. L'estimació del nivell d'activitat es va realitzar basant-se l'inventari de locals de la ciutat de Barcelona, considerant que es tractava d'un bon indicador de la intensitat d'ús dels diferents àmbits de la ciutat, sota la premissa que una major presència de locals és indicativa d'una major activitat de vianants.Per analitzar l'atractiu turístic tenint en compte aquesta heterogeneïtat espacial en l'ús de la ciutat, es va comparar la distribució espacial de fotografies en relació amb la d'activitat comercial en planta baixa (com a indicador indirecte d'intensitat d'ús). Per fer equiparables les dues distribucions, es va desenvolupar una metodologia per normalitzar els valors obtinguts de l'KDE, obtenint un indicador (atractiu relatiu) robust respecte tant a la resolució de discretització, el nombre de localitzacions i la seva distribució espacial. Les diferències entre les dues superfícies normalitzades van ser classificades en una escala divergent per identificar i quantificar els punts d'activitat turística tant freds com calents, permetent identificar les àrees d'elevada pressió turística i també els "deserts" amb molt escassa presència de visitants.L'enfocament proposat proposa una via emergent de recerca en un camp d'estudi tradicionalment escàs en dades, i suggereix que les xarxes socials són capaços d'esdevenir una valuosa font de dades en la investigació urbana. No obstant això, tot i que la quantitat de dades disponible no té precedents, també requereix noves tècniques d'anàlisi, així com el coneixement específic dels processos de recopilació, neteja, anàlisi i visualització de dades, per obtenir resultats rellevants de forma rigorosa.

[es] En muchas ciudades europeas, el turismo de masas se está convirtiendo en una importante industria, pero los efectos de la creciente actividad de los visitantes están empezando a ser percibidas de manera negativa por sus habitantes. Las autoridades locales deben implementar políticas que modulen estas actividades para que puedan coexistir y ser compatibles con la vida diaria de la población residente. Sin embargo, estas políticas deben tener en consideración que la actividad turística tiende a concentrarse en áreas muy específicas, las cuales deben ser identificadas claramente antes de imponer formas específicas de tasación, o requerir la obtención de una licencia obligatoria para ciertas actividades. Para delimitar de manera clara estos ámbitos, esta investigación propone utilizar los datos de las redes sociales para identificar puntos calientes de actividad turística en Barcelona, como una fuente emergente de información en la toma de decisiones, utilizando como estudio de caso más de 75.000 fotografías geolocalizadas obtenidas del servicio Panoramio a través de su interfaz de programación de aplicaciones (API).Esta aproximación al análisis urbano basada en datos debe solventar algunos aspectos de lo que algunos autores describen como "las 4 V del Big Data": volumen, variedad, velocidad, y veracidad. En particular, esta investigación es especialmente sensible a dos aspectos (volumen y veracidad) que debían ser resueltos de manera efectiva. En el caso del volumen, el gran número de localizaciones dificultaba la aplicación de las técnicas de análisis espacial convencional, mientras que, en el caso de la veracidad, la naturaleza informal de los datos reducía la confianza en la precisión de su ubicación. La metodología siguió una aproximación basada en la estadística espacial, centrada en la distribución espacial de las localizaciones analizada a través en la estimación de la densidad por núcleo (KDE), con el ancho de banda determinado con el objetivo de identificar tendencias generales a la escala de estudio y reducir el ruido espacial.Sin embargo, el análisis de la densidad de fotografías de manera aislada ignora la variación espacial de la intensidad de uso dentro de la ciudad, puesto que en áreas de mayor actividad es esperable una mayor concentración de fotografías, ceteris paribus. La estimación del nivel de actividad se realizó en base al inventario de locales de la ciudad de Barcelona, considerando que se trataba de un buen indicador de la intensidad de uso de los distintos ámbitos de la ciudad, bajo la premisa que una mayor presencia de locales es indicativa de una mayor actividad peatonal.Para analizar el atractivo turístico teniendo en cuenta esta heterogeneidad espacial en el uso de la ciudad, se comparó la distribución espacial de fotografías en relación con la de actividad comercial en planta baja (como indicador indirecto de intensidad de uso). Para hacer equiparables ambas distribuciones, se desarrolló una metodología para normalizar los valores obtenidos del KDE, obteniendo un indicador (atractivo relativo) robusto respecto tanto a la resolución de discretización, el número de localizaciones y su distribución espacial. Las diferencias entre ambas superficies normalizadas fueron clasificadas en una escala divergente para identificar y cuantificar los puntos de actividad turística tanto fríos como calientes, permitiendo identificar las áreas de elevada presión turística y también los "desiertos" con muy escasa presencia de visitantes.El enfoque propuesto propone una vía emergente de investigación en un campo de estudio tradicionalmente escaso en datos, y sugiere que las redes sociales son capaces de convertirse en una valiosa fuente de datos en la investigación urbana. Sin embargo, aunque la cantidad de datos disponible no tiene precedentes, también requiere nuevas técnicas de análisis, así como el conocimiento específico de los procesos de recopilación, limpieza, análisis y visualización de datos, para obtener resultados relevantes de forma rigurosa.