[en] In most European cities, mass tourism is becoming a major industry, but the effects of the increasing visitor pressure are beginning to be negatively perceived by its inhabitants. Local authorities must implement policies that modulate these activities so they can coexist and become compatible with the daily life of the local population. However, these policies must take into consideration that tourist activity tends to concentrate in very specific areas, which must be clearly identified before implementing specific taxation schemes, or requiring the procurement of a mandatory license for certain activities. To clearly designate these areas, this research proposes using social media data to identify hot spots of visitor activity in Barcelona, as an emerging source of information for stakeholders in their decision-making process, using as a case of study more than 75,000 geotagged pictures collected the Panoramio picture sharing community through its Application Programming Interface.This data-driven approach to urban analysis must address some of the issues of what some authors describe as "the 4 V's of Big Data": volume, variety, velocity, and veracity. In particular, this research is especially sensitive to two aspects (volume and veracity) that must to be addressed accordingly. In the case of its volume, the large number of locations made conventional spatial data analysis challenging, while in the case of veracity, the informal nature of the source data reduced the confidence on location precision. The methodology followed a principled approach based on spatial statistics, focusing on the spatial distribution of locations analyzed using kernel density estimation (KDE), with the bandwidth determined to identify general trends at the intended scale of analysis and reduce spatial noise.However, the analysis of the density of photographs in isolation ignores the spatial variation of the intensity of use within the city, since a greater concentration of photographs is expected in areas of elevated activity, ceteris paribus. The estimation of the level of activity was based on the inventory of businesses in the city of Barcelona, considering that it was a good indicator of the intensity of use in the different areas of the city, under the premise that a higher number of businesses is indicative increased pedestrian activity.To analyze tourist attractiveness considering this spatial heterogeneity in the use of the city, the spatial distributions of photographs and street-level commercial activities (as an indirect indicator of intensity of use) were compared. To make both distributions equivalent, a methodology was developed to normalize the values obtained from the KDE, obtaining an indicator (relative attractiveness) robust regarding the resolution of discretization, the number of locations, and their spatial distribution. The differences between both standardized surfaces were classified on a divergent scale to identify and quantify the hot and cold spots of tourist activity, highlighting the areas of outstanding tourist pressure and also the "deserts" almost devoid of visitors.The proposed approach proposes an emerging avenue of research in a traditionally data-scarce field of study, and suggests that social media is capable of becoming a valuable source of data in urban research. However, while this amount of data available is unprecedented, it also requires new analysis techniques as well as specific domain knowledge in the data collection, cleaning, analysis and visualization processes to successfully provide accurate and meaningful results.

[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.