Patrones espaciales de concentración de turistas en Madrid a partir de datos geolocalizados de redes sociales: Panoramio y Twitter
dc.book.title | Aplicaciones geotecnológicas para el desarrollo económico sostenible. | |
dc.contributor.author | García Palomares, Juan Carlos | |
dc.contributor.author | Gutiérrez Puebla, Javier | |
dc.contributor.author | Romanillos Arroyo, Gustavo | |
dc.contributor.author | Salas Olmedo, María Henar | |
dc.contributor.editor | Galacho Jiménez, Federico Benjamín | |
dc.contributor.editor | Vías Martínez, Jesús | |
dc.contributor.editor | Reyes Corredera, Sergio | |
dc.date.accessioned | 2024-02-09T08:56:56Z | |
dc.date.available | 2024-02-09T08:56:56Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.description.abstract | El comportamiento espacial de los turistas urbanos es poco conocido. Sin embargo, los turistas generan una enorme cantidad datos cuando visitan las ciudades y estas fuentes de datos permiten seguir sus actividades. Este trabajo tiene como objetivo seguir la huella digital de los turistas urbanos de nuevas fuentes de datos, asociadas a las redes sociales. Se utilizan dos fuentes: una comunidad de fotografías compartidas (Panoramio) y una red social (Twitter). La comparación entre la densidad de turistas según las dos fuentes de datos se realiza a partir de mapas, análisis de correlación (OLS) y análisis de autocorrelación espacial (Global Moran's I statistic y LISA). Finalmente, la integración de los datos se lleva a cabo a partir de la combinación de los clusters espaciales identificados en el análisis LISA para las dos fuentes de datos. Los resultados muestran que los datos aportados por las dos fuentes son en parte redundantes y en parte complementarios espacialmente, de forma que es posible caracterizar espacios turísticos polivalentes (cubiertos por las dos fuentes) y espacios especializados en una actividad. En el caso de estudio analizado (Madrid) se observa una fuerte presencia de turistas en el centro y una creciente especialización del centro a la periferia. La principal conclusión del trabajo es que para el seguimiento de los turistas en las ciudades no basta con utilizar una fuente de datos, sino que es necesario utilizar varias de forma complementaria | |
dc.description.department | Depto. de Geografía | |
dc.description.faculty | Fac. de Geografía e Historia | |
dc.description.refereed | TRUE | |
dc.description.sponsorship | Comunidad de Madrid | |
dc.description.status | pub | |
dc.identifier.citation | García Palomares, J. C., Gutiérrez Puebla, J., Romanillos Arroyo, G., & Salas Olmedo, M. H. (2016). Patrones espaciales de concentración de turistas en Madrid a partir de datos geolocalizados de redes sociales: Panoramio y Twitter. | |
dc.identifier.isbn | 978-84-940784-9-1 | |
dc.identifier.officialurl | http://hdl.handle.net/10630/12252 | |
dc.identifier.relatedurl | https://oa.upm.es/48095/ | |
dc.identifier.relatedurl | https://dialnet.unirioja.es/servlet/articulo?codigo=8250923 | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14352/100712 | |
dc.language.iso | spa | |
dc.page.final | 139 | |
dc.page.initial | 131 | |
dc.page.total | 9 | |
dc.publication.place | Málaga | |
dc.publisher | Grupo de Tecnologías de la Información Geográfica. Asociación de Geógrafos Españoles (AGE) y Departamento de Geografía, European Topic Centre (ETC) y Facultad de Turismo de la Universidad de Málaga | |
dc.relation.ispartofseries | GEO - Libros | |
dc.relation.projectID | SOCIALBIGDATA-CM S2015/HUM-3427 | |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International | en |
dc.rights.accessRights | open access | |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
dc.subject.keyword | turismo urbano | |
dc.subject.keyword | redes sociales | |
dc.subject.keyword | ||
dc.subject.keyword | análisis espacial | |
dc.subject.keyword | SIG | |
dc.subject.ucm | Geografía humana | |
dc.subject.unesco | 5403 Geografía Humana | |
dc.title | Patrones espaciales de concentración de turistas en Madrid a partir de datos geolocalizados de redes sociales: Panoramio y Twitter | |
dc.type | book part | |
dc.type.hasVersion | AM | |
dspace.entity.type | Publication | |
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relation.isAuthorOfPublication | 0b4c21b2-a5c3-4dfb-8088-c1ba13c4dd17 | |
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