Investigadores de la Universidad de Granada (UGR), pertenecientes al Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y la Comunicación de la UGR y al Instituto Andaluz de Investigación e Innovación en Turismo, han desarrollado un método de inteligencia artificial capaz de predecir si un vehículo volverá a visitar una zona turística en el futuro.
El estudio, publicado en la revista 'IEEE Internet of Things Journal', se ha centrado en la comarca de la Alpujarra y analiza el tráfico real registrado en los municipios de Pampaneira, Bubión y Capileira a partir de datos obtenidos mediante cámaras de reconocimiento de matrículas.
Según explican desde la UGR en un comunicado, el modelo procesa la información asociada a cada desplazamiento desde tres puntos de vista diferenciados. Por un lado, incorpora características de la visita relacionadas con el comportamiento del turista, como el tiempo total de estancia, el número de noches en la zona, el día de la semana de entrada y salida y si la visita se produce en fines de semana o días festivos.
Por otro lado, analiza la evolución del tráfico, considerando el volumen diario de vehículos que circulan por la zona durante las semanas previas a la llegada del visitante, lo que permite identificar tendencias de demanda y distinguir entre periodos de alta afluencia y etapas de menor volumen.
Finalmente, modela la ruta espacial seguida por cada vehículo, representando el recorrido como una red en la que cada cámara constituye un nodo y cada trayecto entre cámaras una conexión que incorpora el tiempo exacto empleado en el desplazamiento.
La principal aportación del método reside en la forma en que se procesa e integra esta información. De manera automática, el sistema evalúa para cada turista cuál de las tres vistas aporta datos más útiles y reduce el peso de aquellas que contienen mayor nivel de ruido, reforzando las restantes.
«Este modelado inteligente permite obtener predicciones más precisas en escenarios reales, especialmente cuando la fiabilidad de los datos varía de forma dinámica», explica Alberto Durán López, investigador principal del estudio y miembro del Departamento de Lenguajes y Sistemas Informáticos y del Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y la Comunicación de la Universidad de Granada.
Gracias a este enfoque adaptativo, el modelo alcanza una precisión del 73%, y supera a otros métodos de referencia descritos en la literatura científica con mejoras que oscilan entre el 2,8% y el 14,2%. Además, al disminuir la influencia de las vistas más ruidosas, el método reduce el tiempo de entrenamiento entre un 4,7% y un 40,2%, lo que supone una ventaja relevante desde el punto de vista computacional.
La aplicación de este método permite a ayuntamientos y gestores de parques naturales anticipar la demanda de turismo recurrente y disponer de información más precisa para la toma de decisiones. Entre otros aspectos, estos resultados pueden utilizarse para planificar la gestión de aparcamientos, la programación de servicios de limpieza o la organización del transporte en la Alpujarra granadina.
El proyecto ha contado con financiación de la Consejería de Universidad, Investigación e Innovación de la Junta de Andalucía y de la Agencia Estatal de Investigación, con cofinanciación de fondos europeos Feder. La financiación de los costes de acceso abierto ha correspondido a la Universidad de Granada y al Consorcio de Bibliotecas Universitarias de Andalucía.
