Toscana, región del centro de Italia, es uno de los destinos turísticos más populares de Europa.
Florencia, Pisa, Siena y Lucca; menos conocidas para el público internacional resultan
las ciudades de Arezzo, Grosseto, Pistoia y Prato y son prácticamente desconocidas Con una
población de aproximadamente 3,5 millones, recibió en 2017 alrededor de 30 millones de
turistas. El turismo aporta a la región en un 7% al PIB.
El turismo de masas está en un punto de inflexión. Los trenes de alta velocidad y las aerolíneas
de bajo costo permiten que grandes cantidades de personas viajen más rápido y con más
frecuencia que nunca. El turismo es de gran beneficio económico para las comunidades de
todo el mundo, sin embargo, muchos destinos turísticos están insuficientemente equipados
para reaccionar ante el flujo creciente de visitantes.
Se están comenzando a utilizar nuevos métodos que combinan minería de datos, aprendizaje
automático y ciencia de datos para comprender el impacto del turismo de masas en las
ciudades y encontrar soluciones para acomodar mejor a los turistas. Data Science for Social
Good Europe es una iniciativa anual de verano para utilizar tales técnicas para abordar
problemas clave con un impacto social. El pasado verano de 2017, un equipo de científicos de
datos ayudó a varias organizaciones asociadas a arrojar luz sobre los patrones de turismo en la
ciudad de Florencia. Este trabajo utiliza trazas digitales creadas por turistas para continuar el
trabajo actual en curso por el municipio de Florencia, con el objetivo de proporcionar
herramientas que puedan mejorar tanto la gestión de multitudes como la experiencia de
calidad para turistas y residentes por igual. No obstante este turismo urbano de masas genera
impactos como un aumento en el costo de vida y una pérdida de la autenticidad cultural. El
Gobierno y el Programa de becas de verano Data Science for Social Good Europe, trabajaron
en un proyecto de rastreo móvil de turistas en la Toscana, proporcionados por Vodafone Italia
para investigar los comportamientos de los turistas de diversas nacionalidades y durante
diferentes estaciones
nuestro proyecto trabajó con TPT para comprender y medir los patrones de movilidad turística
mediante el análisis de datos de nuevas fuentes. Los resultados de este proyecto brindan
información basada en datos sobre estrategias viables que sirven como soluciones para la
gestión sostenible del turismo en la región
Utilizando datos y preparados por nuestro socio del proyecto CS Research, este proyecto
desarrolló enfoques basados en datos. Nuestros análisis descubrieron diferentes tipos de
comportamientos turísticos, sus trayectorias típicas y grupos de lugares comúnmente visitados
durante el mismo viaje Estas percepciones sobre los comportamientos turísticos y los patrones
de movilidad son un paso crucial. para nuestro socio de proyecto, TPT, para diseñar estrategias
dirigidas a mejorar la segmentación del turismo mercados y difusión óptima de turistas a lo
largo de las estaciones y los municipios de la región. Estas estrategias contribuyen en última
instancia a políticas que pueden ser diseñadas, implementadas y probadas por las autoridades
locales en la Toscana
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