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
