CURUMIM

Un equipo de investigadores de la Universitat Politècnica de València (UPV) ha desarrollado una primera versión de CURUMIM, un sistema que, a partir de datos disponibles en las redes sociales, estima el nivel de curiosidad de los turistas y genera, de forma automática y a partir de técnicas de inteligencia artificial, recomendaciones adecuadas para cada usuario.

La herramienta puede ser de gran utilidad teniendo en cuenta que hoy en día, el turismo constituye una de las fuentes de ingresos más importantes de la economía internacional. No en vano, de media, supone un 10% del Producto Interior Bruto (PIB), si bien hay países, como España, en los que este porcentaje es todavía mayor.

De hecho, según datos del último informe anual del Consejo Mundial de Viajes y Turismo (WTTC, por sus siglas en inglés), el turismo aportó el año pasado 172.900 millones de euros a la economía española -incluidos efectos directos, indirectos e inducidos- o lo que es lo mismo, un 14,9 del PIB.

Fusión de psicología humana, innovación tecnológica y redes sociales

Laura Sebastiá, investigadora del Grupo de Tecnología Informática e Inteligencia Artificial de la UPV, afirma, a este respecto, que "brindar un servicio eficiente y personalizado a los turistas es cada vez más importante. En este sentido, las tecnologías son un gran aliado para el sector, en general, y para cada usuario en particular. Recomendadores ya existen, pero no incorporan ese componente de la curiosidad del usuario. CURUMIM permite ofrecer una mejor experiencia al turista, gracias a la fusión de la psicología humana, la innovación tecnológica y las redes sociales".

CURUMIM es una herramienta capaz de reconocer los gustos del turista, su curiosidad, en definitiva, qué es lo que más le puede interesar. Con ello, y a partir de una serie de algoritmos, le propone nuevas experiencias o le descubre nuevos lugares para visitar.

En concreto, los investigadores han utilizado algoritmos de aprendizaje como el árbol de decisión, que a partir de una serie de características del usuario establece el grado de curiosidad; algoritmos basados en contenido y filtrado colaborativo; y un tercer tipo que, en función de ese grado de curiosidad, decide qué lugares desconocidos para el usuario son los más que se ajustan a su perfil.

Información obtenida de Facebook, la OMT y Flickr

"El recomendador se basa en la información de cada usuario en Facebook. Si el sistema determina que el usuario es muy curioso, le dirigirá a lugares menos populares, tanto de la propia ciudad o entorno en el que se encuentra, como en posibles nuevos países por descubrir", destaca Laura Sebastiá.

En este último caso, la recomendación del sistema se basa en un ranking de principales destinos turísticos elaborado por la Organización Mundial del Turismo. La popularidad de los lugares viene dada por una estimación que se hace calculando el número de imágenes que un destino concreto tiene en Flickr.

"La recomendación siempre tiene un componente de novedad, pues los algoritmos ya han aprendido qué lugares ha visitado la persona", añade Alan Menk, otro de los desarrolladores de CURUMIM.

Los investigadores han evaluado las prestaciones de esta primera versión de este recomendador turístico con un total de cien usuarios. Su trabajo ha sido publicado en la revista Procedia Computer Science.