En este proyecto el grupo de investigación SICUMA colabora con la empresa Guadaltel en la construcción de una plataforma de oferta turística complementaria. En particular, el grupo de investigación aporta sus resultados de investigación en el ámbito de sistemas de recomendación basados en el conocimiento.
La actividad turística se halla inmersa en un contexto de cambio estructural derivado del impacto de las tecnologías de la información y la comunicación, de los nuevos patrones de comportamiento de la demanda, de la aparición de nuevos modelos de negocio y de una mayor sensibilidad ambiental ante la amenaza del cambio climático. Estas dinámicas requieren nuevos planteamientos de planificación y gestión de los destinos turísticos para mejorar su competitividad y evolucionar hacia pautas ambiental y socialmente más sostenibles.
En este contexto de cambio, el enfoque de los territorios/ciudades inteligentes constituye una referencia interesante. La proliferación de iniciativas de ciudad inteligente en Europa y, particularmente, en España, confiere indudable actualidad a este nuevo enfoque de la gestión territorial y urbana, no exento de críticas fundadas en torno a su aplicación práctica y alcance real, que se ha trasladado también a la gestión turística y que constituye un eje de la política de innovación turística española.
Sin embargo, la aplicación de “soluciones inteligentes” a los destinos turísticos no está acompañada por la definición previa de un modelo de territorio turístico inteligente adaptado a las necesidades reales de los espacios turísticos. Por esta razón, el proyecto que se presenta pretende satisfacer la necesidad real de conceptualizar los territorios/destinos turísticos inteligentes y proponer modelos de desarrollo adaptados a los diferentes entornos territoriales y especializaciones turísticas: destinos urbanos, patrimoniales, litorales o rurales; básicamente.
El proyecto pivota en torno a seis ámbitos temáticos fundamentales de los territorios/destinos inteligentes: gobernanza; sostenibilidad; conectividad/sensorización; sistemas de información; innovación; y mejora de la experiencia turística. Se aborda, por tanto, el enfoque de los territorios/destinos inteligentes desde una perspectiva integral, gracias a la configuración de un equipo de trabajo multidisciplinar y a la aplicación de una metodología innovadora que incluye técnicas de seguimiento de base tecnológica, benchmarking y una selección de destinos piloto en los que se contrastarán los indicadores derivados del modelo de territorio/destino inteligente, que el proyecto identificará con una finalidad claramente operativa frente a las aproximaciones de carácter exclusivamente teórico. Los trabajos en los destinos piloto incorporan la perspectiva de los actores locales, un aspecto fundamental para evitar la identificación del territorio inteligente con un proyecto primordialmente tecnológico, un sesgo observable en diferentes iniciativas de ciudad inteligente en nuestro país.
El impacto esperado del proyecto presenta una doble vertiente. Desde el punto de vista de la investigación, la idea es consolidar los territorios turísticos inteligentes como una nueva línea de investigación que aglutina vías de trabajo previas del equipo investigador (sostenibilidad, innovación, renovación de destinos turísticos, etc.) y, desde una óptica aplicada, favorecer un tipo de planificación y gestión turística basada en el conocimiento, la innovación y las nuevas tecnologías, una orientación contemplada en los principales estrategias turísticas de nuestro país, a diferentes escalas, y claramente adaptada al reto de la economía y sociedad digital, a la Estrategia Española de Ciencia, Tecnología e Innovación y al Programa Horizonte 2020.
El Análisis de Conceptos Formales (FCA) se ha visto reconocido recientemente como una alternativa sólida al proceso de la adquisición y tratamiento de la información para su posterior uso en aplicaciones usando técnicas de razonamiento automático. Más concretamente, se ha visto reconocido mediante un aumento muy significativo de aplicaciones en áreas muy diversas: biomedicina, turismo, educación, redes sociales, etc.
Gran parte de este creciente interés radica en disponer de un marco único en el que poder desarrollar de principio a fin el ciclo que nos lleva de la información al conocimiento y, sobre él, poder realizar tareas de razonamiento automático. Existen otras aproximaciones que dan solución parcial a este problema. Hay diversas técnicas usadas con mucho éxito en tareas de mineria de datos, clasificación, etc. Pero una vez llevadas a cabo estas tareas, debemos hacer uso de otras áreas para trabajar con el conocimiento adquirido.
Sin embargo, una gran diferencia entre gran parte de las aproximaciones anteriores y FCA es que ésta busca recopilar todo el conocimiento existente en el sistema. Así, mientras en otras áreas el término aproximado es habitual, aquí nos encontramos con un requerimiento importante en cuanto a la completitud semántica. Evidentemente este objetivo induce una gran complejidad y es inevitable que el sistema sea representado por retículos de conceptos de tamaño significativos o por sistemas de implicación igualmente grandes. Sin embargo, se ha hecho un gran esfuerzo últimamente en el desarrollo de técnicas y métodos eficientes que han allanado el terreno en el marco del FCA clásico.
Muchas nuevas aplicaciones están demandando una mayor potencia expresiva. Una demanda ya planteada ha sido la de disponer de una generalización que integre adecuadamente la información imprecisa. Así, por ejemplo queremos poder flexibilizar el sistema de modo que en lugar de afirmar que un paciente tiene un cierto síntoma o no lo tiene, pueda indicarse el grado en que creemos que el paciente padece dicho síntoma. La principal respuesta a este problema pasa por la extensión de los contextos formales (datasets) a atributos multivaluados. Este cambio demanda un desarrollo nuevo de todo el marco, desde la extracción de implicaciones hasta las lógicas que las manejan. Precisamente el desarrollo de nuevas lógicas para este problema fue el principal objetivo de un proyecto TIN anterior de este grupo.
Como segunda demanda expresiva, nos hemos fijado en que hasta ahora todos los trabajos relacionados con FCA hacen uso de la información constatada, es decir la presencia de un atributo. Sin embargo, un reto tratado por muy pocos autores consiste en incorporar a este marco la información aportada por la ausencia de un atributo en el objeto. Así por ejemplo, en lugar de ceñirnos a expresar que “si un paciente padece un síntoma, debemos considerar tal enfermedad en su diagnóstico”, queremos abrir la puerta a ampliar el sistema para poder indicar también que “no consideraremos tal otra”. Esta novedosa generalización es la segunda columna de esta propuesta y en ella incluiremos el desarrollo de aspectos relacionados con el descubrimiento de conocimiento, su representación, la manipulación y el razonamiento automático.
El objetivo general del proyecto es incorporar en la información del sistema grados de certidumbre e información negativa y extender los elementos de FCA para disponer de un marco general para poder usarlo en aplicaciones reales.
El proyecto Indicadores de desarrollo turístico sostenible, en el que ha participado en grupo de investigación SICUMA, ha sido reconocido por la OCDE como uno de los mejores sistemas de medición a nivel subnacional. Un informe describiendo el proyecto será incluido en la publicación OECD Tourism Paper.
En la reciente resolución de la convocatoria 2014 de Proyectos I+D del Subprograma de Generación de Conocimiento, Programa Estatal de Fomento de la Investigación Científica y Técnica de Excelencia, se ha comunicado la resolución favorable de dos proyectos en los que participan miembros de SICUMA.
Los nuevos proyectos son: