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  Colunistas
Ronaldo Fiani
COLUNISTA

 

Um exemplo de big data em turismo inteligente: lições para Petrópolis

             No nosso último artigo discutimos as possibilidades do chamado turismo inteligente, que é a aplicação das novas tecnologias de informação e comunicação no planejamento turístico, de forma a garantir maior eficiência e sustentabilidade no aproveitamento das atrações turísticas. No artigo de hoje vamos apresentar um caso de aplicação das técnicas de big data à análise do desempenho turístico de Lisboa.

Vamos apresentar essa aplicação a partir de artigo publicado em dezembro de 2017 por Luis Encalada, Inês Boavida-Portugal, Carlos Cardoso Ferreira e Jorge Rocha na revista Sustainability, intitulado Identifying Tourist Places of Interest Based on Digital Imprints, para que o leitor visualize as imensas possibilidades que o turismo inteligente abre para uma administração muitas mais eficiente e sustentável dos recursos turísticos locais. Após apresentarmos essa análise desenvolvida para o caso de Lisboa, vamos enfatizar que Petrópolis dispõe de instituições capazes de desenvolver análises parecidas para o turismo na cidade.

            Os quatro autores utilizaram ferramentas do chamado big data para o seu diagnóstico da situação do turismo em Lisboa. Big data é o campo da tecnologia de informação que lida com grande volume de dados, que se encontram em diversos formatos diferentes e que precisam ser processados com rapidez. Uma aplicação importante de big data é a chamada “análise semântica”. Esta análise pode classificar e interpretar postagens nas redes sociais de acordo com a localização onde foram feitas, as impressões (negativas ou positivas) associadas a elas, padrões de consumo, tempo de estadia, trajetos percorridos etc.

            No artigo mapearam o centro de Lisboa, delimitando as áreas de interesse turístico, que foram divididas em áreas menores em torno de 2,5 km2. A partir daí, localizaram nestas subáreas mais de 17.000 fotos de turistas. Em seguida utilizaram técnicas estatísticas para correlacionar a densidade de fotos nestas áreas com sete itens de interesse turístico: hospedagens, monumentos naturais, marinas e cais, áreas de lazer, arquitetura de importância reconhecida, monumentos de interesse público e teatros.

A ideia é a de que uma maior densidade de fotos em uma subárea seria explicada pela presença de um ou mais destes sete itens no local. Por exemplo, uma subárea de 2,5 km2 em uma área turística que contenha, simultaneamente, um monumento natural, uma área de lazer e hospedagens deveria gerar mais fotos postadas do que uma outra subárea que contenha apenas hospedagens, ou apenas um teatro.

A análise estatística apresentou resultados muito interessantes. Em primeiro lugar, apesar da predominância do centro histórico de Lisboa nas fotos dos turistas, a distribuição das fotos no próprio centro histórico não foi homogênea: enquanto Baixa-Chiado apresentou 35% das postagens, Avenida da Liberdade só apresentou 16% das fotos e Bairro Alto-Santos apenas 15%.

Além disso foi possível identificar também locais onde uma frequência grande de turistas postando fotos também acontece nas vizinhanças da subárea e locais que, embora pouco visitados com poucas fotos postadas, têm maciça presença de turistas no seu entorno, o que representa um potencial para o seu desenvolvimento. Por último, foram observadas subáreas que, não obstante contenham alguns dos itens de interesse turístico, apresentaram postagens abaixo do esperado, o que significa que seu potencial não está sendo bem explorado. Já as subáreas com postagens acima do esperado representam locais cujos interesses turísticos talvez não estejam sendo adequadamente reconhecidos pelos planejadores e pelas empresas turísticas. Ambos demandam atenção.

Para concluir é importante observar que, embora se trate apenas de um dos casos de utilização de big data para planejamento de turismo inteligente, o estudo que acabamos de resumir ilustra o potencial deste tipo de ferramenta para os agentes do setor e para o planejador. Vale também destacar que Petrópolis abriga o Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC), a Universidade Católica de Petrópolis e e empresas de ponta em tecnologia de informação e comunicação, o que torna a utilização de técnicas semelhantes totalmente possível.

           



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