Diario 5716 17.10.2019 | 08:24
Hosteltur: Noticias de turismo
Edición España. Con seis meses de antelación

Kioto aplica inteligencia artificial para predecir la densidad de turistas

El objetivo es mejorar la experiencia del turista y aumentar así su satisfacción 10 octubre, 2019
  • El sistema predice el nivel de confort turístico de toda la ciudad y propone rutas alternativas con menos densidad de visitantes
  • Con la reorganización de flujos las visitas son más cómodas y agradables, lo que aumenta la satisfacción de los viajeros y de los residentes
  • La predicción es el resultado de cruzar datos de variables como la geolocalización de los móviles, el tiempo o los días de la semana

Kyoto City Tourism Association (KCTA), la oficina de turismo de la milenaria capital nipona, ha puesto en marcha la iniciativa Kyoto Tourism Navi, basada en inteligencia artificial, que predice el nivel de confort turístico de toda la ciudad y propone rutas alternativas con menos densidad de visitantes. El objetivo de esta herramienta es hacer más cómodas y agradables las visitas reorganizando el flujo de personas, lo que contribuye a aumentar la satisfacción de los viajeros y de los habitantes de esta urbe. Lo llamativo es que es capaz de hacerlo con seis meses de antelación.

Kyoto Tourism Navi está disponible en la web oficial de la Oficina de Turismo de Kioto y tiene el formato de un calendario que anticipa, con seis meses de antelación, el nivel de confort que los visitantes encontrarán en toda la ciudad.

La predicción es el resultado de cruzar datos, de los últimos tres años, de variables como la geolocalización de los móviles, el tiempo, los días de la semana o la densidad de visitas en ciertos puntos urbanos, que se obtienen gracias a la colaboración con empresas privadas. Empleando la inteligencia artificial, la aplicación puede determinar, con un alto grado de exactitud, cinco niveles de congestión global para todas las áreas urbanas y atracciones turísticas de Kioto.

El objetivo de Kyoto City Tourism Association (KCTA) es aliviar la congestión de los puntos más turísticos de la ciudad, para hacer de la visita una experiencia más agradable y ordenada y aumentar así la satisfacción de los viajeros y de sus residentes

Además, permite a las autoridades de turismo de la ciudad descentralizar y reordenar los flujos turísticos, descubriendo a los viajeros lugares, espacios y monumentos menos conocidos, pero igualmente atractivos, ya que esta herramienta también propone alternativas cercanas y con menos volumen de visitantes, como Yamashina-ku, uno de los 11 distritos históricos de Kioto con sus espectaculares palacios y canales, o la majestuosa Ohara, donde se encuentra el templo de Sazen-In, con sus jardines y templos.

Deep learning para prevenir el sobreturismo

En este sentido Takuya Horie, especialista en Planificación y Marketing de KCTA, ha señalado el compromiso de la entidad con “prevenir la congestión de la ciudad y luchar contra el sobreturismo, para garantizar que seguimos ofreciendo la mejor experiencia para los millones de visitantes que todos los años eligen Kioto para sus vacaciones”.

La herramienta ofrece un calendario a seis meses vista y por la intensidad de los colores indica las jornadas en las que se prevé haya más afluencia de público en determinados barrios de la ciudad.

Aunque Kioto recibe viajeros de forma constante a lo largo de año, hay ciertos períodos como la floración del cerezo (abril-mayo), los festivales de verano (julio) y otoño (septiembre-octubre), en el que aumenta considerablemente el volumen de viajeros. Por ello las autoridades esperan que iniciativas como éstas contribuyan a la desestacionalización del destino.

Kyoto Tourism Navi se está implementando en varias fases. La primera, lanzada en ocasión del momiji (temporada del cambio de follaje), incluye datos concretos de la zona oeste de Arashiyama, una de las más conocidas de la ciudad por su célebre bosque de bambú. Los resultados de esta etapa permitirán ajustar la herramienta para ampliarla progresivamente, de forma que se ofrezcan predicciones específicas para barrios como Gion / Shimizu o Fushimi, muy visitados por los viajeros.


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