¿Vamos a la playa? Qué buscan / ofrecen los usuarios

El objetivo principal del proyecto “Vamos a la playa” ha sido el de comparar la visión oficial de las diferentes localidades turísticas, con la visión que se puede extraer del global de la interacción en redes sociales.

TRIMAP MALLORCA
image-6183

De entre 7 ciudades turísticas costeras nos hemos quedado con las tres que nos han parecido más interesantes después de realizar el siguiente análisis de datos:

  • Con netvizz hemos realizado la extracción de datasets de cada ciudad en Facebook y realización de treemap con Tableau donde hemos podido comparar las categorías que tienen más páginas y las que tienen más fans y si coinciden o no.
  • Con datasets de hashtags de Twitter los procesamos a través de la herramienta Gephi para ver qué temáticas eran más representativas de la ciudad y la relación de vlos temas y su popularidad.

 

Hemos escogido Sitges, Mallorca e Ibiza. Hemos decidido crear mapas de imágenes con las más representativas del último año según Facebook. Para ello hemos seguido el siguiente proceso:

  • Viendo las páginas de Facebook con más número de fans de cada ciudad hemos elegido las 5 páginas que hemos considerado más representativas.
  • Con netvizz hemos extraído las imágenes de los timelines de cada una de las páginas y las hemos filtrado para quedarnos con las 10 imágenes con más fans del último año.
  • Hemos juntado todas las imágenes de cada ciudad para quedarnos con las 50 más representativas y las hemos ordenado por popularidad.
  • Hemos extraído el fichero de cada ciudad en “.csv” y con un documento “.html” hemos creado una página en la que poder visualizar las 50 imágenes de cada ciudad en Facebook.

 

También hemos realizado un proceso similar para extraer las 50 imágenes más representativas de la ciudad en Twitter del 23 de mayo al 9 de junio del 2017:

  • Hemos extraído los datasets de las imágenes de cada ciudad con “http://tcat2.garbellador.com/analysis/” y las hemos ordenado por popularidad para quedarnos con las 50 con más frecuencia.
  • Hemos extraído el fichero de cada ciudad en “.csv” y con un documento “.html” hemos creado una página en la que poder visualizar las 50 imágenes de cada ciudad en Twitter.

 

Conclusiones:

 

Nos encontramos con dos fuentes diferenciadas de comportamiento, por una parte la institucional, la propia de las ciudades costeras, que radican sus esfuerzos en crear una imagen de turismo, playa, ocio saludable… Todo esto se ve reflejado en la cantidad de imágenes y páginas que se crean alrededor (de actividades, atardeceres…).

 

Por otro lado, vemos el comportamiento del usuario, que centra su atención en la noche, la fiesta y el sexo, y que al ser una búsqueda menos “institucional”, se acerca menos al lugar y más a lo que busca quien quiere ir allí.

 

Por lo tanto, podemos concluir que no siempre la imagen es única, y que el comportamiento del usuario, dependiendo desde el prisma que se analice, puede variar.

En el siguiente enlace podéis acceder a la presentación en la que exponemos los resultados:

 

Grupo de alumnos: Julen Berjaga, Beatriz Díaz,  Fernando Elola, Guadalupe Prieto, Laura Raventós, Javier Santamaría y Carlos Talavera

 

¡Deja el primer comentario, no seas tímido!

Únete a la discusión

Puedes utilizar los siguientes HTML tags y atributos: <a href="" title=""> <abbr title=""> <acronym title=""> <b> <blockquote cite=""> <cite> <code> <del datetime=""> <em> <i> <q cite=""> <s> <strike> <strong>