Web scraping, IA y análisis de imágenes turísticas

Fuente de la imagen: instante del seminario

La tarde del viernes la pasé asistiendo al seminario de investigación del Doctorado en Turismo “Web scraping, inteligencia artificial y análisis de la imagen de destinos turísticos”, organizado por la Facultad de Comercio y Turismo de la Universidad Complutense de Madrid (UCM), coordinado por el Dr. D. Manuel de la Calle Vaquero[1], presentado por la Dra. Dña. Diana Gómez Bruna[2] e impartido por la Dra. Dña, Sofía Blanco Moreno. Y es que la exploración de la imagen de los destinos turísticos ha encontrado en la convergencia de web scraping y la inteligencia artificial (M. Velasco, 2023)[3] un paradigma metodológico de notable potencial, puesto que la capacidad de rastrear y analizar el vasto corpus visual generado por la actividad turística en línea, ofrece una ventana inédita a las percepciones y experiencias que configuran la representación de un lugar. Como técnica de extracción sistemática de datos web, permite la compilación de extensas colecciones de imágenes y material audiovisual que trascienden los canales promocionales tradicionales, ya que, al someter este material a los algoritmos de la inteligencia artificial (IA), se abre la posibilidad de un análisis cualitativo a gran escala, capaz de identificar patrones visuales, asociaciones cromáticas, elementos compositivos recurrentes e incluso inferir las respuestas emocionales que evocan estas representaciones.

Obviamente, este enfoque ofrece otra perspectiva[4], puesto que permite confrontar la imagen proyectada por los actores del sector con la imagen construida y compartida por quienes efectivamente experimentan el destino. De esta forma, la identificación de posibles disonancias o la emergencia de elementos visuales espontáneos con alta resonancia pueden revelar áreas de oportunidad para la gestión de la marca del destino y la optimización de las estrategias de comunicación. Asimismo, el análisis avanzado de imágenes mediante IA facilita la detección de tendencias visuales emergentes y la comprensión de los atributos que conectan de manera más efectiva con diversos segmentos de viajeras y viajeros. Por otro lado, esta capacidad predictiva puede reforzar la toma de decisiones estratégicas en el desarrollo de productos turísticos y la orientación de campañas promocionales hacia aquellos elementos visuales con mayor capacidad de atracción e influencia. Para finalizar, es indudable que la asociación entre web scraping, la IA y el análisis de la imagen constituye una vía para la comprensión de la construcción social de la imagen de los destinos turísticos en el entorno digital, posibilitando una aproximación empírica[5] a la compleja relación entre la representación visual, la experiencia turística y la percepción del destino. Fuente de la imagen: instante del seminario, mvc archivo propio.

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[1] De la Calle Vaquero, Manuel. Doctor en Geografía por la Universidad Complutense de Madrid (2000), licenciado en Ciencias Políticas y Sociología en la Universidad Complutense de Madrid, Sección Sociología, Especialidad Ecología Humana y Población (1995) y licenciado en Geografía e Historia por la Universidad Complutense de Madrid, Sección Geografía (1992). Vicedecano de Investigación y Doctorado de la Facultad de Comercio y Turismo de la UCM.

[2] Gómez Bruna, Diana. Profesora del Departamento de Ciencia Política y de la Administración de la Facultad de Ciencias Políticas (Universidad Complutense de Madrid).

[3] Velasco-Carretero, Manuel (2023). El web scraping se alía con la IA. Sitio marketing—post. Visitado el 26/04/2025.

[4] Complementaria a los estudios basados en encuestas o análisis textuales.

[5] Basada en datos.