La inteligencia artificial aplicada a datos de turismo en los países andinos

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¿Alguna vez te has preguntado cómo podríamos saber lo que están buscando en internet la mayoría de las personas? Google Trends es una herramienta de libre acceso que nos muestra qué palabras o temas son más populares en la búsqueda de Google en diferentes lugares del mundo. Aplicamos la inteligencia artificial a datos relacionados al turismo provenientes de Google Trends, para acceder a información actualizada a cualquier hora y en cualquier parte del mundo en tiempo real, y asi entender mejor las preferencias actuales en los paises andinos. En este articulo te explicamos cómo. 

El uso de estas herramientas se vuelve crucial en un campo que a menudo enfrenta problemas en términos de disponibilidad y calidad de la información. Un buen ejemplo es el sector turismo. La pregunta con la que empieza este artículo es importante pues el sector de servicios es el que más dinero genera en los países andinos, representando más del 45% de su Producto Interno Bruto (PIB) en el año 2020. El turismo, que forma parte de este sector, ha sido relevante para estas economías en los últimos años pues contribuyó, en promedio, con 2,5% del PIB entre 2015 y 2019, y representó 5,8% del empleo total en 2022 en toda la región.

Si nos preguntáramos, ¿cómo saben los gobiernos de los países de la region andina qué lugares prefieren los viajeros o qué experiencias buscan? con los datos disponibles en los departamentos de estadística nacionales, no habría una forma precisa de responder a esta pregunta. El indicador más cercano para “medir” el turismo se basa en datos históricos, por ejemplo, los arribos internacionales de turistas, pero estos no son oportunos y, no permiten hacer buenas aproximaciones. Sin embargo, con los nuevos modelos de inteligencia artificial, herramientas como Google Trends, abren nuevas posibilidades de medición. 

Arribos internacionales de turistas

¿Te imaginas poder conocer las tendencias turísticas casi en tiempo real?

En un estudio publicado  recientemente hacemos esto utilizando los datos de las tendencias de búsqueda proporcionados por Google Trends. Proponemos dos ideas en particular: 1) Una estrategia para aproximar la demanda de turismo y sus tendencias; y 2) Una aproximación metodológica del tratamiento de los datos para determinar tipos de turismo.

En la primera propuesta se busca comprender el interés general de las personas en actividades turísticas; aquí se debe precisar que se trata de la intención de hacer turismo. Para lograr la mejor aproximación posible de la demanda de turismo se utilizaron herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT y Google Bard (hoy día Gemini) con diferentes prompts para identificar los términos y frases más adecuadas para hacer las consultas en Google Trends. A continuación, se compara el resultado del indicador propuesto respecto a la variable de arribos internacionales.

Arribos internacionales vs demanda de turismo potencial

Con la segunda propuesta se busca identificar qué tipo de turismo es el más común en cada uno de los países de la región andina. De nuevo, se utilizaron Chat GPT y Bard para refinar el conjunto de términos que mejor identifican cada tipo de turismo. Debido a que Google Trends limita el número de series que pueden consultarse de manera simultánea (lo cual es necesario para asegurar comparabilidad), fue necesario implementar un algoritmo que permitiera comparar muchos más términos a la vez. A continuación, se presenta el paso a paso de cómo se hizo (para más detalle se recomienda visitar la publicación completa):

1. Definir los diferentes tipos de turismo: ocio, aventura, cultural, ecoturismo, médico y religioso.
2. Utilizando Chat GPT y Bard, crear un conjunto de palabras clave para cada tipo de turismo (Ejemplo: Cultural: museos, carnavales, galerias, monumentos).
3. Seleccionar una palabra clave principal como referencia (ejemplo museos).
4. Generar consultas simultáneas en Google Trends, utilizando cinco palabras clave, siempre incluyendo la palabra clave principal.
5. Obtener el volumen de búsqueda por palabra para comprender la popularidad de cada tipo de turismo.
6. Calcular la popularidad promedia para comparar entre los datos obtenidos y así generar una serie comparable.
7. Agrupar las palabras clave de cada tipo de turismo, lo que proporciona una estimación de la demanda de turismo para cada categoría.

En este artículo hemos resumido las dos propuestas de nuestro estudio sobre cómo aprovechar los datos no estructurados, como los que ofrece Google Trends. Entonces, ¿qué aprendemos de estos datos? Primero, entendemos que Google Trends puede ser una herramienta eficaz para aproximar la demanda de turismo en los países andinos, proporcionando datos en tiempo real sobre las tendencias de búsqueda relacionadas con el turismo. Esta información es invaluable para las autoridades, los diversos actores involucrados y el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), ya que facilita la identificación de áreas de oportunidad y las preferencias de los turistas. En segundo lugar, estos datos nos permiten adaptar estrategias para promover destinos menos conocidos y diversificar la oferta turística, asegurando un desarrollo más equilibrado y sostenible del sector turístico en la región.

Por Emily Díaz, Cristhian Larrahondo y Jesús Rodríguez.