La inteligencia artificial ayuda a Kioto (Japón) a predecir la densidad de turistas para ofrecer rutas menos conocidas

Herramienta Kyoto Tourism Navi para predecir la densidad de turistas en Kyoto (Japón)
Herramienta Kyoto Tourism Navi para predecir la densidad de turistas en Kyoto (Japón) - KCTA
Publicado 08/10/2019 14:00:38CET

   MADRID, 8 Oct. (Portaltic/EP) -

   La ciudad de Kioto (Japón) ha puesto en marcha este otoño una nueva herramienta que utiliza la inteligencia artificial para conocer la densidad de turistas que hay en la ciudad y proponer rutas alternativas con menor volumen de visitantes con seis meses de antelación.

   La Asociación de Turismo de la Ciudad de Kioto (KCTA) ha anunciado a través de un comunicado la puesta en marcha este otoño de su nueva herramienta Kyoto Tourism Navi a la que se puede acceder a través de su página web. El objetivo de esta iniciativa 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", afirman en el comunicado.

   Kyoto Tourism Navi utiliza la inteligencia artificial para predecir la densidad de turistas que va a haber en determinados puntos de la ciudad, proponiendo al usuario caminos y lugares alternativos que visitar, así como franjas horarias en las que disminuye el volumen de turistas, para evitar la concentración masiva de un grupo de población en un punto determinado.

   De esta forma, los turistas podrán descubrir "lugares, espacios y monumentos menos conocidos, pero igualmente atractivos" de la ciudad que cuentan con un menor volumen de visitantes, como Yamashina-ku, uno de los once distritos históricos de Kioto con sus palacios y canales, u Ohara, donde se encuentra el templo de Sazen-In.

   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, de acuerdo con el comunicado.

   "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", aseguran desde la asociación.

   La herramienta tiene el formato de un calendario que anticipa, con hasta seis meses de antelación, el "nivel de confort" que los visitantes encontrarán en toda la ciudad, como recoge el comunicado. Además, permite a los usuarios reajustar la predicción, rellenando un cuestionario en el que pueden mostrar las discrepancias entre el nivel de 'confort' percibido y el que mostraba la aplicación. "Esto contribuye a hacer más preciso el pronóstico, que se actualiza regularmente", apuntan desde la asociación.

   "KCTA está comprometida a prevenir la congestión de la ciudad y a luchar contra el 'overtourism' (sobreturismo), para garantizar que seguimos ofreciendo la mejor experiencia para los millones de visitantes que todos los años eligen Kioto para sus vacaciones", explica la especialista en Planificación y Marketing de KCTA, Takuya Horie.

   Las autoridades esperan que iniciativas como esta "contribuyan a la desestacionalización del destino", declaran en el comunicado, sobre todo en periodos del año de mayor volumen de visitantes como la floración del cerezo (abril-mayo) y los festivales de verano (julio) y otoño (septiembre-octubre).

   Kyoto Tourism Navi se está implementando en varias fases. De momento, ya está en marcha la primera, que ha sido lanzada con ocasión del 'momiji' (temporada del cambio de follaje) y que incluye datos concretos de la zona oeste de Arashiyama, una de las más conocidas de la ciudad por su 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 visitadas por los viajeros", recalcan en el comunicado.    

  • Viernes, 24 de Enero
 

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