Patrones espaciales de localización de alojamientos turísticos mediante análisis complementarios e integrados: SIG, sintaxis espacial y web–scraping

Abstract

El turismo urbano es una importante actividad para las ciudades en la actualidad. Es responsable de la transformación y especialización de múltiples áreas urbanas a nivel mundial, lo que no está exento de problemas. Las investigaciones al respecto se han producido sobre grandes ciudades, existiendo un vacío de conocimiento sobre categorías urbanas inferiores. El alojamiento es la infraestructura básica que lo soporta, constituyendo su localización un indicador de idoneidad turística. El objeto del trabajo consiste en conocer qué factores ambientales y en qué medida respaldan la elección de alojamiento turístico según su localización. Para ello se geocodifican los alojamientos estudiados, se mapean factores de influencia y se realizan análisis espaciales y de proximidad. Posteriormente se comprueba estadísticamente la relación entre factores ambientales y evaluaciones web post-compra de viajeros. Los resultados muestran cómo el turismo urbano se distribuye espacialmente respondiendo a patrones relacionados con los usos del suelo y la cercanía a las atracciones turísticas. Se evidencia un ejemplo de estructura turística propia de ciudades medias constituida por ubicaciones de alojamientos bien valoradas próximas a concentraciones turísticas patrimoniales localizadas en el centro histórico. Los resultados pueden ser útiles a la inversión privada y a la planificación para mejorar estas ciudades.

Urban tourism is an important activity in cities today. It is responsible for the transformation and specialization of multiple urban areas around the world, which is not without problems. Research on it has only been carried out on large cities, with a knowledge gap in relation to lower-scale urban categories. Accommodation is the basic infrastructure that supports it, its location being an indicator of tourist suitability. The aim of this work is to know which environmental factors and to what extent they support the choice of accommodation according to its location. For this purpose, the studied accommodations are geocoded, influencing factors are mapped, and spatial and proximity analyses are carried out. Subsequently, the correlation between environmental factors and travellers' post-purchase web evaluations is statistically verified. The results show how urban tourism is spatially distributed according to patterns based on land use and proximity to tourist attractions. There is evidence of a typical tourist structure of medium-sized cities made up of well-valued accommodation locations close to heritage tourist concentrations located within the historic centre. The results can be useful for private investment and planning to improve these cities.