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Ampliación semántica para turismo inteligente

Una propuesta

1. Turismo Inteligente: Personalización y Sostenibilidad

Los modelos semánticos en turismo inteligente deben integrar:

  • Personalización basada en preferencias: Relacionar datos demográficos, intereses y comportamientos de viajeros con servicios turísticos mediante ontologías que estructuran conceptos como "actividades", "alojamiento" y "experiencias culturales"1.
  • Sostenibilidad ecológica: Incorporar métricas como huella de carbono, uso eficiente de recursos (agua, energía) y impacto en biodiversidad, vinculando procesos turísticos con indicadores ambientales14.
  • Ética en IA: Garantizar que los algoritmos no perpetúen sesgos contra comunidades locales ni promuevan modelos económicos insostenibles, usando estándares como la Norma UNE 178503 para normalizar datos y evitar ambigüedades4.

2. Sostenibilidad: Ontologías Dinámicas y Economía Circular

Para abordar la sostenibilidad, las ontologías deben:

  • Integrar indicadores multidimensionales: Combinar variables ambientales (ej: emisiones CO₂) con sociales (ej: equidad en acceso a recursos) y económicas (ej: costes de mantenimiento)15.
  • Modelar economía circular: Definir relaciones entre residuos, reciclaje y nuevos materiales, usando estándares como ISO 14000 para garantizar coherencia en procesos de gestión ambiental1.
  • Adaptabilidad: Permitir actualizaciones automáticas ante cambios normativos o tecnológicos (ej: nuevos sensores IoT), usando herramientas como OWL/RDF para mantener interoperabilidad14.

3. Accesibilidad: Física, Digital y Social

La ampliación semántica debe cubrir:

  • Accesibilidad física: Integrar datos sobre infraestructuras (ej: rampas, señalización) y normativas (ej: ISO 21542), usando aplicaciones móviles para rutas accesibles y sensores de alerta en cruces peatonales2.
  • Accesibilidad digital: Relacionar plataformas de participación ciudadana con necesidades de usuarios con discapacidad, priorizando el diseño universal para beneficio colectivo2.
  • Inclusión social: Incluir conceptos como gentrificación o desplazamiento urbano para evaluar impactos en comunidades vulnerables, vinculando datos con políticas públicas5.

4. Movilidad: Sistemas Multimodales y Datos en Tiempo Real

Para optimizar la movilidad urbana:

  • Integración de modos de transporte: Relacionar datos de transporte público, bicicletas compartidas y vehículos eléctricos mediante estándares como NGSI-LD, facilitando la interoperabilidad entre sistemas3.
  • Simulaciones predictivas: Usar modelos computacionales para anticipar congestiones o necesidades de mantenimiento, evaluando escenarios mediante herramientas de simulación multimodal3.
  • Interoperabilidad: Unificar datos de sensores IoT y APIs municipales bajo marcos semánticos, permitiendo consultas SPARQL para optimizar rutas y reducir emisiones35.

5. Metodologías para la Ampliación Semántica

  • Iteración colaborativa: Involucrar a expertos en turismo, ecología y urbanismo para validar relaciones entre conceptos, usando herramientas como Protégé para visualizar jerarquías14.
  • Alineación con estándares: Adoptar lenguajes como OWL/RDF y normas como UNE 178503 para garantizar interoperabilidad entre sistemas y destinos4.
  • Enfoque transversal: Integrar la accesibilidad en planificación urbana, códigos municipales y políticas públicas, como recomienda el ODS 11 para ciudades sostenibles5.

6. Retos Pendientes

  • Complejidad semántica: Equilibrar la inclusión de dimensiones sociales con la necesidad de estandarización técnica, evitando reduccionismos en modelos ontológicos15.
  • Actualización dinámica: Desarrollar mecanismos para incorporar nuevos conceptos (ej: metaverso aplicado al turismo) sin romper la coherencia del modelo1.
  • Ética y transparencia: Garantizar que los datos recopilados no perpetúen desigualdades o violen derechos digitales, priorizando la participación ciudadana en procesos de toma de decisiones5.

Esta ampliación semántica requiere un enfoque multidisciplinar que combine rigor técnico con sensibilidad social, asegurando que las ontologías reflejen no solo la eficiencia, sino también la equidad y la sostenibilidad a largo plazo. ¿Te interesa profundizar en algún aspecto metodológico o de implementación?

Citations:

  1. https://fjintelligence.com/la-semantica-en-los-destinos-turisticos-inteligentes/
  2. https://www.ilunion.com/es/blog-puntoilunion/entornos-urbanos-inclusivos
  3. https://oa.upm.es/82655/1/TFG_MONICA_CARRETERO_TRIVENO.pdf
  4. https://www.ospi.es/export/sites/ospi/documents/documentos/SEGITTUR_Manual_BBPP_semantica.pdf
  5. https://uclg.org/wp-content/uploads/2023/11/2023-Localizacion-CDPD-XT-compressed.pdf
  6. https://datos.gob.es/es/blog/los-datos-abiertos-en-los-proyectos-de-investigacion-sobre-transporte-y-movilidad-urbana
  7. https://www.mintur.gob.es/Publicaciones/Publicacionesperiodicas/EconomiaIndustrial/RevistaEconomiaIndustrial/395/LOPEZ%20DE%20AVILA%20y%20GARCIA.pdf
  8. http://sid.usal.es/idocs/F8/FDO20649/amadis07.pdf
Turismo inteligente, sostenibilidad, accesibilidad, movilidad.
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