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U.M.S.N.H. Año 12/Mayo-Junio/ No. 69
En un estudio llevado a cabo en Hong Kong, no) y las fotos de turistas publicadas en las redes
un grupo de investigadores recopiló todas las publi- sociales. La compañía de computadoras HP, define
caciones de un foro de viajes de turistas que fueron al aprendizaje profundo como «un subgrupo de las
a esa ciudad. Utilizando algoritmos de PLN, clasifi- técnicas de la inteligencia artificial que crea mo-
caron los comentarios de acuerdo con varias cate- delos más complejos para imitar el modo en que
gorías: atracciones, actividades, ambiente, gastro- los humanos aprenden la información nueva». En
nomía, etc. Una vez clasificados los comentarios, turismo, es comúnmente utilizado para identifi-
analizaron su polaridad, es decir, si el comentario car los elementos (cosas, lugares, personas) que
expresaba una opinión positiva, negativa o neutra. aparecen en una foto.
Con esta información fue posible identificar qué as- Con base en las diferencias entre las fotos de
pectos de la imagen de Hong Kong eran preferidos publicidad y las de turistas, podremos comprender
por los turistas y cuáles necesitaban ser atendidos qué tan efectivas son las campañas de promo-
para mejorar. ción de las DMOs o si surgen nuevas tendencias en
Otro estudio muy interesante se centró en las que no habían pensado, como el turismo de ce-
analizar cuáles eran las frases y palabras que más menterios durante octubre y noviembre.
utilizamos para referirnos a varios destinos turísti- Las nuevas tecnologías son impresionantes,
cos importantes, como París y Londres. Analizando pero más importante aún es tu opinión. La próxima
las tendencias de búsqueda en Google, los inves- vez que viajes no te olvides de tomar fotos y com-
tigadores pudieron descubrir, con base en algorit- partir tu experiencia; pública en tus redes sociales
mos de agrupamiento (hacen grupos de elementos lo que te gustó y lo que no te gustó, ya que eso es
similares), qué destinos eran más parecidos a partir muy importante para que los destinos mejoren y
de nuestras expresiones para referirnos a ellos, así que la próxima vez que viajes,
como qué adjetivos han sido más utilizados para tu experiencia
describir cada lugar. sea inolvi-
Actualmente, nuestro grupo de in- dable.
vestigación (en el CICESE-UT3) está
buscando formas ingeniosas de uti-
lizar el aprendizaje profundo para
poder evaluar las diferencias entre
el contenido proyectado por las
DMOs (la publicidad del desti-
Brunet, R. (2017). ¿Qué es el deep learning? MuyInteresan- tatur.sectur.gob.mx/SitePages/CompendioEstadistico.
te.es. https://www.muyinteresante.es/tecnologia/pregun- aspx
tas-respuestas/que-es-el-deep-learning-701487764900
UNWTO. (2021). Panorama del turismo internacional
SECTUR. (2021). Compendio Estadístico del Turismo en (edición 2020), World Tourism Organization (UNWTO).
México 2020. Datatur-Compendio Estadístico. https://da- https://doi.org/10.18111/9789284422746
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