Big Data y Reputación Digital en el Turismo Inteligente

El turismo inteligente se entiende como la integración de tecnologías digitales que permiten aprovechar grandes volúmenes de información para mejorar la gestión, la sostenibilidad y la experiencia de los visitantes. En este contexto, el uso de datasets abiertos representa una oportunidad relevante para generar conocimiento útil y apoyar la toma de decisiones en distintos niveles del sector. El presente trabajo busca analizar el potencial metodológico de los datos abiertos y de las herramientas de análisis en Python aplicadas al turismo inteligente, tomando como caso ilustrativo la plataforma Airbnb. Para ello, se trabajó con un conjunto de datos de acceso libre disponible en Kaggle, al cual se aplicaron procesos de limpieza, visualización y análisis correlacional utilizando las bibliotecas Pandas, Matplotlib y Seaborn. El propósito fue explorar la relación entre el precio, la calificación y el número de reseñas de los alojamientos. Los resultados mostraron correlaciones débiles entre las variables, lo que sugiere que elementos no estrictamente económicos (como la confianza, la reputación digital o la interacción entre anfitriones y usuarios) podrían tener un papel más relevante en la percepción de valor y en la satisfacción de los huéspedes. Desde el aspecto metodológico, el estudio pone de manifiesto la utilidad de los datos abiertos como recurso tanto didáctico como científico, al facilitar la comprensión del comportamiento del consumidor digital en entornos colaborativos. Además, abre la posibilidad de explorar nuevas aplicaciones analíticas que contribuyan a fortalecer la innovación y la toma de decisiones en la actividad turística.