Detecting attractive locations and tourists' dynamics using geo-referenced images

Analyzing and visualizing the spatial interactions between tourists and locals: A Flickr study in ten US cities

“…Flickr data can be used to find out the number of trips made, visit frequencies, and to identify tourist sites with certain types of views (Popescu, Grefenstette, & Moëllic, 2009). In a study conducted in Berlin, heatmaps and route similarity clustering were used to show the density of destinations across the city (Gavric, Culibrk, Lugonja, Mirkovic, & Crnojevic, 2011). In another study, density maps were used to visualize attractive areas and clusters of destinations (Kisilevich, Krstajic, Keim, Andrienko, & Andrienko, 2010).…”

Big (Geo)Data en Ciencias Sociales: Retos y Oportunidades

“…Los servicios de fotografías compartidas han sido utilizados para identificar los principales puntos de atracción turística y la intensidad de uso de los mismos (Popescu et al, 2009;Kisilevich et al, 2010;Gavric et al, 2011;Straumann et al, 2014 …”

Uma Ferramenta de Visualização de Dados Georreferenciados e o Turismo Inteligente como Estudo de Caso

“…Já em [Watson et al 2020], com uma proposta semelhante, foram extraídos dados de mobilidade de uma rede de celulares no Senegal, cujo objetivo foi demonstrar os diferentes padrões espaço-temporais da mobilidade humana intermunicipal em uma importante cidade no Senegal. Outra proposta interessante é apresentada em [Gavric et al 2011], que traz uma abordagem para detectar locais atrativos para turistas e sua dinâmica com base em dados obtidos a partir de imagens georreferenciadas, publicamente registradas em Berlim, Alemanha. Os autores sugerem que um local é considerado atrativo se tiver uma grande quantidade de fotos tiradas por muitas pessoas.…”