ANÁLISIS ESPACIAL DE DATOS Y TURISMO: NUEVAS TÉCNICAS PARA EL ANÁLISIS TURÍSTICO. UNA APLICACIÓN AL CASO EXTREMEÑO

Marcelino Sánchez Rivero (Universidad de Extremadura)

Resumen


El análisis del turismo tiene unas connotaciones espaciales indiscutibles. El número de pernoctaciones, el grado de ocupación, el número de plazas ofertadas y un sinfín de variables turísticas están condicionadas por los valores que las mismas toman en los destinos turísticos más próximos al destino que está siendo analizado. Surge, de esta forma, el concepto de autocorrelación espacial que, sin embargo, y hasta el momento, no ha sido tenido en cuenta en los estudios turísticos.
Pues bien, el objetivo de este trabajo es presentar algunas herramientas analíticas para detectar la posible presencia de autocorrelación espacial en el análisis de las variables turísticas y, a partir de ellas, identificar la presencia de clusters espaciales, tanto a nivel global como a nivel local. También se pretende demostrar que la representación cartográfica de los datos turísticos enriquece de forma considerable los análisis que se realizan, ya que permite detectar relaciones entre destinos o puntos turísticos que, de otra forma, sería imposible ni siquiera intuir. Finalmente, y con el objeto de mostrar la utilidad empírica de las técnicas presentadas, en la segunda parte del trabajo se realiza una aplicación con algunas variables del sector turístico extremeño.

ABSTRACT

Tourism analysis has several unquestionable spatial implications. Almost every tourism variable is conditioned by their values in neighbour tourism destinations. This situation is connected with spatial autocorrelation concept. This statistical concept has not been taken into account in tourism analysis until now.
The aim of this article is to overview some analytical tools to test the presence of spatial autocorrelation in tourism variables analysis and, if this is the case, to identify spatial clusters in both global and local approaches. Another objective is to show how cartographical representation of tourism data improve susbtantially the analysis, because allow the researcher to locate relationships among tourism destinations, which, if these tools are not used, should stay hidden. Finally, in order to show the empirical usefulness of the previously presented techniques, the second part of the article is devoted to the empirical application of these tools to some tourism variables from a spanish tourism destination: Extremadura.


 


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