Aquellos turistas que se planteen cómo pasar su tiempo en una gran ciudad, algún día podrían servirse de una herramienta desarrollada por un grupo de investigadores de Yahoo. El programa se alimenta de la base de datos de millones de fotos subidas a Flickr para generar itinerarios detallados de lugares para visitar, y en qué orden hacerlo.

"Si tengo dos días para hacer cosas en Roma, por ejemplo, en la actualidad tengo que pasar horas viendo páginas web como Yahoo Viajes y usando mapas por internet para crear aunque sea un itinerario fácil de seguir con el tiempo que tengo", afirma Munmun De Choudhury, que trabajó en el proyecto con colegas de los laboratorios de investigación de Yahoo en Nueva York y Haifa, Israel, y actualmente está en la Universidad del Estado de Arizona, en Tempe. "Entonces fue cuando pensamos, ¿por qué no usar los conocimientos de las masas?"

La herramienta funciona en cinco ciudades: Barcelona, Londres, Nueva York, París y San Francisco. Para crear sus sugerencias, extrajo los movimientos de los turistas entre los distintos sitios de interés dentro de las ciudades a partir de millones de fotos subidas a Flickr durante más de tres años.

Los datos de geolocalización y las etiquetas agregadas por los usuarios se utilizaron para determinar y localizar qué sitios de interés había visitado cada usuario, con referencias a las listas de lugares de interés en las ciudades generadas por Yahoo Viajes y Lonely Planet; las marcas de hora revelaron cuánto tiempo se pasó en cada lugar y cuánto tiempo se había dedicado a viajar entre ellos. Las instantáneas de aquellos usuarios que no eran turistas fueron excluidas para así considerar únicamente las fotos que cubriesen un período de tiempo en una ciudad menor a un par de semanas. Aunque el conjunto de datos utilizado no es público, sería posible reproducir todo lo que hace la herramienta utilizando la interfaz de programación de aplicación pública de Flickr, afirma De Choudhury.

De Choudhury y sus colegas desarrollaron una interfaz por internet simple, que puede utilizarse para generar automáticamente un itinerario a realizar durante un número específico de días en una ciudad. Los datos de Flickr se utilizan para cubrir el tiempo disponible con visitas a los sitios más populares, así como para especificar la cantidad de tiempo que se debe pasar en cada uno. El orden de las visitas se elige de forma que se minimice el tiempo de viaje.

La calidad de los resultados ha sido probada por más de 450 usuarios de la web Mechanical Turk, de Amazon—una plataforma con la que pagar a un gran número de personas para que realicen tareas relativamente sencillas. Para garantizar que la gente que emitía los juicios de valor supiera algo de la ciudad en cuestión, se creó una fase de selección en la que se pedía identificar una foto de un lugar relativamente menos popular de cada ciudad. Por ejemplo, para París se mostraba una foto del Pont Neuf.

Una de las pruebas ofrecía a cada participante (conocido como "turker") dos itinerarios: uno generado a partir de las fotos de Flickr, y uno procedente de un operador turístico profesional con sede en la misma ciudad. "La mayoría de la gente realmente considera que nuestros itinerarios son mejores que los profesionales", afirma De Choudhury. "El setenta por ciento afirmó que los nuestros eran significativamente o algo mejores".

Una segunda prueba mostraba un itinerario único generado automáticamente junto a uno profesional, y hacía una serie de preguntas acerca de la idoneidad de los lugares sugeridos, el tiempo que debe dedicarse a cada uno, y los tiempos de tránsito entre ellos. La gente calificó los dos itinerarios con más o menos la misma puntuación.

Fabien Girardin, cofundador de Lift Lab, una agencia de investigación de tecnología con sede en Suiza, también ha trabajado en la extracción de movimientos de personas a partir de imágenes de Flickr, usando los resultados para evaluar la popularidad de las obras de arte público en Nueva York. "Ellos formalizan este método ligeramente mejor, y le sacan todo el partido posible ya que, a partir de los datos extraídos, construyen información que la gente puede utilizar", afirma acerca del trabajo de los investigadores de Yahoo.

Debería ser posible ir aún más lejos, añade Girardin, mediante la generación de itinerarios con más interés específico. "Se refieren al turista en general, aunque existen muchas formas de visitar una ciudad".

De Choudhury afirma que la adición del factor de personalización es el siguiente paso lógico. "Los itinerarios actuales podrían ser buenos si esta es la primera vez que vas a alguna parte, aunque por supuesto algunas personas puede que quieran quedarse en las galerías todo el día, o concentrarse en lugares de interés histórico", afirma. "Ese tipo de personalizaciones son posibles."

En última instancia, sin embargo, y según afirma Girardin, es probable que no demasiada gente acabe siguiendo este tipo de indicaciones al pie de la letra. No obstante, eso no quiere decir que no sean útiles. "Es como un parte climático", afirma. "Combinamos la información que recibimos con otras cosas que vemos a nuestro alrededor."