• Para estudiar los desplazamientos, el proyecto DynMobility de la Universidad Complutense de Madrid ha analizado datos de telefonía móvil procesados por la compañía Kido Dynamics
• También se alteró la distribución habitual de los destinos, sobre todo en el primer verano de la pandemia siendo la costa cantábrica, los espacios rurales y las islas los destinos menos castigados

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UCC-UCM, 16 de noviembre de 2021. El proyecto DynMobility de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) ha registrado una caída de los viajes nacionales de los residentes en el municipio de Madrid en los meses de agosto de 2020 (30 %) y 2021 (17 %) respecto al verano anterior a la pandemia de COVID-19.

Para obtener los flujos de turistas desde la ciudad de Madrid al resto de España, los investigadores han analizado los indicadores proporcionados por la Plataforma de Inteligencia Turística desarrollada por Kido Dynamics a partir de los datos registrados por las redes móviles.

Según los datos recogidos durante el mes de agosto de 2019, los madrileños realizaron algo más de 4.250.000 viajes turísticos en el interior del país. Esta cifra se redujo a 2.986.000 en agosto de 2020. En el reciente verano las cifras se recuperaron algo más, 3.510.000.

“España se ha visto especialmente afectada, con una caída muy brusca del turismo internacional y una reducción en los viajes también de turistas nacionales. La capital es el principal núcleo emisor de estos últimos, de manera que su impacto tiene repercusiones importantes en los destinos”, destaca Ana Condeço, investigadora del Departamento de Geografía Humana y del grupo Transporte, Infraestructuras y Territorio de la UCM.

Estos datos empleados se generan como consecuencia de llamadas telefónicas, SMS, conexiones a Internet e información generada por la propia red para asegurar el control y calidad del servicio. De cara a caracterizar la movilidad, los datos de telefonía móvil permiten capturan el origen y destino de los viajes, pero presentan bastante complejidad a la hora de distinguir la ruta seguida.

“Sólo cuando se combinan tecnologías big data y machine learning aplicadas al análisis de datos a gran escala, es posible simular comportamientos de movilidad humana y discriminar los desplazamientos producidos en una determinada zona geográfica bajo estudio”, añade la investigadora de la UCM.

Cantabria y las islas, las regiones menos castigadas

Además de registrar el número de desplazamientos, el grupo ha analizado los destinos elegidos según niveles de renta: bajo, medio-bajo, medio-alto, alto. En 2020, la disminución fue muy similar sin apenas diferencias significativas en la caída de viajes entre los diferentes grupos de renta. Sin embargo, llama la atención que en agosto de 2021 el grupo que mejor se ha recuperado en viajes ha sido el de nivel medio-bajo.

En cuanto a los destinos, en el primer agosto de la pandemia, zonas como la costa cantábrica, los espacios rurales o las islas fueron los destinos menos castigados, frente a los destinos urbanos y las ciudades patrimonio que fueron las grandes perdedoras. “Algunos destinos se vieron especialmente perjudicados, como Barcelona, con pérdidas muy elevadas en las visitas recibidas”, añade la geógrafa de la UCM.

En 2021, gracias al avance de la vacunación, la movilidad y su distribución tradicional se han ido recuperando destinos, como la costa mediterránea, donde Benidorm, Calpe o Torremolinos han aumentado incluso el número de madrileños que recibieron en 2019. Las islas también se recuperaron, sobre todo Baleares en el grupo de rentas altas.

“Conocer el impacto y los cambios en la distribución de los turistas nacionales como consecuencia de la pandemia es fundamental para promover medidas y actuaciones de dinamización turística. Desde la Geografía es posible realizar diagnósticos eficientes gracias a la disponibilidad de las nuevas fuentes de información geolocalizada, como la telefonía móvil, y del uso de la cartografía y su análisis espacial”, concluye Condeço.

Mapas elaborados por el grupo de investigación. / tGIS.

El proyecto DynMobility, (RTI2018-098402-B-I00) está financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación y el Fondo Europeo de Desarrollo Regional “Una manera de hacer Europa”.

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