Aplicación de la ciencia de datos al estudio de la sostenibilidad turística: enfoque teórico y análisis empírico de empresas y turistas en España

• Autores: Maria Fernanda Bernal Salazar
• Directores de la Tesis: Jesús Collado Agudo (dir. tes.), Elisa Baraibar Díez (dir. tes.)
• Lectura: En la Universidad de Cantabria ( España ) en 2025
• Idioma: español
• Tribunal Calificador de la Tesis: Estela Mariné Roig (presid.), Rosa Patricia Martínez García de Leániz (secret.), Javier Alfonso De Esteban Curiel (voc.)
• Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ciencias Jurídicas y Empresariales por la Universidad de Cantabria
• Materias:
  • Matemáticas
    • Ciencia de los ordenadores
      • Inteligencia artificial
    • Estadística
      • Análisis de datos
  • Ciencias económicas
    • Teoría económica
      • Estudios de desarrollo económico
• Enlaces
  • Tesis en acceso abierto en:  TESEO  UCrea 
• Resumen
  • español

    Esta Tesis Doctoral analiza la sostenibilidad turística mediante ciencia de datos desde tres perspectivas: teórica, empresarial y de turistas. En lo teórico, se examinan la evolución y tendencias en sostenibilidad y turismo mediante modelado de temas aplicado a la literatura científica. A nivel empresarial, se analizan informes corporativos de empresas turísticas españolas con minería de datos, resaltando la transición hacia criterios ESG. Por último, se evalúa cómo el contenido sobre sostenibilidad en reseñas online de turistas impacta la satisfacción y valoración de atracciones rurales y urbanas en España, utilizando aprendizaje automático. Este enfoque integral proporciona herramientas clave para impulsar el desarrollo sostenible del turismo.

  • English

    This Doctoral Thesis analyzes tourism sustainability using data science from three perspectives: theoretical, corporate, and tourist-based. The theoretical approach examines the evolution and trends in sustainability and tourism through topic modeling applied to scientific literature. At the corporate level, it analyzes corporate reports from Spanish tourism companies using data mining, highlighting the transition toward ESG criteria. Lastly, it evaluates how sustainability-related content in tourists’ online reviews impacts their satisfaction and assessment of rural and urban attractions in Spain, utilizing machine learning. This comprehensive approach provides key tools to advance sustainable tourism development.