Athenea Digital. Revista de pensamiento e investigación social

Volumen 20, Número 3, 2020

Nuevos retos y competencias en la sociología del turismo

New challenges and scopes in the sociology of tourism

• Resumen
• Abstract

1 Introducción

Han pasado varias décadas desde que el pionero de la sociología del turismo —o al menos uno de sus más importantes representantes— reconociese la falta de una estructura teórica y analítica en lo que por entonces era un campo de especialización reciente (Cohen, 1979, 1984). Tras años de evolución en los que se ha puesto de manifiesto la complejidad del fenómeno turístico, tanto por su carácter transversal y multidimensional como por las dificultades metodológicas para ofrecer un conocimiento completo y unificado, se ha impuesto la idea de que la investigación social del turismo debe adoptar una perspectiva interdisciplinaria (Darbellay y Stock, 2012). Esta pluralidad de enfoques, aunque amplía el rango de temas y el imperativo —a menudo ignorado— de establecer nexos con otras áreas de estudio, plantea problemas para la sociología del turismo que en parte recuerdan a sus inicios y, que, en definitiva, tienen que ver con su propio estatuto como campo científico y su contribución más general a la matriz de la sociología. En tal sentido, Scott Cohen y Erik Cohen recientemente han llamado la atención de los investigadores en turismo para que se preocupen más “por los aspectos sociológicos de las intersecciones entre el turismo y los problemas globales emergentes más amplios como el envejecimiento de la población mundial, los efectos de la automatización, el cambio climático y el desarrollo sostenible” (2017, p. 16).

Este artículo reflexiona sobre los aspectos sociológicos de una de esas intersecciones, en concreto, la que hay entre el turismo y los efectos de la automatización, ya que entendemos que es la que ha desempeñado un papel más decisivo en la disrupción generada por la revolución tecnológica en la industria de la movilidad y el ocio. Una automatización basada en la sustitución del trabajo humano por máquinas, que incide sobre el empleo y las tareas codificables (Autor, 2015; Ivanov y Webster, 2019), pero también en los modos de recopilar datos con los que tomar decisiones estratégicas (Marine-Roig y Anton Clavé, 2015; Miah et al., 2015). Dentro del marco de la racionalidad neoliberal en la que se desarrolla y opera, esta disrupción ha puesto en boga nuevas prácticas de investigación del tipo Big Data surgidas del mundo de la empresa y el marketing. En este contexto, el objetivo del artículo es indagar en esas nuevas prácticas de investigación, y más concretamente en sus problemas éticos y metodológicos, que están relacionados con los intentos de analizar emociones y opiniones cuantitativamente en el campo del turismo. Tras un chequeo del estado de la cuestión desde el punto de vista académico, se examinan las bases epistemológicas y metodológicas de los innovadores métodos digitales para después revisar tres investigaciones turísticas inscritas en lo que estaría en camino de considerarse como un incipiente paradigma. De este análisis se extraen una serie de evidencias para la sociología del turismo que, en la medida en que las incorpore a su perspectiva, podrían mejorar su modesto posicionamiento en los diversos ámbitos profesionales y académicos del turismo.

2 El análisis turístico en los márgenes de la sociología

El turismo en la actualidad no solo es una mega-industria global, sino un campo de estudio que ha completado su proceso de conversión en disciplina científica (Jafari, 2005). Como fenómeno social complejo con capacidad para producir cambios sociales profundos, el turismo debe ser considerado, al mismo tiempo, como dispositivo reproductor y resultado de la propia modernidad, de manera que “no se puede entender el turismo y la investigación social fuera de las sociedades modernas y tampoco se pueden concebir las sociedades modernas sin turismo e investigación social” (Viedma Rojas, 2007, p. 5). Si esto es así para el proceso de modernización, la imbricación se vuelve mucho más intensa en la denominada sociedad postmoderna y las transformaciones más recientes del capitalismo, particularmente en lo referente a modelos de producción y distribución de servicios, patrones de consumo y estilos de vida desde las últimas décadas del siglo XX hasta hoy.

A pesar de estos lazos históricos, las relaciones entre sociología y turismo han destacado hasta ahora por una recíproca indiferencia (Huete Nieves, 2015). Desde la sociología existe al menos la voluntad de sensibilizar, formar y aportar desde sus propias técnicas de investigación y procedimientos de análisis, entre otras áreas, en metodología aplicada, tecnologías de la información y comunicación, turismo sostenible, políticas turísticas, gestión de recursos humanos, turismo cultural y actualidad del turismo internacional, como se desprende de las presentaciones y contextualizaciones de las asignaturas universitarias de sociología del turismo y los comités de investigación académicos y profesionales de dicho campo. Su producción científica en lengua española, para dar algunos ejemplos, se centra en la discusión teórica sobre las obras de referentes del mundo anglosajón, como Dean MacCannell (Korstanje, 2009); la elaboración de marcos analíticos para clarificar debates que irrumpen en la opinión pública y los medios masivos, como el auge de la turismofobia (Huete Nieves y Mantecón Terán, 2018); o en análisis conceptuales sobre modelos turísticos vinculados a colectivos sociales cuyas reclamaciones han ido adquiriendo protagonismo en nuestros regímenes de bienestar, como el Turismo Social Accesible (Clemente Soler et al., 2018). El libro de reciente publicación Sociología del turismo (Álvarez-Sousa et al., 2019), editado por el Centro de Investigaciones Sociológicas (CIS), viene a confirmar esa vocación integradora para catalizar los múltiples abordajes del fenómeno turístico con un trabajo interesante, necesario y, en general, poco abordado en España.

Del lado del turismo, en sus grupos de investigación, consultoras, centros tecnológicos y oferta académica universitaria, además de quienes han finalizado másteres y programas de doctorado en turismo, encontramos con facilidad geógrafos, urbanistas, economistas, historiadores del arte, juristas, antropólogos, pero apenas sociólogos. El carácter eminentemente pragmático de este campo, orientado a formar profesionales —muchos de ellos ya cualificados dentro del sector— para los diferentes departamentos de actividades turísticas, deja poco espacio para la reflexión teórica. Esto resulta más patente en las escuelas de negocios y determinados estudios de posgrado, donde el objetivo es estimular y perfeccionar las habilidades directivas, de gestión, administración y comercialización. Fundamentalmente a través de estudios de caso, se capacita para tomar decisiones sobre recursos humanos, políticas públicas o precios; comunicar eficazmente, tanto imagen corporativa como estrategias de protocolo o campañas publicitarias; diseñar y vender productos, a través de herramientas tecnológicas, previsiones de demanda y segmentación de mercado. Su producción científica, al menos en cuanto a publicaciones internacionales de impacto por parte de autores afiliados a instituciones españolas, se concentra en las áreas de economía aplicada, investigación de mercados y organización de empresas (López-Bonilla et al., 2018). Con carácter más general, sin ánimo exhaustivo y siguiendo con ejemplos a modo de muestra, encontramos estudios exploratorios sobre actitudes y comportamiento del consumidor, cada vez más enfocados hacia las dimensiones sensoriales de la experiencia turística (Cabral da Silva Santos y da Silva Souza, 2017); revisiones bibliográficas de trabajos académicos de las últimas décadas, como en el ámbito de la planificación turística (Arnandis-i-Agramunt, 2018); o análisis jurídicos sobre obligaciones legales, como la nueva directiva de viajes combinados y su incidencia en las agencias de viaje (Benavides Velasco, 2018).

Los estudios turísticos, más ligados al mundo empresarial que la sociología, están adoptando las nuevas prácticas de investigación surgidas en contextos comerciales y de mercadotecnia, entre las que destacan el uso de inteligencia artificial y los análisis de Big Data. Es cierto que la sociología se ha interesado por las cuestiones metodológicas más controvertidas de estas prácticas, e incluso está haciendo incursiones interesantes, por ejemplo, en el análisis de redes sociales de internet intentando ir más allá de lo que representa la minería de datos —es decir, la información numérica, la geolocalización y el recorrido temporal de los temas—. Sin embargo, para los estudios turísticos, este giro cuantitativo se afronta, directamente, como una oportunidad para reemplazar los antiguos dispositivos de conocimiento por estas innovaciones metodológicas y empíricas. En un entorno de reconfiguración del conocimiento y el saber científico —donde los ejes fundamentales pasan a ser los mismos que en el mercado, una competencia cada vez más intensa y una segmentación cada vez más creciente (Laval y Dardot, 2013)— se evalúan emociones para comprender motivaciones, hacer una oferta de servicios más ajustada, así como revertir las valoraciones que son negativas y pueden afectar a los ingresos económicos de un servicio puntual o, en última instancia, a toda una empresa. El propósito, por tanto, es testar la satisfacción global mediante la agregación de una serie de índices de satisfacción más específicos. En la mayor parte de los casos, los datos se recopilan en las redes sociales de internet, espacios propicios para capturar en distintos formatos estados de ánimo que, de esta forma, quedan datificados (Mayer-Schönberger y Cukier, 2014).

Para una industria dedicada a estimular el deseo de experiencias relacionadas con los viajes y el ocio vacacional, esta transformación resulta de vital importancia. Los mercados turísticos, insertos en un sistema mundial de capitalismo global, se han organizado siguiendo pautas de tecnificación, diversificación, segmentación de nichos y distribución flexible adaptada en precio y calidad a cada nicho específico, de tal manera que entre la demanda realmente ejercida y la oferta final se forman permanentemente vínculos que dirigen al consumidor turístico hacia los nichos más rentables; un esquema asumido y potenciado por el mundo del marketing y la publicidad turística (Alonso, 2009). En concreto, la producción y comercialización de servicios turísticos se realiza por autoensamblaje a la carta a través de proveedores digitales que estructuran su oferta mediante agregación de servicios complementarios y técnicas de optimización tarifaria (Gómez Encinas, 2018). Esta sustitución del mercado de bienes homogéneos masivos por el de nichos muy diferenciados y extremadamente sensibles a las estrategias de oferta se ha ido sofisticando en los últimos años gracias al Big Data y la inteligencia artificial.

3 Hacia un nuevo paradigma digital

Las nuevas prácticas de investigación que analizan las formas de pensar y efectuar las actividades turísticas están permeando cada vez más las ciencias sociales. A fin de aproximarnos a estos abordajes empíricos innovadores en el ámbito de la investigación social, hemos tomado como referencia las reflexiones de María Elena Meneses Rocha (2018) y José María Arribas Macho (2018) sobre datos masivos y su exploración para descubrir patrones en ellos. El primer texto, Grandes datos, grandes desafíos para las ciencias sociales, publicado en la Revista Mexicana de Sociología, analiza el debate sobre el Big Data en tanto práctica científica que ha comenzado a adoptarse en la comprensión de fenómenos sociales complejos y consiguiente toma de decisiones. El segundo texto, publicado en Empiria: Revista de Metodología de Ciencias Sociales, toma como base la obra de Cathy O’Neil, Armas de Destrucción Matemática. Cómo el Big Data aumenta la desigualdad y amenaza la democracia y, empleando el formato de reseña, medita sobre la actual revolución de los estudios de mercado y de opinión y el abandono de metodologías como la encuesta estadística representativa en un entorno en el que casi todo sucede a través de la red, al tiempo que el análisis automático sustituye progresivamente al factor humano y el protagonismo correspondea la inteligencia artificial o a los diseñadores de algoritmos.

El artículo de María Elena Meneses Rocha explora la literatura académica sobre estas formas de representación de lo social fruto de los avances tecnológicos. Para no quedar avasallados por el saber computacional, es necesario estar prevenidos contra la retórica de los grandes datos, ya que los atributos técnicos que los definen —volumen, variedad y velocidad— son insuficientes para las ciencias sociales, “cuando existen otras propiedades necesarias para entenderlo, como la veracidad, objetividad, representatividad y los dilemas éticos asociados” (Meneses Rocha, 2018, p. 422). En este sentido, hay que tener en cuenta que “a veces se trata de datos personales delicados que deben ser manejados con riguroso cuidado para no afectar la privacidad de las personas” (p. 426). Por lo demás, los científicos sociales son conscientes de que la datificación de la sociedad no supone su comprensión plena, pues “medir patrones no significa poder explicarlos, para lo cual la teoría es indispensable” (p. 424). Los datos “son construcciones sociales en las cuales interviene una multiplicidad de mediaciones en cada una de las fases de la cadena de valor” (p. 430), desde la generación hasta el análisis, pasando por la recolección, almacenamiento, procesamiento y distribución. Con los datos masivos “se pretende encontrar patrones y, en su caso, elaborar modelos y proyectar fenómenos sociales mediante técnicas analíticas específicas, entre las que destacan el aprendizaje automatizado y la minería de datos, de las cuales se obtienen correlaciones e incluso proyecciones” (pp. 431-432). Sin hipótesis ni marcos teóricos, la comprensión de estos datos depende de su representación visual, así que, en paralelo a estos métodos digitales, “destaca una, cada vez más vasta, producción de programas para la visualización de datos (…). Se trata de innovaciones técnicas e incluso artísticas para visualizar datos y extraer correlaciones para el entendimiento de fenómenos sociales” (p. 434).

Por su parte, José María Arribas Macho se ocupa del best seller de la matemática que diseñaba algoritmos para un fondo de alto riesgo y, esto es significativo, una de las agencias de viajes online más destacadas a nivel global. Desde la sociología, y más concretamente desde la perspectiva de la historia de la estadística, los estudios de minería de datos producidos a partir de internet llaman la atención, sobre todo, porque no tienen en cuenta “problemas metodológicos como la representatividad de los resultados, la validez, los sesgos, o el marco teórico que está detrás” (Arribas Macho, 2018, p. 199). Los modelos opacos que se derivan de la combinación de estos datos, “a pesar de su reputación de imparcialidad, reflejan objetivos e ideologías” (p. 200). Estos modelos aprenden con la inteligencia artificial, “pero la materia prima para hacer previsiones siempre son los datos históricos” (p. 200), así como con actualizaciones y ajustes que reflejan las prioridades de las empresas, “problema aparte son las cuestiones más técnicas como correlaciones espurias o sesgos de conformación” (p. 200). De esta manera, la validez de los algoritmos se supedita a los beneficios empresariales que producen, para lo cual es necesario segmentar el mercado “de modo que los mensajes que dirigen a los consumidores son diferentes en función del perfil” (p. 201). Cuando el objeto es organizar la demanda y aumentar los beneficios, el valor de los datos masivos es esencialmente mercantil. Dado que no se trata de investigaciones científicas para resolver problemas ciudadanos, como por ejemplo en los orígenes del muestreo estadístico para conocer el número de parados en Inglaterra, “no es necesario complicarse la vida con la exactitud, la validez, o los límites del error probable, lo único importante es el balance de resultados” (pp. 201-202). Ante este conjunto de técnicas y tecnologías que propician la automatización de los análisis de procesos sociales, se abre “un mundo cargado de posibilidades para los sociólogos” (p. 202).

En términos globales y de contextualización, dicho mundo se enmarca en el auge del capitalismo intensivo en conocimiento basado en veloces cambios tecnológicos y en generar innovación de forma continua y perpetua (Alonso y Fernández Rodríguez, 2018). Si bien todavía no cabe hablar de ciencia mainstream para el nuevo paradigma digital, pues no hay un desplazamiento de las técnicas tradicionales de las ciencias sociales, sí que existe ya una “convivencia de formas de abordaje empírico de los fenómenos sociales” (Meneses Rocha, 2018, p. 435). Entre cerrarse a las ventajas que las ciencias computacionales ofrecen para capturar pistas, movimientos y opiniones de millones de personas o someterse sin más al discurso técnico y mercadológico del Big Data, los sociólogos habrán de adoptar un enfoque conciliador que permita incorporar un tratamiento ético al ensamblaje de datos producto de procesos tecnológicos y económicos, preguntarse como científicos sociales por la fiabilidad de los hallazgos y utilizar herramientas de corte cualitativo para aportar una mirada distinta o complementaria. Conviene tener en cuenta, así pues, que las limitaciones o malentendidos que rodean al Big Data no invalidan “las potencialidades metodológicas que comportan como prácticas autónomas o para la labor investigativa de las disciplinas científicas” (Becerra y López Alurralde, 2017, p. 84).

4 El tratamiento cuantitativo de lo cualitativo

Desde una posición constructiva y tomando en consideración las reflexiones de orden epistemológico aquí realizadas, se revisan a continuación tres investigaciones turísticas: la primera se inscribe en la esfera universitaria, la segunda está ubicada en coordenadas de empresa y comunicación, y la tercera pertenece al ámbito más propiamente científico e indaga en una línea de investigación concreta. Trataremos de dilucidar, entre otras cuestiones, en qué medida las nuevas técnicas de minería de datos aportan innovaciones metodológicas para la sociología del turismo y, de igual modo, cuáles son sus limitaciones y sesgos.

4.1 El uso de la inteligencia artificial para identificar emociones

En noviembre de 2018 se celebró el VIII Fórum REDINTUR (Red Interuniversitaria de Posgrados en Turismo) en la Facultad de Turismo de la Universitat de Girona, donde se defendieron públicamente los ocho mejores trabajos de fin de máster (TFM) en turismo del total de los recibidos de toda España tras un proceso de evaluación ciega por pares. La REDINTUR está formada por veintisiete universidades españolas que imparten programas de posgrado en diferentes ámbitos del turismo, y, entre los reconocimientos que estos alumnos seleccionados reciben, destaca la oportunidad de publicar sus TFM como artículos en la revista científica Journal of Tourism Analysis: Revista de Análisis Turístico, editada por la Asociación Española de Expertos Científicos en Turismo (AECIT).

Uno de esos TFM escogidos para este Fórum anual de REDINTUR lleva por título ‘El nuevo método para la evaluación de la satisfacción del cliente a través de las emociones: la inteligencia artificial de reconocimiento facial. Estudio experimental’, y su autora se llama Carmen Pacheco, profesional del turismo y del marketing digital. El proyecto, según se especifica al comienzo, “está dedicado a la evaluación de la satisfacción del cliente bajo el prisma de la inteligencia artificial” y presenta “los resultados de un estudio empírico, en el que la encuesta estructural tradicional es sustituida por un software de reconocimiento facial capaz de identificar las emociones de una persona” (Pacheco, 2018, p. 1). Llama la atención el orden de los objetivos, ya que en primer lugar se propone probar si la tecnología reconocimiento facial automatizada “es capaz de sustituir las encuestas tradicionales de satisfacción del cliente” (p. 1); después evaluar el nivel de satisfacción del cliente a través de las emociones y por último testar la incidencia de las emociones en la satisfacción del cliente.

El software de reconocimiento facial utilizado fue Emotionalyser, una aplicación gratuita programada por un algoritmo facilitado por Microsoft y la Universidad de Oxford, que detecta las siguientes emociones: enfado, desprecio, aversión, miedo, felicidad, neutralidad, tristeza y sorpresa. Para evitar conflictos con la ley de protección de imagen, el estudio se desarrolló en un lugar público que, a su vez, prestara algún tipo de servicio, en este caso, la visita guiada a Los Reales Alcázares de Sevilla. De los 115 rostros que la aplicación fue capaz de reconocer, el 83,41 % se etiquetaron como “neutral” y un 10,66 % como “feliz”, dentro de las emociones más significativas. Puesto que la mayoría de las demás tenía valores muy reducidos, se hizo un cálculo de representatividad de las emociones, tras lo cual se determinó que 109 individuos habían expresado neutralidad; 17, felicidad; 6, sorpresa; 4, tristeza; 1, enfado; 1, desprecio; 1, disgusto; y ninguno miedo. Aprovechando que la aplicación puede identificar el género de una persona, en función de si luce o no vello facial, se desglosan incluso los resultados obtenidos según el género, aunque se recalca que “el software está en fase experimental, y que en algunos casos algunos rostros femeninos fueron detectados como masculinos” (Pacheco, 2018, p. 4), de modo que estos resultados así expuestos no ofrecen garantías de validez.

El verdadero problema aparece al definir lo que constituyen emociones positivas y emociones negativas, requisito indispensable para estudiar la variable “satisfacción”, que en sí misma el software no considera. Así, lógicamente, se atribuyen las emociones negativas a la insatisfacción y las positivas a la satisfacción. En la clasificación efectuada, las negativas serían enfado, desprecio, disgusto, tristeza y miedo; mientras que, en las positivas, están felicidad, sorpresa y neutral. Que la sorpresa se clasifique como positiva es porque el software “la relaciona con la amplitud de la sonrisa”, y —aquí se encuentra la clave—, neutral se considera positiva porque estas emociones “engloban aquellas que parten de cero” (pp. 2-8). A partir de esta categorización no hay duda de que el modelo de ecuaciones estructurales confeccionado mediante un programa estadístico arroja valores favorables al bloque de emociones positivas.

En las conclusiones se admite que “el método tradicional de encuestas estructurales aporta a día de hoy mucha más información que el método digital de reconocimiento facial” (Pacheco, 2018, p. 9). Si bien el algoritmo del software demuestra su eficiencia, se señalan algunos fallos de reconocimiento de género o confusión de expresiones: “fruncir el ceño lo reconoce como enfado, y puede ser por otro motivo distinto de una emoción negativa, como, por ejemplo, encoger los ojos por la luz solar” (p. 9). En todo caso, los resultados obtenidos —se afirma— podrían servir para mejorar la calidad de la prestación del servicio e “incrementar los niveles de emociones positivas frente a la neutralidad imperante” (p. 9). Una neutralidad que se imputa a la calidad de las imágenes, la falta de expresiones faciales suficientemente definidas o incluso a que “la visita guiada les estuviera resultando un tanto monótona”, lo cual “podría mejorarse incorporando algunas medidas de calidad, como la formación de los guías, o la introducción de distintivos para hacer de las visitas una experiencia más dinámica e interactiva” (p. 9). Finalmente, se expresa la necesidad de perfeccionar la tecnología de reconocimiento facial, así como la regularización legal de estas herramientas, ya que existen ambigüedades sobre su uso por la vigente ley de protección de datos y de la privacidad de los usuarios.

4.2 El análisis de redes sociales de internet para trazar perfiles de usuarios

Entre el 22 y 23 de noviembre de 2018 aparece en varios medios de comunicación del ámbito turístico (Smart Travel News y Hosteltur, entre otros) y de economía (Expansión) la noticia de un estudio conjunto de Mabrian Technologies e Interface Tourism Spain sobre el perfil del turista español que viaja por Europa. Mabrian Technologies se presenta como una plataforma que ofrece inteligencia turística a través del análisis de Big Data a partir de diversas fuentes de datos. Por su parte, Interface Tourism Spain se define como agencia de comunicación, relaciones públicas y marketing dedicada al mercado turístico español. Como el estudio está estructurado a modo de nota de prensa, hicimos una consulta por correo electrónico para saber si existía un informe más completo y se nos envió un documento similar a lo ya disponible con un apunte sobre el enfoque y alcance: se trata de publicaciones que estas empresas realizan periódicamente para promocionar sus servicios de análisis de datos y consultoría; se aclara, asimismo, que los estudios encargados específicamente por sus clientes sí contienen una mayor profundidad y desarrollo. Este estudio, en todo caso, es interesante porque ofrece los resultados del uso de su plataforma de inteligencia turística, analizando entre el 1 de enero y el 31 de octubre de 2018 un total de 324.190 menciones turísticas realizadas en redes sociales por parte de españoles en relación a los destinos Londres, París, Roma y Berlín, y además, analizando un total de 11.229 opiniones de 783 hoteles vertidas en los principales portales de opinión.

Desde el prisma de la sociología que se adopta en este artículo, lo primero que resalta de este estudio es el uso de una fuente estadística oficial, en concreto la Encuesta de Turismo de Residentes realizada por el Instituto Nacional de Estadística (INE), para señalar la tendencia al alza de los viajes al extranjero entre los españoles, lo que justificaría la relevancia de precisar un perfil de estos turistas. El marco se completa con el dato de las cuatro principales ciudades turísticas de Europa según el ranking para 2018 de la European Cities Marketing. En segundo lugar, como apreciación de corte metodológico, cabe preguntarse si el volumen de datos registrados puede ser considerado Big Data, cuando algunos hablan de 1114 terabytes y, para hacerse una idea, “16 millones de fotografías de Facebook pueden ser almacenadas en un terabyte” (Meneses Rocha, 2018, p. 421).

El primer análisis que recoge el estudio se refiere al contenido de todas las menciones “a través de técnicas de procesamiento natural del lenguaje, identificando intereses y percepciones de los españoles que visitan esas capitales” (“Así es el viajero español que elige destinos europeos para sus vacaciones”, 2018). Esto sirve de base, explican desde Mabrian Technologies, para trazar los diferentes perfiles de usuarios, comprender mejor sus motivaciones y adaptar la oferta de servicios a sus preferencias. Así se obtienen una serie de índices de satisfacción específicos, como son el producto turístico, el servicio de alojamiento, el clima y la seguridad, para lograr por agregación de todos ellos uno de carácter global. Acompañado de visualización gráfica, el estudio detalla el interés de los españoles —medido por el porcentaje de menciones— hacia los distintos productos turísticos de los destinos que visita. Sorprende, por ejemplo, que el segundo producto turístico que más interés suscita entre los españoles que viajan a Londres sea el gastronómico. Los datos no aclaran si estos turistas, que mayoritariamente llegan a la capital londinense en régimen de alojamiento y desayuno, expresan sus valoraciones sobre establecimientos populares y tradicionales, asociadas sobre todo a la planificación del viaje (presupuesto, tiempo, etc.), o por el contrario realizan evaluaciones culinarias de restaurantes vanguardistas. Lo que sí se ha comprobado es que los usuarios de redes sociales, y en particular una de las redes favoritas de los viajeros, Instagram, eligen mayoritariamente un destino turístico por su experiencia gastronómica (“Gastronomía, la motivación del 75 % de los turistas con cuenta en Instagram”, 2018). Estaríamos, por tanto, ante un posible caso de un sesgo confirmatorio que señalaría al turismo gastronómico como uno de los nichos de mercado en alza ligado a las redes sociales de internet. En cuanto la seguridad, siguiendo con Londres, se observa una caída en la percepción de la misma que se atribuye a la muerte de un turista español debido a una supuesta fuga de gas en el hotel donde se alojaba. Se deja fuera de la explicación el impacto del terrorismo, que en 2017 tuvo especial incidencia y continuó en 2018 con el atentado en forma de atropello cerca del Palacio de Westminster.

En segundo término, el análisis avanzado de los datos recopilados en redes sociales permite “trazar un perfil demográfico de los usuarios a través de tecnologías de reconocimiento facial” (“Así es el viajero español que elige destinos europeos para sus vacaciones”, 2018). Con ello, la empresa especializada en analítica de Big Data turístico ha observado que la media de edad del turista español que visita París es comparativamente menor a la del resto de destinos analizados (66,5 % por debajo de 35 años), mientras que los usuarios que visitan Londres y Berlín, son los que ofrecen una media de edad mayor (más de un 18 % están por encima de 45 años). De todos modos, la distribución por edades, representada gráficamente, resulta bastante semejante, y revela sobre todo la juventud de los usuarios activos en redes sociales: el rango de edad más destacado es 25-34 años, en un 43,48 % para Londres; 45,01 %, París; 42,10 %, Berlín; y 42,68 %, Roma. El siguiente rango, además, es el de menores de 25 años, en porcentajes ligeramente superiores al 20 % para cada una de las cuatro ciudades. Por tanto, la imagen que se trasmite puede estar sesgada por el propio ámbito de recolección de los datos, donde estos grupos de edad parecen estar sobrerrepresentados. Sabemos que, en los últimos años, y sobre todo a partir de la crisis económica, al analizar el perfil sociodemográfico de los viajeros, “predomina y se afianza el arquetipo de adulto entre 35 y 54 años (…), apreciándose una tendencia coincidente con la pirámide poblacional de nuestra sociedad, como es el desplazamiento hacia arriba de los rangos de edad más viajeros” (Gómez Encinas, 2015, p. 22).

En tercer lugar, el estudio da cuenta de un análisis acerca de “las percepciones y grados de satisfacción de los españoles con el servicio hotelero de estos destinos (“Informe: así es el perfil del turista español que viaja por Europa”, 2018). A través del “análisis semántico del texto de los comentarios emitidos por los turistas (11.229 opiniones de 783 hoteles)” (párr. 10), se observa que Berlín es la capital que ofrece mayor índice de satisfacción hotelera global, mientras que Roma es el destino con menor puntuación en este aspecto. Después se distingue entre categorías de hoteles (3, 4 y 5 estrellas) y otros aspectos que componen el servicio hotelero (localización, servicio, limpieza, habitación y recepción). Sobre el tema de la puntuación de hoteles, tanto desde un enfoque semántico como de marcadores numéricos, se discute en el siguiente apartado.

En la parte final es interesante el modo en que las empresas que han elaborado el estudio establecen sus conclusiones a la luz de los datos revelados. Para la consultora Interface Tourism Spain, “la utilidad de estos datos es innegable a la hora de hacer una segmentación precisa del mercado español, que permita afrontar las campañas tanto de agencias de viajes, como turoperadores, como de los propios destinos turísticos, con una garantía de retorno muy superior” (párr. 12).” Para Mabrian Technologies, “el sector turístico no debe obviar toda la información disponible hoy en día para su proceso de toma de decisiones, el mercado evoluciona demasiado rápido como para trabajar solo con datos históricos poco actualizados” (párr. 13).

4.3 Los sistemas de puntuación para calcular valoraciones

Las críticas, reseñas o, en terminología anglosajona, reviews que los turistas escriben en la red sobre sus experiencias de viaje generan grandes bases de datos con información enormemente valiosa para empresas y académicos de cara a conocer el grado y pormenores de la satisfacción del cliente. En el caso de las empresas, esta información afecta de manera cada vez más directa a su reputación y sus ingresos. En los últimos años la polémica ha salpicado a TripAdvisor, el famoso sitio web de opiniones y críticas de contenido relacionado con viajes, por sospechas de manipulación de valoraciones de hoteles y la existencia de una suerte de mercado alternativo de compra-venta de opiniones a granel. Eso sin contar que el director general de esta comunidad de viajeros, considerada la red social temática más importante del mundo, ha informado en fechas recientes de que el posicionamiento de los hoteles se verá influido también por lo que estos paguen publicitariamente. Los consultores de investigación de mercados, analistas de datos y desarrollo de negocios, conscientes de esta compleja realidad, están centrando sus recursos humanos y tecnológicos en idear y perfeccionar chatbots —programas de conversación por texto o multimedia con respuestas automáticas— capaces de responder en tiempo real a las quejas de los clientes en plataformas de reseñas y así revertir las críticas negativas, por ejemplo, sobre un restaurante. De momento, esta inteligencia artificial no ha sido capaz de “analizar sentimientos” mediante valoraciones por estrellas o puntajes, y sus programadores han tenido que acudir a los textos y codificar corpus lingüísticos (Chen y Merrick, 2017).

El profesor de marketing digital y métodos cuantitativos e informáticos para la economía y la empresa, Juan Pedro Mellinas, se encuentra inmerso en una de las investigaciones más reveladoras sobre los sistemas de puntuación de hoteles, y particularmente su marcación e interpretación por parte de sus principales canales de publicidad y distribución como son las agencias de viajes online, los metabuscadores y las plataformas de reseñas. Algunos de sus hallazgos (Mellinas et al., 2015, 2016) han sido publicados en Tourism Management, que es en estos momentos una de las revistas científicas más prestigiosas en la categoría de Tourism y Hospitality. En un tono más divulgativo y accesible, su página web personal (http://mellinas.es/) expone los resultados de sus estudios, cuyas conclusiones evidencian distintas formas de sesgar las valoraciones de los clientes a través de sistemas de puntuaciones.

El primero de esos sistemas analizados pertenece a Booking.com, una de las multinacionales tecnológicas de viajes más grandes del mundo. Precisamente por su tamaño y su cuota de mercado de la intermediación hotelera, atesora una de esas gigantescas bases de datos con millones de opiniones de clientes muy preciada para los investigadores del ámbito turístico. Mellinas y su equipo de la Universidad Politécnica de Cartagena, en España, se percataron de que Booking.com había construido un sistema que aparentaba usar una escala de 0 a 10, pero que en realidad era un 2,5 a 10. La razón básica es que obligaba a asignar una puntuación mínima de 2,5 a los aspectos que los clientes consideran totalmente deficientes. Mediante un cuestionario en línea se presentaban una serie de variables sobre cada hotel o establecimiento de alojamiento (personal, servicios, limpieza, confort, ubicación, etc.) y, en lugar de solicitarse una puntuación numérica, se daba a escoger entre cuatro opciones: mal, regular, bueno, excelente. Son esas valoraciones las que después impactaban en la puntuación del comentario, de manera que al seleccionar siempre la peor de las opciones de valoración la puntuación resultante era de 2,5. Este método no solo ocasionaba errores estadísticos al usar esta base de datos para investigación, sino que, en términos de evaluación para los hoteles, inflaba las puntuaciones en el extremo superior de la escala.

El segundo sistema se refiere al que implementó Booking.com para sustituir al anterior. A este respecto, lo que hizo fue poner una escala de smileys, las populares caras sonrientes. Pero esto no hacía variar el funcionamiento del sistema puntuaciones, ya que las cuatro caras disponibles seguían equivaliendo como antes a 2,5, 5, 7,5 y 10. El uso de smileys profundiza en las probabilidades del error estadístico e incide en sesgar las valoraciones de los clientes. A esta falta de transparencia, se añade para el nuevo cuestionario de Booking.com en 2018 una curiosa circunstancia: el número con la puntuación final asignada, que va variando al elegir smileys, comienza con un 0, cuando es imposible que la puntuación global del alojamiento sea 0.

El tercer sistema ha merecido una investigación aparte y sus resultados fueron presentados en la conferencia internacional Tourism Hospitality and Events in a Changing World, en junio de 2018 en Buxton, Reino Unido, y trata sobre las palabras —expresiones como “Very Good” o “Excellent”, entre otras— que aparecen junto a las puntuaciones de los hoteles en diferentes webs, concretamente en cinco agencias de viajes online y tres metabuscadores. Pues bien, cada web utiliza un criterio diferente para asignar esa palabra. Extrayendo datos de diferentes webs y examinando las puntuaciones de muchos hoteles, Juan Pedro Mellinas y Sofía Reino (2018) averiguaron a qué rango de puntuaciones corresponde cada palabra en cada web. Los resultados indican una falta de estandarización que dificulta una clasificación de las calificaciones. En este sentido, los datos más interesantes se encuentran en los hoteles peor valorados: hay webs que directamente dejan de acompañar la puntuación con un calificativo a partir de cierta nota; otras webs, en cambio, asignan calificaciones poco honestas, etiquetando de forma neutral o con expresiones como “Acceptable”, “OK” o “Below average” a los peores hoteles del mundo.

En conjunto, esta línea de investigación pone de manifiesto los problemas de transformar escalas cualitativas en numéricas. Unos inconvenientes de tipo metodológico que, desde un enfoque cuantitativo, afectan fundamentalmente a la ortodoxia de la estadística y desvelan la escasa transparencia y confiabilidad de ciertos baremos de calidad. Las preguntas que se derivan de estas indagaciones tendrían no solo que intentar esclarecer las implicaciones de estos sesgos en las valoraciones de los clientes, sino también ahondar en las estrategias comerciales de las empresas multinacionales que fabrican estos datos. Más aún: el análisis debe tomar en consideración el modo en que todo el sector turístico se retroalimenta constantemente con opiniones de sus usuarios, hasta el punto de que en la actualidad el producto que se sitúa en el escaparate es la experiencia de los propios usuarios. De esta manera, en una industria cuyos bienes y servicios resultan intangibles en el canal de venta y con una caducidad tan rápida, la medición de la satisfacción del cliente se convierte en generador de nuevo producto. No obstante, estas reflexiones sobrepasan los límites del análisis cuantitativo, y es por ello que, a continuación, se recapitula lo expuesto hasta aquí ajustando el foco hacia una mirada cualitativa.

5 Comentarios finales

Este artículo aporta algunas evidencias epistemológicas y técnicas de interés sobre la automatización del análisis de satisfacción asociado a prácticas de consumo turístico mediante métodos digitales, como el uso de inteligencia artificial de reconocimiento facial, el análisis de redes sociales a través de procesamiento natural del lenguaje y los sistemas de puntuación en línea. Con las nuevas formas de abordaje empírico utilizadas tanto en las empresas de consultoría como en la esfera universitaria, se espera evaluar emociones y obtener valoraciones para hallar pautas de comportamiento, trazar perfiles y refinar las segmentaciones, tratando en unos casos de superar métodos tradicionales como la encuesta estructural, o bien tomándola como base para concentrar la actividad de plataformas de Big Data, o desarrollando cuestionarios por emoticonos para recoger feedbacks de clientes.

En semejantes coordenadas temáticas, pareciera que la sociología no puede desempeñar ningún papel y que la tarea de la investigación del turismo corresponde a expertos en marketing, ciencias de la computación y, a tenor de las tendencias, neuropsicología. Si incluso, desde estos campos de conocimiento se estudian y reconocen los sesgos e insuficiencias de los métodos digitales, ¿qué cabe esperar de las ciencias sociales respecto a la intersección entre el turismo y la automatización tecnológica? Puesto que tal intersección nos sitúa ante problemas globales que trascienden los contornos de un sector de la economía o un fenómeno social e intervienen en la estructuración de las sociedades, la sociología intenta explicar cómo y por qué ese proceso se encamina hacia la normalización (Scribano, 2015, p. 44). Precisamente, esa normalización de lo social es a la vez causa y efecto de los mecanismos de continuidad y los “dispositivos de regulación de las sensaciones” (p. 46). Detrás de las clasificaciones que imputan lo neutral como positivo, las escalas que inflan las valoraciones o el realce de determinadas características demográficas de consumidores, se encuentra un mercado, en este caso un mercado turístico, que nos quiere —en términos de sistemas de valores y conjuntos de puntos de vista— siempre satisfechos y jóvenes. En este sentido, lo factual va perdiendo progresivamente importancia, ya que puede ponderarse en sistemas de análisis automático.

La disrupción tecnológica en la actual fase del proceso globalizador no solo está organizando la demanda de la industria turística, sino estructurando las sociedades de un modo que décadas atrás apenas habíamos imaginado en utopías literarias. De ello se derivan cuestiones palpitantes que tanto los divulgadores científicos como los medios de comunicación generalistas están comenzando a trasladar a la opinión pública. Por ejemplo, el uso de datos biométricos e inteligencia artificial para mejorar controles y personalizar servicios se empieza a probar en los aeropuertos más avanzados del mundo, pero también sabemos que China ha implementado sistemas parecidos para monitorizar la actividad de todos sus ciudadanos. Asimismo, si las aerolíneas usan algoritmos para separar a los pasajeros que viajan juntos para obligarles a pagar por su reserva de asientos y de este modo aumentar los ingresos, habrá que preguntarse qué otras estrategias de eficiencia algorítmica se están llevando a cabo en contextos distintos, ya sean laborales, sanitarios, políticos, etc. Igualmente, trazar perfiles de usuarios con datos recopilados en las redes sociales puede promocionar nichos de mercado, pero también se ha comprobado que el negocio multimillonario de Facebook está íntimamente relacionado con su capacidad para hacer algo similar con sus más de dos mil millones de usuarios. Cada vez es mayor el debate acerca de los límites difusos entre vigilancia y comercio, entre la privacidad de los consumidores y su exposición en las redes sociales de internet, así como la conciencia de la importancia de una regulación legal a la altura de los más recientes avances tecnológicos. Pero, al mismo tiempo, también asistimos a una exageración de las bondades e impactos de estas novedades, por lo general desde las propias corporaciones empresariales y sus sucursales mediáticas y formativas.

Por su parte, entre los responsables de compañías de inteligencia artificial y aprendizaje automático, ya hay voces que asumen la necesidad de una capacitación ética obligatoria para las carreras universitarias de ciencias de la computación e ingeniería. Sin embargo, como recuerda Cathy O’Neil, los modelos matemáticos que componen los algoritmos incluyen “objetivos e ideologías” (Arribas Macho, 2018, p. 200) que no solo tienen que ver con la honestidad, sino con los prejuicios. En ese sentido, uno de los problemas a los que se enfrentan las compañías norteamericanas de reconocimiento facial es que la mayoría de sus ingenieros son hombres blancos de mediana edad que crean y entrenan sus aplicaciones experimentales utilizando imágenes de personas que se parecen a sí mismos, razón por la cual la tecnología falla ante mujeres de color. El interrogante es si estas multinacionales están buscando resolver sus problemas de ética o verdaderamente persiguen mejorar en empatía —a fin de cuentas, la mejor herramienta para analizar a los seres humanos— dentro de lo que se conoce como nuevos discursos del management (Alonso y Fernández Rodríguez, 2018).

La importancia de las ciencias sociales “frente a la avalancha de estas formas de representación de lo social en bases de datos” (Meneses Rocha, 2018, p. 436) es más que ostensible, razón por la que precisamente sus ramas disciplinares han de conservar lo esencial de sus estructuras teóricas y analíticas, además de encarar los nuevos retos que surgen como consecuencia de las transformaciones de la sociedad. Así, a finales de los años 50 del siglo XX, Wright Mills (1993, p. 24) reclamaba imaginación sociológica para comprender los cambios tan veloces y profundos en la que ya por entonces denominaba “Edad del Dato”, debido a la abrumadora cantidad de información que la sociedad emergente producía. Ahora que los algoritmos toman decisiones que antes corrían a cargo de las personas, resulta totalmente necesaria la herramienta defendida por el célebre sociólogo. Como se ha expresado en páginas anteriores, la adopción de una posición intermedia o, mejor dicho, ambivalente, entre lo que —en un extremo— sería el rechazo categórico a las nuevas prácticas de investigación y —en extremo contrario— la fetichización de sus técnicas, permitiría al científico social mantener su carácter crítico y al mismo tiempo participar desde su especialidad en el ámbito del consumo y la investigación de mercados. Un caso digno de mención de ese “trabajo empírico no exento de sentido crítico” lo encontramos en la llamada Escuela Cualitativista de Madrid (Arias Fernández, 2016, p. 10).

En la actualidad, los estudios turísticos atraviesan una época de auge con la formación de grupos de investigación en universidades, la incentivación de programas de posgrado en escuelas de negocios y el incremento de la interacción de la comunidad científica y empresarial, especialmente en procesos relacionados con la innovación tecnológica. No obstante, la falta de un reconocimiento institucional y académico pleno sigue favoreciendo que la investigación en turismo se desarrolle desde la colaboración interdisciplinar. Por su trascendencia, la intersección entre el turismo y la automatización tecnológica, en la que se vislumbran discursos ideológicos y, entre otros, contextos de producción y consumo, se impone como objeto de estudio sociológico en las sociedades contemporáneas. Siendo un campo disciplinario aún joven, la sociología del turismo tiene la posibilidad de asumir los retos y competencias que se han expuesto de manera sintetizada en este artículo.

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