Monitoreo de multitudes en destinos inteligentes basado en el escaneo oportunista de RF listo para GDPR y clasificación de dispositivos WiFi para identificar y clasificar los orígenes de los visitantes
Autores: Berenguer, Alberto; Ros, David Fernández; Gómez-Oliva, Andrea; Ivars-Baidal, Josep A.; Jara, Antonio J.; Laborda, Jaime; Mazón, Jose-Norberto; Perles, Angel
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
2022
Monitoreo de multitudes en destinos inteligentes basado en el escaneo oportunista de RF listo para GDPR y clasificación de dispositivos WiFi para identificar y clasificar los orígenes de los visitantes
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Monitoreo de multitudes
Problemas de sobre turismo
Escenario de pandemia
Capa tecnológica
Recopilación de datos
Destino inteligente
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 40
Citaciones: Sin citaciones
El monitoreo de multitudes fue una medida esencial para hacer frente a los problemas de sobre turismo en destinos urbanos en la era pre-COVID. Jugará un papel crucial en el escenario de la pandemia al reiniciar el turismo y hacer que los destinos sean más seguros. Especialmente, una Organización de Gestión de Destinos (DMO) de un destino inteligente necesita implementar una capa tecnológica para monitorear multitudes que permita la recopilación de datos para contar visitantes y distinguirlos de los residentes. La identificación correcta de visitantes frente a residentes por parte de un DMO, mientras se garantizan los derechos de privacidad (por ejemplo, el Reglamento UE 2016/679, también conocido como GDPR), es un problema continuo que no se ha resuelto completamente. En este documento, describimos un enfoque novedoso para recopilar datos de multitudes mediante el procesamiento (i) de escaneos masivos de puntos de acceso WiFi del destino inteligente para encontrar SSIDs (Identificador de Conjunto de Servicios), así como (ii) la lista de red preferida expuesta (PNL) que contiene los SSIDs de los puntos de acceso WiFi a los que es probable que se conecten los dispositivos móviles habilitados para WiFi. Estos datos nos permiten proporcionar el número de visitantes y residentes de una multitud en un punto de interés dado de un destino turístico. Se ha realizado un estudio piloto en la ciudad de Alcoi (España), comparando datos de nuestro enfoque con datos proporcionados por encuestas completadas manualmente en la oficina de información turística de Alcoi, con una precisión promedio del 83%, mostrando así la viabilidad de nuestra política para enriquecer el sistema de información de un destino inteligente.
Descripción
El monitoreo de multitudes fue una medida esencial para hacer frente a los problemas de sobre turismo en destinos urbanos en la era pre-COVID. Jugará un papel crucial en el escenario de la pandemia al reiniciar el turismo y hacer que los destinos sean más seguros. Especialmente, una Organización de Gestión de Destinos (DMO) de un destino inteligente necesita implementar una capa tecnológica para monitorear multitudes que permita la recopilación de datos para contar visitantes y distinguirlos de los residentes. La identificación correcta de visitantes frente a residentes por parte de un DMO, mientras se garantizan los derechos de privacidad (por ejemplo, el Reglamento UE 2016/679, también conocido como GDPR), es un problema continuo que no se ha resuelto completamente. En este documento, describimos un enfoque novedoso para recopilar datos de multitudes mediante el procesamiento (i) de escaneos masivos de puntos de acceso WiFi del destino inteligente para encontrar SSIDs (Identificador de Conjunto de Servicios), así como (ii) la lista de red preferida expuesta (PNL) que contiene los SSIDs de los puntos de acceso WiFi a los que es probable que se conecten los dispositivos móviles habilitados para WiFi. Estos datos nos permiten proporcionar el número de visitantes y residentes de una multitud en un punto de interés dado de un destino turístico. Se ha realizado un estudio piloto en la ciudad de Alcoi (España), comparando datos de nuestro enfoque con datos proporcionados por encuestas completadas manualmente en la oficina de información turística de Alcoi, con una precisión promedio del 83%, mostrando así la viabilidad de nuestra política para enriquecer el sistema de información de un destino inteligente.