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Identificación de perfiles turísticos en Santander mediante técnicas de aprendizaje automático

Authors:

Abstract and Figures

El sector turismo ocupa un lugar importante en el desarrollo sostenible de un país, por tal motivo el objetivo de la presente investigación es identificar diferentes perfiles de potencial turístico en los principales municipios de Santander. Con este fin, se llevó a cabo una aplicación de aprendizaje automático a partir de la selección y construcción de una matriz de coeficientes de similitud y de distancia, identificando así relaciones entre cada par de municipios. A partir de la metodología propuesta es posible identificar municipios que presentan diferencias significativas y, por tanto, perfiles diferenciados. Como resultado se encontraron 5 perfiles, constituidos por un número heterogéneo de municipios los cuales se encuentran representados y organizados en el mapa político por provincias de Santander. Perfil 1 Turismo de apreciación arquitectónica y paisajística, Perfil 2 Turismo históricocultural, Perfil 3 Turismo comercial y/o de aventura, Perfil 4 Turismo rural y Perfil 5 Turismo natural.
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ENCUENTRO INTERNACIONAL DE INVESTIGADORES EN ADMINISTRACIÓN
2017
Bogotá, Colombia.
EJE TEMÁTICO:
Política pública y Desarrollo Regional
TEMA:
IDENTIFICACIÓN DE PERFILES TURÍSTICOS PARA FOMENTAR EL
DESARROLLO SOSTENIBLE.
TÍTULO EN ESPAÑOL:
62. IDENTIFICACIÓN DE PERFILES TURÍSTICOS EN SANTANDER
MEDIANTE TÉCNICAS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
TÍTULO EN INGLÉS:
TOURISTIC PROFILES IDENTIFICATION IN SANTANDER USING MACHINE
LEARNING TECHNIQUES.
Autor (es)
Duarte-Duarte, Juan Benjamín
180
Talero-Sarmiento, Leonardo Hernán
181
Rodríguez-Padilla, Diana Carolina
182
180
PhD, Profesor Investigador. Universidad Industrial de Santander, Colombia. Correo-e: jduarte@uis.edu.co
181
M. Sc (c). Investigador. Universidad Industrial de Santander, Colombia. Correo-e:
leonardo.talero@correo.uis.edu.co
182
B. Eng (c). Estudiante de pregrado. Universidad Industrial de Santander, Colombia. Correo-e:
diana.rodriguez15@correo.uis.edu.co
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RESUMEN:
El sector turismo ocupa un lugar importante en el desarrollo sostenible de un país, por tal
motivo el objetivo de la presente investigación es identificar diferentes perfiles de potencial
turístico en los principales municipios de Santander. Con este fin, se llevó a cabo una
aplicación de aprendizaje automático a partir de la selección y construcción de una matriz
de coeficientes de similitud y de distancia, identificando así relaciones entre cada par de
municipios. A partir de la metodología propuesta es posible identificar municipios que
presentan diferencias significativas y, por tanto, perfiles diferenciados. Como resultado se
encontraron 5 perfiles, constituidos por un número heterogéneo de municipios los cuales se
encuentran representados y organizados en el mapa político por provincias de Santander.
Perfil 1 Turismo de apreciación arquitectónica y paisajística, Perfil 2 Turismo histórico-
cultural, Perfil 3 Turismo comercial y/o de aventura, Perfil 4 Turismo rural y Perfil 5
Turismo natural.
Palabras clave:
Aprendizaje automático, Desarrollo sostenible, Perfil turístico, Santander, Turismo.
ABSTRACT:
The tourism sector is an important driver in the sustainable development of a country.
Therefore, the aim of this work is to identify different potential tourism profiles focus on
the main townships of Santander. For this, a machine learning technique is conducted from
the similarity and distance matrices formation, identifying relationships between townships.
Applying this methodology we can recognize specific townships with atypical
characteristics (outliers) and, as consequence, clear differentiation profiles. The main
results show 5 different profiles, constituted by a heterogeneous number of municipalities
in each cluster, these results are shown and organized in the Santander geopolitical map
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(taking into account political and cultural macro-regions). Profile 1: Architectonic Tourism,
Profile 2: Historical Tourism, Profile 3: Adventure-Commercial Tourism, Profile 4: Rural
Tourism and, Profile 5: Natural Tourism.
Keywords:
Machine Learning, Santander, Sustainable Development, Tourism, Touristic Profiles
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1. INTRODUCCIÓN
En Colombia se ha visto un alto interés y progreso en el área del turismo sostenible, su
porcentaje de crecimiento del 12% es mucho mayor que el porcentaje mundial, el cual ha
sido del 3.9% (Portafolio, 2017), esto debido a que ha mostrado un fuerte compromiso en
generar y apoyar proyectos que ayudan a potencializarlo, estos proyectos han sido
convertidos en planes de desarrollos turísticos departamentales.
El Ministerio de Industria y Turismo ha estado desarrollando programas para el
perfeccionamiento del turismo, y se sincroniza con los objetivos de la Organización
Mundial del Turismo (OMT), uno de ellos es atenuar la pobreza con la realización de un
plan, el cual sirva de ayuda y de guía en el cumplimiento de este propósito en base al
desarrollo turístico de una región (OMT, 2010).
Puesto que, el turismo en Colombia es el segundo sector generador de divisas y está
superando a productos que tradicionalmente se exportan tales como el café, las flores y el
banano. (Portafolio, 2017), esta actividad económica hace parte de las metas para lograr los
objetivos planteados en la Agenda 2030 para el desarrollo sostenible, proyecto planteado
por las Naciones Unidas de los cuales Colombia es uno de los 193 países que pertenecen a
esta organización. (ONU.CEPAL, 2017). En añadidura, en el país existe interés en
desarrollar el turismo sostenible, puesto que los diferentes proyectos que se realicen con
este eje temático pueden ayudar y aportar al mejoramiento y crecimiento de este sector.
Teniendo en cuenta lo anterior, Colombia es un país diverso y multiétnico, geográfica y
territorialmente complejo, esto hace que lograr un desarrollo sostenible y equitativo (el cual
es uno de los objetivos planteados en el Plan de Desarrollo Nacional), sea una tarea difícil
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(DNP, 2015), de hecho, el coeficiente de Gini, el cual mide la distribución del ingreso entre
los individuos y hogares dentro de una economía en donde 0 representa una equidad
perfecta (Ortiz & Cummins, 2012), en el país es del 0,539 (DNP, 2015), por esto, es
necesario crear estrategias para reducir esta inadecuada distribución de ingresos en el
territorio y, una de las formas de reducirlo, es aprovechando los beneficios económicos y
culturales que genera el turismo.
La implementación de las estrategias se puede apoyar en los planes de desarrollos turísticos
departamentales (32 en total), como en el caso de Santander (uno de los departamentos con
mayor desarrollo en Colombia) (Gobernación de Santander, 2016). De hecho, en los años
2013 y 2014 el PIB tuvo un crecimiento el 9%, en el años 2015 y 2016 su crecimiento en el
PIB bajó cercano al 7% debido a la caída en el precio del petróleo (Cámara de comercio de
Bucaramanga, 2017), generando una oportunidad de fortalecer el sector turismo sostenible,
sobre todo, teniendo en cuenta indicadores como el coeficiente de Gini el cual se mantiene
significativamente alto con un valor de 0.47 en el año 2015 y 0.45 en el año 2016 (DANE,
2017).
Una posible solución a esta inadecuada distribución de ingresos en Santander, es
aprovechar diversas características propias de los municipios que conforman el
departamento, con el fin de generar un perfil de potencial turístico y con ello generar a
futuro planes de inversión. Para ello, la estructura de este trabajo consta de una primera
sección relacionada con el fundamento teórico donde se explica de manera detallada el
turismo como factor de desarrollo sostenible, seguida de una segunda sección donde se
explica la metodología aplicada para generar perfiles a partir de matrices de similitud y de
distancias, luego se continua con una tercera donde se muestran los resultados obtenidos
para posteriormente con la cuarta y última sección enfocada en la conclusiones y discusión
de la investigación.
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2. FUNDAMENTO TEÓRICO
Las Naciones Unidas (UN) compuesta por 193 estados/países tiene como objetivo tomar
medidas sobre los problemas que enfrenta la humanidad en el siglo 21, tales como el
desarrollo sostenible (UN, 2015) definido como desarrollo capaz de satisfacer las
necesidades del presente sin comprometer la capacidad de las futuras generaciones para
satisfacer sus propias necesidades (Gómez, 2015); entre otro problemas.
En septiembre de 2015 fue aprobada por la UN la Agenda 2030 para el Desarrollo
Sostenible la cual está compuesta por 17 objetivos con sus respectivas metas que incluyen
reducción de la desigualdad en todas sus dimensiones, crecimiento económico inclusivo
con trabajo, ciudades sostenibles y cambio climático. (ONU.CEPAL, 2017)
Además, uno de los componentes de la Agenda es el turismo, considerado como un
fenómeno social, cultural y económico que tiene efectos sobre el entorno natural
perteneciente a la población local de los lugares visitados y a su vez sobre las personas que
visitan dichos lugares (OMT, 2010); éste es nombrado dentro de las metas de 3 de los 17
objetivos de la Agenda 2030, estos son: el objetivo número 8, trabajo decente y crecimiento
económico el cual tiene como fin de promover el crecimiento económico sostenido e
inclusivo, el empleo pleno y productivo y trabajo decente para todos; objetivo mero 12,
producción y consumo responsables encargado de garantizar modalidades de consumo y
producción sostenibles; y el objetivo número 14, vida submarina, responsable de conservar
y utilizar sosteniblemente los océanos, mares y recursos marinos. (ONU.CEPAL, 2017)
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Varias de las razones por las cuales el turismo está dentro del proyecto de desarrollo
sostenible es debido al gran interés que ha obtenido por los países, ya que ha sido un
actividad económica que no solo brinda beneficios monetarios tales como la creación de
empleo y generación de divisas; si no también se pueden obtener beneficios socio-
culturales que incluyen el mejoramiento de la educación, mantenimiento de la cultura y el
patrimonio (Altés, 2007), por consiguiente, un mero creciente de destinos turísticos de
todo el mundo han invertido en él.
Durante las seis últimas décadas, el turismo ha experimentado una continua expansión y
diversificación, convirtiéndose en uno de los sectores económicos de mayor crecimiento del
mundo, el cual demuestra una gran fortaleza y resistencia ya que a pesar de las crisis
ocasionales éste ha seguido evolucionando. (OMT, 2016)
Este sector en el año 2000 generó ingresos mundiales de $495.000 millones de dólares, los
cuales aumentaron en el año 2015 a $1.260.000 millones de dólares, como categoría
mundial de exportación, ocupa el tercer entre los sectores económicos puesto que ha
generado ingresos de 211.000 millones de dólares adicionales a los generados simplemente
por su actividad económica (OMT, 2016)
Por su parte, América latina en esta versión del desarrollo sostenible posee diferentes
oportunidades las cuales deben ser aprovechadas. Varios de los temas principales en el
documento se relacionan con temas de interés para esta parte del continente americano tales
como la reducción de la desigualdad, el crecimiento económico, el trabajo decente, las
ciudades sostenibles y el medio ambiente (ONU.CEPAL, 2017).
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Colombia, por su parte, es un país latinoamericano miembro de las Naciones Unidas, y está
comprometido en desarrollar e implementar actividades que promuevan el desarrollo
limpio, por tal motivo, a partir del año 2015 el presidente de la República creó la Comisión
Interinstitucional para el Alistamiento y Efectiva Implementación de la Agenda Post 2015 y
sus Objetivos de Desarrollo Sostenible, con la participación de diferentes sectores político-
administrativos con el fin de dar lineamientos, coordinar la preparación, implementación,
monitoreo, evaluación y seguimiento de la Agenda en el país. (Cancilleria, 2017)
Con el fin de generar sustentabilidad a los proyectos relacionados con el desarrollo
sostenible (como el caso del turismo responsable y sostenible), en Colombia existe la ley
1558 de 2012 la cual establece la necesidad de la implementación de los requisitos
contenidos en las normas técnicas sectoriales de turismo sostenible en aras de propiciar en
el sector el uso de buenas prácticas (MinCIT, 2014). Además, ha desarrollado un plan de
desarrollo turístico para cada uno de los departamentos del país, entre ellos Santander, uno
de los principales departamentos de Colombia debido a su aporte al Producto Interno Bruto
Nacional. (Gobernación de Santander, 2016)
El plan de desarrollo turístico de Santander, según el plan de ordenamiento territorial, está
compuesto por diferentes clústeres y micro-clústeres; en ellos intervienen municipios del
departamento considerados con alto potencial turístico por sus características
diferenciadoras (Fondo de promoción turistica de Colombia, 2012); sin embargo, la
estructura del departamento es diversificada (DANE, 2016) debido a que existe
heterogeneidad económica, demostrado por el índice de pobreza monetaria (IPM), (el cual
es de 45% en la zona urbana y 72% en su contraparte rural), y evidenciado en la inadecuada
distribución en los ingresos con coeficiente de Gini del orden del 0.471 para 2015.
(Gobernación de Santander, 2016).
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Esta heterogeneidad en el municipio impide que el departamento se desarrolle
simultáneamente a su totalidad y de manera sostenible en todos los municipios, por tanto,
es necesario analizar el potencial turístico teniendo en cuenta diversos marcos de
referencia. Para esta investigación se propone abordar el desarrollo turístico a partir del
componente de dimensión económica, con el fin de identificar perfiles de potencial turístico
en los principales municipios de Santander.
Objetivo: Teniendo en cuenta los principales municipios de Santander (en el marco de
dimensión económica) identificar los perfiles de potencial turístico
3. METODOLOGÍA
Parar alcanzar el objetivo planteado, el modelo metodológico se divide en 6 etapas para el
levantamiento, procesamiento y análisis de los datos basado en diferentes índices con el fin
de determinar el grado de similitud en el potencial turístico de algunos municipios de
Santander.
Esta metodología comienza con la selección de los municipios a analizar, seguida del
levantamiento de información enfocada a criterios para evaluar sitios turísticos; luego, se
realiza la selección del coeficiente adecuado para el análisis de las variables encontradas en
la fase anterior, posterior a ello se construye una matriz de coeficientes de similitud y una
matriz de distancia y, por último, se segmentan los municipios encontrados con el fin de
generar perfiles.
A continuación, se describe paso a paso cada una de las etapas de esta metodología:
3.1. Selección de los municipios
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El método de selección de los municipios de Santander se hizo de tipo no probabilístico
teniendo en cuenta como criterio de selección uno de los componentes que hacen parte de
la metodología para la creación de tipologías municipales propuesta por el Departamento
Nacional de Planeación (DPN) la cual permite identificar grupos más homogéneos de
entidades territoriales, en la particularidad de sus características y necesidades.(Sánchez,
González, & Osejo, 2014)
La tipología municipal comprende de 6 componentes temáticos, entre ellos se selecciona la
dimensión económica puesto que analiza la estructura económico-productiva de la entidad
territorial en una escala de 0 a 1; donde 0 representa al municipio con menores capacidades
económicas y 1 al municipio con mayores. En esta dimensión intervienen variables tales
como, el valor agregado municipal entendido como un estimado del aporte al PIB
departamental de los municipios, los ingresos municipales, consiste en la suma de los
ingresos recibidos por el municipio correspondiente a Ingresos tributarios, regalías -SGR- y
sistema general de participaciones -SGP, otra variable es la penetración a internet
considerado como la proporción hogares con acceso a internet en el municipio y por último
las disparidades económicas entendido como la diferencia del valor agregado municipal
respecto al promedio nacional municipal (Sánchez et al., 2014).
El Departamento Nacional de Planeación realizó una categorización en el año 2014 donde
se encuentra el listado de municipios según los componentes temáticos y tipología, una vez
organizado según dimensión económica, se eligieron los 25 primeros municipios, cantidad
considerada como una muestra representativa de los principales municipios de Santander
para evaluar diferentes perfiles de potencial turístico.
3.2. Identificación de criterios y características.
Con el fin de identificar similitudes entre los departamentos en cuanto a potencial turístico,
se seleccionan diversas características agrupadas en los factores propuestos por Duarte
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(2017). En el que se identificaron 887 características y/o criterios para la evaluación del
potencial turístico de un sitio los cuales fueron asociados y agrupados según su afinidad,
categoría gramatical, semejanza y tipo de sinonimia, estos se agruparon para crear
subfactores y estos a su vez factores.
Las características y criterios encontrados por Duarte (2017) fungen como marco de
referencia para buscar, recopilar, analizar, sintetizar y organizar la información necesaria de
cada uno de los 25 municipios para luego ser convertidas en diferentes variables
clasificadas según escala de medida tales como características asociadas a porcentaje de
vías nacionales, porcentaje de cobertura del acueducto, tasa de analfabetismo, entre otras;
variables de razón para el caso de información de la temperatura promedio de un municipio
dado en grados centígrados y por último variables por cantidad derivadas del número de
hoteles existentes en el municipio, numero de restaurantes, de montañas, de festividades,
entre otras más.
3.3. Selección del coeficiente de similitud
Teniendo en cuenta las características de los criterios a evaluar (variables en escala de
razón, de medida, etc.) utilizadas para estimar el grado de similitud entre cada par de
Municipios, durante la presente investigación se propone trabajar con el coeficiente de
similitud Coseno del ángulo entre vectores, puesto que configura una métrica de semejanza
entre características (Sidorov, Gelbukh, Gómez-Adorno, & Pinto, 2014).
.
( , ) *
ij
ij
ij
xy
s x y xy
Donde
i
x
y
j
y
representan el vector de criterios evaluados para cada municipio, y
i
x
y
j
y
la norma o medida del vector de características. Este índice además de indicar
la proporción de similaridad, permite identificar la relación entre cada par de Municipios,
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es decir, realiza un estudio de correlación con el objetivo de descubrir relaciones
subyacentes (tanto positivas como negativas) entre los municipios.
3.4. Construcción de la matriz de coeficientes de similitud.
Esta matriz se construye con el objetivo de conocer la similitud existente según los criterios
para la evaluación del potencial turístico de un sitio presentes en cada uno de los 25
municipios seleccionados anteriormente, se realizan los cálculos pertinentes, siguiendo la
expresión definida en el numeral anterior. En esta etapa se comparan los criterios presentes
en los municipios y se determina el porcentaje de similitud entre ellos. (Talero Sarmiento,
Rodríguez Escobar, & Garavito Hernandez, 2017)
3.5. Construcción de la matriz de distancia
En el presente trabajo se evaluará la distancia euclidiana entre dos entidades debido a su
relación con la similitud del coseno, la cual puede ser expresada de la siguiente forma:
 
221
ij ij
DS

Donde
es la distancia euclidiana entre las entidades
ij
,
ij
s
representa el coeficiente de
similitud entre las entidades
ij
.
3.6. Segmentación de los municipios
Una vez obtenida la matriz de distancia, se realiza la segmentación de municipios mediante
un agrupamiento jerárquico utilizando el software estadístico Minitab en su versión 17.
Teniendo en cuenta que dichas técnicas permiten clasificaciones de mayor exactitud que los
métodos de permutación como el k-means (Karypis, Kumar, & Steinbach, 2000) (Li, Chu,
Wang, & Yan, 2002) ahora bien, es necesario realizar una indicada selección del método de
enlace y la medida de distancia puesto que influyen considerablemente en los resultados
finales.
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Lo anterior en conjunto con los resultados obtenidos por Galili (2017), se toman como base
para proponer en el presente trabajo la utilización del método de enlace Ward y la función
de distancia de Pearson cuadrada, buscando así resaltar aquellos municipios que presentan
distancias atípicas y, por tanto, perfiles diferenciados de los otros municipios bajo estudio.
4. RESULTADOS
Los resultados obtenidos se dividen en 5 etapas de acuerdo a la metodología planteada:
4.1. Resultados de la Selección de los Municipios
Teniendo en cuenta el criterio de selección dado como el índice dimensión económica, los
primeros 25 municipios con mejor posicionamiento económico del departamento son:
Tabla 1. Municipios de Santander seleccionados para el estudio
1. Barrancabermeja
6. Sabana de
torres
11. Socorro
16. Vélez
21. Landázuri
2. Bucaramanga
7. Puerto Wilches
12. Cimitarra
17. Barbosa
22. Barichara
3. Floridablanca
8. San Vicente de
Chucurí
13. Rionegro
18. Los Santos
23. El Playón
4. Girón
9. San Gil
14. Málaga
19. Cerrito
24. Charalá
5. Piedecuesta
10. Lebrija
15. Aratoca
20. Villanueva
25. El Carmen de Chucurí
4.2. Resultados de la Identificación de criterios y características.
Al llevar a cabo el levantamiento de datos de cada uno de los municipios seleccionados
según la dimensión económica, se encontraron un total de 78 criterios para cada uno de
ellos, de los 887 identificados por Duarte (2017), esto debido a que la totalidad de
características de la investigación está enfocada la potencialidad turística de un sitio según
cualquier tipo de turismo, esto quiere decir que algunas de esas características no se
encuentran, no son desarrolladas o no son adecuadas para este departamento del país.
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4.3. Resultados de Construcción de la matriz de coeficientes de similitud.
A partir de los 25 municipios seleccionados, se identifica por medio de una matriz la
presencia de los 78 criterios en cada uno de los municipios, por consiguiente, se realizó la
evaluación de los coeficientes de similitud de cada uno de ellos, lo cual arrojó como
resultado una matriz de 25x25 que refleja el porcentaje de similitud que hay entre un
departamento con respecto a los otros 24 restantes (Figura 1).
4.4. Construcción de la matriz de distancia
De acuerdo con los coeficientes que se calcularon en la etapa número 4 de la metodología,
se llevó a cabo la construcción de la matriz distancia haciendo lo respectivos cálculos
mencionados y propuestos por Gower (1996), esto con el fin de establecer la distancia que
hay entre un municipio con respecto a los otros. (Figura 2).
Figura 1. Matriz de similitud
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Figura 2. Matriz de distancias
4.5. Segmentación de los municipios
Por último, se realizó la segmentación de los 25 municipios y se organizaron en 5
grupos/perfiles, a cada uno pertenecen un número heterogéneo de municipios,
representados por diferentes colores para poder identificarlos en el dendrograma (Figura 3)
y en el mapa político con representación de provincias de Santander (Figura 4).
En el dendrograma (Figura 1), podemos observar que existen valores negativos en cuanto a
la similaridad de los municipios, esto debido a que existen distancias atípicas entre ellos, es
decir, el parecido en cuanto a los criterios que fueron tomados en cuenta como número de
ríos, tasa de analfabetismo, número de hoteles, difiere en cantidad o porcentaje (de acuerdo
al tipo de variable) con respecto a otros u otros grupos de municipios.
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Al analizar el grupo formado de municipios de color azul, todos ellos tienen mayor
porcentaje de similitud con respecto a los 4 perfiles restantes, empezando con Cimitarra y
el Carmen de Chucurí en donde aproximadamente 39 de los 78 criterios tienen valores
cercanos o iguales, tales como, la temperatura promedio ya que en cimitarra es de 27,5°C y
en el Carmen de Chucurí es de 27°C, la tasa de analfabetismo es del 32% para los dos
municipios, entre otras 37 características más.
Figura 3. Dendrograma con los perfiles seleccionados
Sabana de torres
Puerto Wilches
Los santos
Rionegro
Charalá
Málaga
Lebrija
Landazuri
El Playon
Cerrito
Socorro
San Gil
Floridablanca
Bucaramanga
Barrancabermeja
San vicente de Chucurí
Piedecuesta
Giron
Barbosa
El Carmen de Chucurí
Cimitarra
Velez
Barichara
Villanueva
Aratoca
-63,12
-8,75
45,63
100,00
Similaridad
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Figura 4. Mapa político y de provincias de Santander
Alguna de las posibles similitudes entre los departamentos puede darse por su cercanía en
la posición geográfica o porque pertenecen a la misma provincia, esto sucede con los
municipios Puerto Wilches, Sabana de Torres y Rionegro debido a que comparten
diferentes carreteras nacionales y departamentales y ríos; sin embargo, existe un porcentaje
más alto de similitud entre Puerto Wilches y Sabana de Torres porque en estos dos
municipios durante la historia de Santander han pasado por dificultades en cuanto a número
de asesinatos y homicidios por parte de fuerzas armadas, esto ha producido un retraso
considerable en el desarrollo de estos mismos, por consiguiente sus porcentajes de barreras
de acceso a agua mejorada, tasa de analfabetismo y lugares para el aprovechamiento
turístico es bajo.
En cuanto al área metropolitana de Bucaramanga (AMB) compuesta por la misma
Bucaramanga, Floridablanca, Piedecuesta y Girón se encuentra segmentada en dos perfiles,
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ya que Bucaramanga y Floridablanca tiene mayor desarrollo en cuanto a la importancia de
generar escenarios deportivos para los habitantes del territorio, tiene mayor número de
hoteles, parques, restaurantes, instalaciones hospitalarias, además, hacen parte de los
primeros municipios con mayor dimensión económica, valor agregado e ingresos
municipales del mismo modo que lo hace Barrancabermeja y tiene mayor desarrollo
turístico igual que San Gil a comparación de Piedecuesta y Girón.
Con relación al perfil de color violeta (uno de los grupos con mayor distancia geográfica
entre municipios, de los cuales la mayoría pertenecen a una provincia diferente (Figura 2)),
los municipios de Cerrito y el Playón poseen aproximadamente 55% de similitud debido a
que poseen igual número de arquitectura popular y/o espontánea, la tasa de alfabetismo esta
entre 30% y 32%. Otros municipios similares en orden son: Landázuri, el cual posee
porcentajes similares a criterios como: acceso a fuentes de agua mejorada, tasas de hurtos a
automóviles, etc. Y Lebrija y Málaga, con un porcentaje de similitud entre ellos de 62%.
Respecto a la categorización de los 78 criterios los cuales pertenecen a determinados
factores propuestos en el trabajo de Duarte (2017), se encuentran representados los factores
en la Figura 5, esta consta de diagramas de caja de datos de los promedios de los factores
para cada perfil, donde se observan semejanzas entre todos los perfiles (como Accesibilidad
y Cultural); sin embargo, los municipios con mayor desarrollo económico como los que
pertenecen en el Área Metropolitana de Bucaramanga se encuentran con mejor promedio en
estos factores mencionados, lo mismo sucede con el factor Seguridad, Planta Turística e
Infraestructura.
Ahora bien, al analizar el factor natural el perfil violeta tiene un promedio superior con
respecto a otros debido a que tienen menor desarrollo urbanístico, y por consiguiente,
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predomina características tales como mayor porcentaje de recursos naturales y paisajísticos
potenciales para el turismo.
Finalmente, los perfiles con color azul y violeta, poseen el menor número de habitantes en
el departamento como lo podemos observar en el diagrama de caja del factor Capital
Humano y Turístico, así mismo, son los que tienen menor Planta Turística y Seguridad,
debido a que en estos municipios no se ha implementado o desarrollado de manera eficaz
los proyecto de desarrollo turístico de Santander, con una excepción en particular que es el
municipio de Barichara. (Fondo de promoción turistica de Colombia, 2012)
Figura 5. Diagrama de caja de datos de los promedios de los Factores para cada perfil
54321
0,50
0,25
0,00
54321 54321
0,50
0,25
0,00
0,50
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54321
0,50
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Accesibilidad
Capital Humano & T uristico
Cultural
Natural
Infraestructura
Planta turística
Seguridad
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Bogotá, Colombia.
5. CONCLUSIONES Y DISCUSIÓN
Durante la realización de la presente investigación se encontraron limitantes en el
levantamiento de datos debido a que, en las fuentes secundarias de cada uno de los
municipios, no se encontraba la suficiente información para los 887 criterios iniciales, y, de
los 87 municipios de Santander, se analizaron solo los 25 principales según su dimensión
económica. Ahora bien, a pesar de las limitantes se logró aplicar una metodología basada
en técnicas de inteligencia artificial enfocadas en la generación de perfiles o información
subyacente en bases de datos, de esta manera, mediante la estimación de coeficientes de
similitud (y su respectiva función de distancia) se lograron identificar 5 perfiles
relacionados con características para el desarrollo del turismo en Santander.
Estos 5 perfiles encontrados, son útiles para generar futuros proyectos de desarrollo
turístico enfocado en las características de cada uno de los municipios con el objetivo de
disminuir la heterogeneidad económica, de hecho, en los municipios que pertenecen al
perfil de color azul se pueden generar actividades turísticas de apreciación arquitectónica y
paisajística, en el perfil de color rojo se puede desarrollar turismo histórico-cultural, en
cuanto al perfil verde es óptimo para un tipo de turismo comercial y/o de aventura, en el
perfil violeta es posible implementar turismo rural y por, último en el perfil amarillo se
puede llevar a cabo turismo natural.
Finalmente, los futuros trabajos relacionados con esta investigación están enfocados en
analizar la simililaridad de todos los municipios de Santander, realizar un análisis
jerárquico ponderado y proponer proyectos de mejora de vías, conservación del patrimonio,
adecuación de espacios culturales, preservación de naturaleza etc.
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Noviembre 21 y 22
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RESUMEN HOJA DE VIDA
Duarte-Duarte, Juan Benjamín
Doctor en Finanzas, Profesor planta de la Escuela de Estudios Industriales y Empresariales
de la Universidad Industrial de Santander. Miembro del grupo de investigación Finance &
Management.
Talero-Sarmiento, Leonardo Hernán
Candidato a Maestría en Ingeniería Industrial. Ingeniero Industrial de la Universidad
Industrial de Santander. Investigador del grupo de investigación Ópalo de la Universidad
Industrial de Santander.
Rodríguez-Padilla, Diana Carolina
Candidata a Ingeniera Industrial de la Universidad Industrial de Santander, Colombia.
Miembro del grupo de investigación Finance & Management.
Article
Full-text available
El presente trabajo determina el efecto de aplicar una estrategia de evaluación continua en la asignatura Finanzas y Presupuestos en la Universidad Industrial de Santander. Para ello se diseña un estudio longitudinal con el que se determina si la estrategia contribuye al proceso de formación del estudiante. El estudio estadístico parte de la aplican de un instrumento de recolección de información en escala Likert al comienzo y final de la prueba piloto, el cual se enfoca en evaluar tres constructos propuestos: formación por competencias, comunicación y dedicación. Los resultados se evalúan usando una prueba t-pareada, análisis estadístico multivariante, y un modelo de regresión lineal. Los principales resultados indican que la estrategia aplicada a los estudiantes de Finanzas y Presupuestos genera un aumento en su dedicación al estudio, fortalece el enfoque por competencias, y genera más exigencia en la comunicación, impactando positivamente el desempeño académico del estudiante.
Article
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We show how to consider similarity between features for calculation of similarity of objects in the Vector Space Model (VSM) for machine learning algorithms and other classes of methods that involve similarity between objects. Unlike LSA, we assume that similarity between features is known (say, from a synonym dictionary) and does not need to be learned from the data.We call the proposed similarity measure soft similarity. Similarity between features is common, for example, in natural language processing: words, n-grams, or syntactic n-grams can be somewhat different (which makes them different features) but still have much in common: for example, words “play” and “game” are different but related. When there is no similarity between features then our soft similarity measure is equal to the standard similarity. For this, we generalize the well-known cosine similarity measure in VSM by introducing what we call “soft cosine measure”. We propose various formulas for exact or approximate calculation of the soft cosine measure. For example, in one of them we consider for VSM a new feature space consisting of pairs of the original features weighted by their similarity. Again, for features that bear no similarity to each other, our formulas reduce to the standard cosine measure. Our experiments show that our soft cosine measure provides better performance in our case study: entrance exams question answering task at CLEF. In these experiments, we use syntactic n-grams as features and Levenshtein distance as the similarity between n-grams, measured either in characters or in elements of n-grams.
Article
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This paper presents the results of an experimental study of some common document clustering techniques. In particular, we compare the two main approaches to document clustering, agglomerative hierarchical clustering and K-means. (For K-means we used a "standard" K-means algorithm and a variant of K-means, "bisecting" K-means.) Hierarchical clustering is often portrayed as the better quality clustering approach, but is limited because of its quadratic time complexity. In contrast, K-means and its variants have a time complexity which is linear in the number of documents, but are thought to produce inferior clusters. Sometimes K-means and agglomerative hierarchical approaches are combined so as to "get the best of both worlds." However, our results indicate that the bisecting K-means technique is better than the standard K-means approach and as good or better than the hierarchical approaches that we tested for a variety of cluster evaluation metrics. We propose an explanation for these r...
Article
El presente informe destaca la relevancia adquirida por el turismo en el debate internacional sobre desarrollo sostenible, presenta datos sobre la demanda turística y la contribución del turismo a la economía de los países prestatarios del Banco e incluye un breve diagnóstico del sector a nivel regional. Asimismo, por primera vez, se publican datos agregados sobre las actividades del grupo BID en turismo en el periodo 1969-2005, incluyendo lecciones aprendidas. El documento no pretende ser exhaustivo, sino crear conciencia sobre la importancia del sector en los países de la región y los retos que enfrentan para lograr un desarrollo turístico sostenible y mantener la competitividad en un mercado global. Otro objetivo aquí es situar, en un marco común, la propia actividad del Banco en el sector, que se encuentra repartida entre diferentes departamentos regionales de operaciones y divisiones.
Conference Paper
This paper presents an improved fuzzy c-means algorithm to solve the manufacturing cell formation problems. The proposed algorithm, which integrates the subtractive algorithm (to produce an initial solution), the fuzzy c-means (FCM) algorithm and a solution selecting procedure (to identify the best solution), remedies the major weaknesses of original FCM clustering. We test the performance of the proposed algorithm with 20 data sets from open literature and 60 generated data sets. Our experiments show that the proposed approach performs much better than the original FCM and the solutions are consistent with the best solutions found in references or the control solutions
Colombia en la implementación de la Agenda
  • Cancilleria
Cancilleria. Colombia en la implementación de la Agenda 2030.1.
Boletín técnico Encuesta Nacional de Calidad de Vida
DANE. (2016). Boletín técnico Encuesta Nacional de Calidad de Vida. Pobreza Monetaria 2016: ECV 2015, 1-52.
Plan Nacional de Desarrollo, Todos Por un Nuevo País 2014 -2018 (tomo I)
DNP, (2015). Plan Nacional de Desarrollo, Todos Por un Nuevo País 2014 -2018 (tomo I). Gobierno de Colombia (Vol. 53).
Key factors characterization in tourism projects evaluation
  • Juan Duarte-Duarte
  • Benjamín
Duarte-Duarte, Juan Benjamín. (2017). Key factors characterization in tourism projects evaluation. INNODOCT/17 International Conference on Innovation, Documentation and Education. Valencia, España.
Hierarchical cluster analysis on famous data sets -enhanced with the dendextend package
  • T Galili
Galili, T. (2017). Hierarchical cluster analysis on famous data sets -enhanced with the dendextend package.1.
Plan Desarrollo Departamental Santander. Departamento Nacional de planeanción
  • Santander Gobernación De
Gobernación de Santander. (2016). Plan Desarrollo Departamental Santander. Departamento Nacional de planeanción. 419.