La presente tesis doctoral analiza cómo las redes sociales han transformado la forma en que los turistas interactúan con los destinos y cómo estos nuevos canales de comunicación pueden aprovecharse para el marketing turístico basado en datos. A partir del caso de estudio de la ciudad de León, la investigación combina técnicas de big data e inteligencia artificial (IA) para extraer, procesar y analizar información procedente de más de 140.000 publicaciones de Instagram, con el fin de entender mejor las preferencias, emociones y comportamientos de los visitantes.

El trabajo parte del reconocimiento de que las redes sociales generan diariamente millones de datos que reflejan la experiencia de los turistas. A través del análisis de este contenido generado por los usuarios (UGC), la tesis busca ofrecer herramientas y metodologías útiles para que las organizaciones de marketing de destinos (DMO) puedan diseñar estrategias más eficaces y adaptadas a las tendencias digitales.

El estudio se estructura en siete capítulos —cuatro empíricos y tres teóricos—, de los cuales se presentan los tres más relevantes. En ellos se desarrollan metodologías de web scraping, aprendizaje automático y aprendizaje profundo aplicadas a la extracción de datos visuales y textuales de Instagram. Se abordan, además, aspectos éticos en la gestión de datos y se realiza un análisis bibliométrico que revisa el estado de la investigación sobre UGC y turismo urbano.

La metodología de investigación comprende cinco fases: selección de la red social (Instagram), elección del destino (León), extracción masiva de datos, clasificación de usuarios (turistas, residentes y empresas) y aplicación de modelos de IA para el análisis de texto e imagen. Esta estructura permite descubrir patrones de comportamiento que los métodos tradicionales no alcanzan a detectar.

Entre los resultados más destacados, la tesis demuestra que las emociones positivas expresadas en las publicaciones incrementan notablemente la imagen positiva del destino y fomentan el engagement. Las fotografías con personas —especialmente selfies— generan mayor interacción que las imágenes de paisajes o monumentos. Asimismo, se observa que los influencers con menos seguidores (nano influencers) logran tasas de participación más altas que los grandes perfiles, debido a su mayor autenticidad y conexión con la comunidad local.

Las conclusiones ofrecen estrategias prácticas para optimizar el marketing turístico de León: fomentar experiencias “instagrameables”, promover contenido visual atractivo y emocional, y aprovechar la IA para la toma de decisiones basada en datos. El estudio propone un marco metodológico replicable para otros destinos patrimoniales, demostrando cómo el análisis de big data puede mejorar la competitividad y la gestión de marca territorial.

Finalmente, la tesis ha derivado en la creación de la plataforma Photo Data Tour Analytics, una herramienta innovadora que analiza el comportamiento de los usuarios en redes sociales para ofrecer información estratégica en tiempo real, consolidando a León como referente en el uso de inteligencia artificial aplicada al marketing turístico.

Título: Información impulsada por inteligencia artificial: análisis de contenido visual y textual en redes sociales para la gestión del marketing de destinos de la ciudad de León
Autor: Sofía Blanco Moreno
ISBN: 979-13-87583-24-8
Depósito legal: LE 448-2025
Cómo citar: Cómo citar: BLANCO MORENO, Sofía (2025): Información impulsada por inteligencia artificial: análisis de contenido visual y textual en redes sociales para la gestión del marketing de destinos de la ciudad de León, León, Universidad de León.
La edición de esta obra, que obtuvo el XXIX Premio “Mariano Rodríguez para Jóvenes Investigadores” en la convocatoria 2024, ha sido financiada por la “Fundación Carolina Rodríguez”.