En los últimos años, con el uso generalizado de datos de localización, han aumentado las expectativas en cuanto al análisis urbano y la gestión turística que utilizan datos sobre el flujo de personas.
Este estudio analizó la distribución de visitantes por edad, género y día de la semana/festivo utilizando datos de flujo peatonal de malla de 250 m en el área central de la ciudad de Kobe. Primero, Getis-ord Gi*Identificamos zonas de alta y baja afluencia mediante medidas estadísticas y cuantificamos la distribución espacial de cada atributo. Posteriormente, realizamos un análisis de clústeres con JMP utilizando la estadística Gi* como característica para categorizar los patrones espaciales de flujo peatonal.
Como resultado, se identificaron grupos distintivos para cada grupo demográfico, incluyendo un patrón de tipo fin de semana principalmente entre los jóvenes, un tipo de mediana edad y mayores con una alta proporción de uso comercial entre semana, y un patrón independiente principalmente entre los ancianos.Además, una comparación con la clasificación utilizando el Índice de Similitud de Imágenes (FSIM) mostró que el análisis de clústeres utilizando directamente la estadística Gi* produjo resultados más interpretables que reflejaban la estructura espacial .
Este estudio demuestra que las características de los datos de flujo humano pueden visualizarse claramente mediante el análisis de conglomerados utilizando JMP, y se espera que sea útil en las políticas turísticas, la planificación urbana y las estrategias de ubicación de alojamientos.
