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Anduli
Revista Andaluza de Ciencias Sociales
ISSN: 1696-0270 • e-ISSN: 2340-4973
EL CONSUMO TURÍSTICO NACIONAL Y EXTRANJERO EN
LAS COMUNIDADES AUTÓNOMAS DE ESPAÑA (2002-2019)
DOMESTIC AND FOREIGN TOURISM CONSUMPTION IN
AUTONOMOUS COMMUNITIES OF SPAIN (2002-2019)
Diana-Valeria
Delgado-Campuzano
Universidad Estatal de Milagro, Ecuador
ddelgadoc@unemi.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-7165-1255
Jazmín-Jessenia
Peñael-León
Universidad Estatal de Milagro, Ecuador
jpenaell@unemi.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-8586-1568
Byron
Oviedo-Bayas
Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Ecuador
boviedo@uteq.edu.ec
https://orcid.org/0000-0002-5366-5917
Jorge-Humberto
Guanin-Fajardo
Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Ecuador
jguaninf@uteq.edu.ec
https://orcid.org/0000-0001-9150-4009
Resumen
La demanda de turistas por parte de las co-
munidades españolas varía cada año, y el tu-
rismo de consumo aumenta su popularidad.
El objetivo de este trabajo es analizar el con-
sumo generado por los turistas nacionales y
extranjeros dentro de las comunidades espa-
ñolas entre 2002 y 2019. El análisis de los
datos se realiza mediante el algoritmo del ve-
cino más cercano KNN. Se utiliza un análisis
de agrupamiento para identicar el consumo
turístico logrando un 68% de precisión al cla-
sicar los datos. Los resultados indican que
el colectivo de turistas internacionales con
consumo potencial opta por comunidades del
centro-norte peninsular y centro-oeste medi-
terráneo en periodos estivales. Mientras que
los turistas nacionales tienen un consumo
continuado y permanente en comunidades
como: Madrid, País Vasco, Aragón, Castilla
de la Mancha, Castilla y León, Galicia y Va-
lencia. En términos generales, la demanda
turística valora más positivamente destinos
como Baleares y Canarias, así como el litoral
mediterráneo, que son decisivos para la sa-
tisfacción del turista.
Palabras claves: Consumo turístico, Desti-
nos turísticos, Algoritmo KNN, Demanda tu-
rística, Análisis de datos.
Abstract
The demand for tourists by Spanish
communities varies every year, and
consumer tourism is increasing in popularity.
The objective of this study is to analyze the
consumption generated by domestic and
foreign tourists within Spanish communities
between 2002 and 2019. Data analysis is
performed using the KNN nearest neighbor
algorithm, and a clustering analysis is used
to identify tourism consumption in which
68% accuracy is obtained when classifying
the data. The results indicate that the
group of international tourists with potential
consumption opts for communities in the
central-northern peninsula and central-
western Mediterranean during the summer.
National tourists have a continuous and
permanent consumption in communities such
as Madrid, Basque Country, Aragón, Castilla
de la Mancha, Castilla y León, Galicia and
Valencia. In general terms, tourist demand is
high for destinations such as the Balearic and
Canary Islands, as well as the Mediterranean
coast, which are crucial for tourist satisfaction.
Keywords: Consumption, Tourist
destinations, KNN algorithm, Tourism
demand, Data analysis.
Cómo citar este artículo/ citation: Delgado, Diana; Peñafiel, Jazmín; Oviedo, Bayron; Guanin, Jorge (2025).
El Consumo Turístico Nacional y Extranjero en las Comunidades Autónomas de España (2002-2019).
ANDULI 28 (2025) pp.245-262, https://doi.org//10.12795/anduli.2025.i28.10
Enviado 23.07.2024 Revisado 13.01.2025 Aprobado 22.05.2025
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1. Introducción
España es uno de los destinos turísticos más importantes del mundo. Según datos
del 16 de diciembre de 2022 de la Organización Mundial del Turismo (OMT) (La
Moncloa, 2022; UNWTO, 2023). España recibió en noviembre del 2022 5,3 millones
de pasajeros procedentes de aeropuertos internacionales, esto ha representado el
93,2% de los que llegaron en el mismo mes de 2019, según los datos publicados por
Turespaña (https://www.tourspain.es/es/) a partir de los registros de Aena. En lo que
va de año la entrada de pasajeros por vía aérea alcanza los 74,7 millones (Zarzoso,
2022, Guzmán Díaz et al., 2024). A este respecto, España ocupa el segundo lugar
dentro de la clasicación de países por ingresos del turismo internacional (después
de Estados Unidos) o por llegadas de turistas internacionales (después de Francia)
(Ruiz-Molina et al., 2013; Tari et al., 2020).
Dentro de este contexto, la economía española depende en gran medida del turismo
(Elizondo Saltos et al., 2021; Lozano et al., 2021), sobre todo, del turismo internacio-
nal que aporta aproximadamente el 6% del PIB del país; y, los ingresos generados
por este concepto suponen el 65% del décit comercial (Rico-Amoros et al., 2009;
Valiente et al., 2016), de ahí que, estas proporciones aancen el estudio de los fac-
tores determinantes del volumen de turismo demandante hacia España (Puig et al.,
2017; Fernández et al., 2017; Herrero et al., 2025). Por ello, el turismo, al igual que
cualquier otra actividad económica está sujeto a las exigencias y oscilaciones de un
mercado, en cuya conguración esencial participan dos fuerzas fundamentales: la
demanda y la oferta, que se relacionan entre sí (Flores-Ruiz et al., 2021; Chen, Y et
al., 2023). Hoy en día, la crisis económica mundial ha afectado a todos los ámbitos,
incluyendo el turístico (Boto-García y Mayor M, 2022).
Degirmenci et al. (2025) indican que el apoyo recibido por las economías fuertes atraen
a turistas refugiados en la calidad de atracciones turísticas. En este punto, países con
economías fuertes alejan a grupos determinados de turistas al aplicar impuestos de-
bido a la huella medio ambiental y de carbono que los turistas dejan en sus ciudades
(Herrero et al., 2025; Pousa-Unanue et al., 2025). Sin descartar también el carácter
procíclico de la demanda turística mundial, que conlleva a una mayor resistencia del tu-
rismo ante las adversidades del entorno y en una más rápida respuesta a la crisis (Fer-
nández y Bedia, 2004; Bruna y Duque, 2015). De señalarse que, a partir del 2009, la
demanda de la industria turística internacional comienza a dar signos de recuperación
de la crisis, mucho antes que el resto de los sectores económicos y empieza a mostrar
resiliencia (Muñoz, 2007; De Oliveira Santos, 2009; Duro, 2016; Chico et al., 2017).
Ante esta observación, cabe reexionar sobre el comportamiento turístico y la tras-
cendencia de la sensibilidad turística y cambios en el ciclo económico que ha co-
brado mayor importancia. Así, en la última década percibió un crecimiento anual
continuo, hasta llegar a las cifras que se presentan hoy en día. Por esta razón, Espa-
ña, a nales de 2018 se encontraba en la segunda posición como receptor de turistas
a nivel mundial y de volumen de ingresos que este sector generaba (Carril et al.,
2012; Aguaza, 2013; Marmolejo Martin et al., 2016). Tal y como mencionan Gutiérrez
et al., (2017), Logar y Van Den Bergh, (2013), que en los años posteriores a la crisis
económica vivida en España. El sector turístico ayudó a compensar la mala situación
de otras actividades y ha servido como motor para la recuperación de la economía a
nivel nacional (Gabarda-Mallorquí et al., 2022).
Se puede armar que el turismo es una de las actividades que aporta mayor riqueza
a la economía del Reino de España según datos de la Cuenta Satélite de Turismo
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Artículos • Diana-Valeria Delgado-Campuzano, Jazmín-Jessenia Peñael-León,
Byron Oviedo-Bayas, Jorge-Humberto Guanin-Fajardo
elaborada por el Instituto Nacional de Estadísticas (INE), en el 2018 aportó al PIB
147.946 millones de euros o lo que es lo mismo un 12,3%, creó cerca de tres millones
de puestos de trabajo que corresponden al 12,7% del empleo total generado y ade-
más ha jugado un papel clave en la balanza de pagos ya que su aportación de divi-
sas ha ayudado en muchas ocasiones a compensar el décit comercial exterior (INE,
2022). Debido a que la actividad turística en muchas ocasiones conlleva la unión y la
puesta en contacto de diferentes culturas, esto también ha servido de motor de de-
sarrollo para numerosos cambios sociales (Cadarso et al., 2016; Stylos et al., 2018).
En este contexto, el presente trabajo tiene como objetivo principal aportar mayor
conocimiento sobre el consumo del turista nacional o internacional prepandémico,
centrándose en realizar un análisis sobre consumo del turista nacional y extranjero
en las comunidades españolas desde el año 2002 hasta el 2019. Por tal razón, se
proponen las siguientes preguntas de investigación: ¿Qué variables según su nivel
de agrupación son determinantes para el consumo turístico español? Considerado
el agrupamiento de las variables, ¿cuál es la respuesta de llegada común turística
nacional e internacional entre comunidades? Todo ello, explorando datos turísticos
previos a la pandemia COVID-19.
En adelante el trabajo se encuentra ordenado de la siguiente manera: el segundo
apartado realiza una revisión de los trabajos relacionados con las técnicas aplicadas
y hallazgos relevantes. El tercer apartado, presenta la metodología usada. El cuarto
apartado, introduce el modelo empírico y presenta hallazgos derivados del estudio
de las variables de acuerdo con la técnica del vecino más cercano (KNN) para descu-
brir variables de importancia, ademas de las limitaciones y trabajos futuros. El quinto
apartado incluye nalmente las principales conclusiones y limitaciones del estudio.
2. Trabajos Relacionados
Es evidente que empresas dedicadas al turismo ofrezcan y cautiven al mayor núme-
ro de turistas hasta su destino, en este caso, mucho tendrá que relacionarse con el
atractivo y la demanda por parte del usuario. Este estudio se fundamentó principal-
mente en las aproximaciones de trabajos habituales al consumo turístico en España.
Se analizaron diversas metodologías y enfoques utilizados en investigaciones pre-
vias, lo que permitió una comprensión integral de los patrones de consumo turístico.
Además, se consideraron variables clave como el comportamiento de los turistas, las
preferencias de destinos, el impacto económico del turismo y las tendencias emer-
gentes en el sector.
Estos elementos proporcionaron una base sólida para evaluar y contextualizar los
resultados del estudio dentro del marco del turismo en España. Pérez Pinzón y Ru-
geles Paez (2024), analizan los efectos de la pandemia sobre el turismo de camping
(rural) caracterizando los factores que la determinan. Se desvela que existe un equili-
brio entre la oferta y demanda. Con un importante impacto económico especialmente
en el empleo y rendimiento del sector. Los autores aplican como método de estudio
el análisis factorial y agrupamiento de datos. El análisis factorial permitió identicar
las principales variables que inuyen en la oferta y demanda, mientras que el análisis
de clúster ayudó a segmentar el mercado en grupos homogéneos facilitando la com-
prensión de las dinámicas internas del sector.
Estos enfoques metodológicos proporcionaron una visión detallada y estructurada del
funcionamiento del mercado, destacando áreas de fortaleza y oportunidades para un
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desarrollo sostenible y equilibrado. Entre tanto Sánchez-Rivero et al., (2022), estu-
diaron la acogida que tuvieron las páginas web de alojamiento en la Comunidad de
Extremadura usando para ello el algoritmo de agrupación KNN como resultado predo-
minante tuvieron que los establecimientos de alojamiento turísticos tienen deciencia
para explotar este recurso tecnológico y aumentar de esta manera la presencia del
turista. Desde otra perspectiva Montaño (2019), propuso el análisis de regresión para
estimar la duración de estancia de turistas en las Islas Baleares. Al aplicar este méto-
do se comprobó que es posible replicar las estimaciones de su estancia obtenidas a
partir de encuestas para las distintas islas, años y también nacionalidades; incluso es
posible completar los datos en los que fallaron las estadísticas ociales y obtener una
estimación homogénea que apunte a múltiples comparaciones, incluida la temporal.
La capacidad de realizar estas comparaciones a lo largo del tiempo y entre dife-
rentes grupos demográcos y geográcos ofrece una herramienta valiosa para el
análisis del comportamiento turístico. Además, esta metodología mejora la precisión
y abilidad de las estimaciones, que proporciona una base sólida para la toma de
decisiones estratégicas y la planicación en el sector turístico. Por el contrario, Martín
et al., (2020) analiza qué cambios se producen en las tendencias estacionales del
sector turístico en España usando como herramienta el indicador multidimensional
de estacionalidad turística junto con el método de distancia de Peña (DP2), que
permite medir las disparidades entre distintos objetos de estudio en distintas zonas.
Se examinó la variación de estacionalidad turística en destinos urbanos sensible a la
variación del ciclo económico, principalmente, como consecuencia del efecto de las
variaciones en las llegadas de turistas nacionales que afectan al consumo.
También se estudió los diferentes períodos de crecimiento económico o recesión
que inuyen en los patrones de viaje y estancia de los turistas nacionales, alterando
la demanda en diversas épocas del año. Adicionalmente, el análisis aborda cómo
estas variaciones estacionales afectan la planicación y gestión de recursos en los
destinos urbanos, destacando la importancia de estrategias adaptativas para mitigar
los efectos adversos y aprovechar las oportunidades que surgen en diferentes fases
del ciclo económico. Este enfoque proporciona una comprensión integral de las diná-
micas estacionales y su relación con el contexto económico, ofreciendo perspectivas
valiosas para la industria turística y los responsables de la toma de decisiones.
Por su parte, Sánchez-Sánchez et al., (2021) desarrolla un modelo estructural que
mide el comportamiento de los turistas culturales para ayudar a comprender mejor la
afectación de su delidad con un destino turístico dentro de España, ellos examina-
ron el modelo de ecuaciones estructurales (SEM) basados en los nuevos segmentos
de demanda turística, con el n de que los resultados obtenidos ayuden al diseño
de estrategias de marketing. Esta segmentación asegura la periodicidad de visitas
de los turistas culturales a un mismo destino y, por tanto, conseguir la delización de
los clientes que se deriva en un consumo estático del turista que consigue regresar.
Otra forma de contribuir con el consumo turístico está vinculada con la gastronomía,
que es un sello de autenticidad de sus poblaciones ya que la variedad y calidad die-
re según cada país reejando la riqueza cultural y las tradiciones culinarias locales.
La gastronomía no solo atrae a los turistas interesados en experimentar los sabores
únicos de cada región, sino que también fomenta el desarrollo económico al apoyar
a productores locales, restaurantes y mercados mediante el potencial consumo tu-
rístico. Además, la promoción de rutas gastronómicas y festivales culinarios puede
potenciar la imagen turística de un destino, ofreciendo experiencias memorables que
fortalecen la identidad cultural y generan un impacto positivo en la economía local.
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Byron Oviedo-Bayas, Jorge-Humberto Guanin-Fajardo
El enfoque que antecede resalta la importancia de la gastronomía como un elemento
clave en la oferta turística, capaz de enriquecer la experiencia del visitante y con-
tribuir de manera signicativa al desarrollo sostenible del turismo. Así, el turismo
gastronómico resulta ser un precursor clave del nivel de satisfacción de los turistas.
La buena organización del viaje, que incluye la planicación de experiencias culina-
rias, es un factor motivador signicativo para los turistas. Los turistas gastronómicos
tienden a gastar más durante su estancia, atraídos por la oportunidad de degustar
platos locales y participar en actividades relacionadas con la comida, como clases
de cocina, visitas a mercados y catas de productos regionales (e.g., vino, queso).
Por otro lado, la falta de motivación o una organización deciente del viaje puede
resultar en un menor gasto turístico. Esto destaca la importancia de ofrecer experien-
cias gastronómicas bien planicadas y promocionadas, que no solo incrementen la
satisfacción y el gasto de los turistas, sino que también fortalezcan la economía local
y la identidad cultural del destino. En denitiva, el turismo gastronómico se convierte
en un motor esencial para el desarrollo turístico sostenible y la delización de los
visitantes. (Dorta-Alfonso, D., y Padrón-Ávila, H., 2021).
A este respecto, Núñez-Tabales et al., (2023) con el objeto de garantizar el desa-
rrollo sostenible del turismo en Córdoba (España) en momento de pandemia, en su
investigación aplican una encuesta para conocer si la creación oportuna de espacios
seguros pueda mejorar la calidad de vida del residente y la experiencia del visitante.
La investigación abarcó diversos aspectos, incluyendo la percepción de seguridad en
áreas públicas, la implementación de medidas sanitarias en sitios turísticos y la adap-
tación de infraestructuras para mantener el distanciamiento social. Además, se con-
sideró la importancia de involucrar a la comunidad local en la planicación y gestión
de estos espacios seguros, fomentando un ambiente de conanza y colaboración.
En última instancia, la investigación ofreció recomendaciones prácticas para políticas
y estrategias que aseguren un turismo resiliente y sostenible, beneciando tanto a
los residentes como a los visitantes. Ya que las zonas centrales de la ciudad y con
mayor auencia turística generaba rechazo en la población. Una cuarta parte se
mantenía neutral y otra no aceptaba la llegada del turismo. Apostando para ello el
uso las nuevas tecnologías mediante la integración del denominado turismo inteli-
gente (smart tourism).
Así mismo y desde otra perspectiva Capdepón Frías (2023) entre otras formas de
consumo turístico a las tradicionales como el rural, playa o de cultura, estudia tam-
bién el planteamiento de alternativas para el impulso de prácticas recreativas asocia-
das a distintos mecanismos de conservación del turismo. De hecho, el agroturismo
surge también como una alternativa viable a las prácticas recreativas tradicionales,
ofreciendo una experiencia enriquecedora que complementa la renta agraria. Este
tipo de turismo permite a los visitantes experimentar la vida rural, participando en ac-
tividades agrícolas, ganaderas y de producción artesanal, lo que contribuye a diver-
sicar la economía rural. Además, la caza se presenta como un recurso agroturístico
signicativo, generando ingresos adicionales para las comunidades rurales.
La integración de la caza dentro del agroturismo no solo proporciona rentas, sino
que también promueve la gestión sostenible de la fauna y el medio ambiente. Las
estancias rurales, las rutas de caza y las actividades educativas relacionadas con la
conservación de la naturaleza enriquecen la oferta turística, atrayendo a un público
diverso y fomentando un desarrollo rural equilibrado. Esta combinación de activi-
dades agrícolas y recreativas potencia la valorización de los recursos naturales y
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culturales locales, impulsando la economía y mejorando la calidad de vida de los
habitantes rurales.
Por esta razón, este potencial es analizado para el desarrollo del turismo cinegético
mediante la aplicación geoestadística, aunque dentro de sus resultados se detectó
insuciencia tanto en infraestructura como en plazas de alojamiento turístico siendo
esta brecha una verdadera oportunidad para conseguir benecios (Martín Delga-
do et al., 2024). Respecto a este propósito del alojamiento turístico, otra forma de
potenciar el consumo del turista se basa en las percepciones y la satisfacción que
ellos experimentan al visitar un determinado sitio, especialmente en entornos rura-
les. La calidad de la experiencia turística es fundamental para incrementar el gasto
y fomentar la lealtad del visitante. Aspectos como la hospitalidad, la autenticidad del
lugar, la calidad de los servicios y la conexión con la naturaleza son cruciales para
mejorar la satisfacción del turista. Además, el diseño y la gestión de alojamientos
rurales que respeten el entorno natural y cultural contribuyen signicativamente a la
percepción positiva de los visitantes. Programas de actividades locales, como visitas
a granjas, talleres artesanales, senderismo y degustaciones de productos regiona-
les, enriquecen la experiencia y generan un valor añadido que incentiva el consumo.
Las opiniones positivas y las recomendaciones de los turistas satisfechos también
juegan un papel importante en atraer nuevos visitantes y en la sostenibilidad a largo
plazo del turismo rural.
En denitiva, enfocarse en las percepciones y la satisfacción del turista es una estra-
tegia ecaz para fortalecer el consumo y asegurar el desarrollo sostenible del sector
turístico en áreas rurales, de ahí que, Vilares Melo et al., (2022) analizaron los da-
tos mediante tres técnicas análisis discriminante, agrupamiento (clúster) y MANOVA.
Dichas técnicas fueron congruentes ya que todas dieron como resultado positivo la
visibilidad de los alojamientos en las redes sociales, aunque, de forma poco com-
prensible también tuvo un impacto negativo. En concreto, potenciar el consumo del
turismo puede centrarse también en un buen servicio de alojamiento. Los gestores
o administradores del sitio tienen como herramienta de ayuda que una buena valo-
ración de los servicios del alojamiento consigue tener valoraciones positivas, siendo
ésta una de las formas en que el turista se sienta atraído y realice un incremento al
gasto en alojamiento.
Llama la atención el trabajo de Maroto-Martos J et al., (2023) donde realizan un es-
tudio comparativo del turismo sostenible cittaslow basado en la llegada de turistas a
destinos exclusivos y privados que está acrecentándose desde su instauración por
parte de Italia, esto para identicar lo que entienden por turismo lento, sostenible y
responsable con el n de mejorar la calidad de vida de su población y experiencia de
los turistas visitantes.
En todos los estudios, se realizan análisis descriptivos, bien como paso previo a la
realización de análisis más complejos o bien como única técnica de análisis de datos.
Además, de diversos análisis de correlaciones. Cabe destacar que el análisis de los
trabajos citados con el algoritmo de KNN y los modelos de ecuaciones estructurales
se está imponiendo cada vez más. Se observa que los investigadores de marketing
turístico los aplican todavía de forma reducida. Ambas técnicas aportan información
relevante. El objetivo es aplicar una técnica lo más precisa posible que permita des-
cribir el consumo del turista nacional e internacional.
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3. Metodología
Para el presente estudio se consideró una retrospectiva de información comprendida
entre el año 2002 y 2019 respecto al consumo que realizan tanto turistas nacionales
como extranjeros en las comunidades autonómicas de España.
3.1. Método
Hoy en día existen varias técnicas de inteligencia articial que encuentran patrones
dentro de los datos. Para estudiar el consumo de los turistas en las comunidades au-
tónomas se usará la técnica de los vecinos más cercanos (KNN) que es un clasica-
dor de aprendizaje supervisado no paramétrico que utiliza la proximidad para hacer
clasicaciones o predicciones sobre la agrupación de un punto de datos individual.
Es uno de los clasicadores de clasicación y regresión más populares y simples que
se utilizan dentro del aprendizaje automático.
Previo a la aplicación de la técnica fue necesaria una serie de etapas que conlleva el
estudio exploratorio y desarrollo del modelo. A continuación, detallamos las etapas
realizadas:
• Se realizó una búsqueda en la página (https://www.ine.es/), sobre las comunida-
des autónomas de España detalladas en: gastos hoteleros de los turistas nacio-
nales y extranjeros, número de visitantes tanto nacionales como extranjeros y el
ingreso del PIB por año desde el 2002 hasta el 2019.
• Posterior a la determinación de la abilidad del instrumento, se realizó la norma-
lización de los datos utilizando el software estadístico SPSS para luego poder
someterlos al algoritmo de aprendizaje automático KNN.
• Para determinar la clase que permitirá obtener la satisfacción de los datos, se
realizó una segmentación de variables, en este caso, el consumo de acuerdo con
la restricción de salida: rango de 0,0 hasta más de 5,0.
• En la siguiente fase del proceso de análisis se procedió a implementar el al-
goritmo KNN en el software estadístico SPSS versión 25. Este algoritmo, está
fundamentado en la instancia del tipo de clasicación supervisada de Machine
Learning, y que puede usarse para clasicar nuevas muestras (valores discretos)
o para predecir (regresión, valores continuos) (Park et al., 2022). Al ser un méto-
do sencillo, es ideal para introducirse en el mundo del Aprendizaje Automático.
KNN sirve esencialmente para clasicar valores buscando los puntos de datos
“más similares” (por cercanía) y haciendo conjeturas de nuevos puntos basado
en esa clasicación, como se puede ver en la Figura 1.
Figura 1. Análisis del algoritmo KNN.
Fuente: Extraído de (http://itcelaya.edu.mx/ojs/index.php/pistas)
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El algoritmo de KNN, es un método que simplemente busca en las observaciones
más cercanas a la que se está tratando de predecir y clasicar el punto de interés
basado en la mayoría de los datos que le rodean (Vilà Baños et al., 2014). Como se
mencionó anteriormente, es un algoritmo del tipo supervisado, lo que brevemente
quiere decir es que se tiene etiquetada cada una de las observaciones.
La colección de datos recuperada (conjunto de datos) previo a la obtención del mo-
delo ha sido dividida en dos partes. La primera, utilizada con el 80% de los datos para
entrenar el algoritmo KNN y que, a su vez, fue dividida en 5 pliegues (5Folds) para
objeto de validación del modelo entrenado. La segunda, fue el restante 20% (datos
de reserva/prueba) para comprobar la ecacia del modelo obtenido en el entrena-
miento. Es decir, se pasarán datos sin etiquetas para que el modelo obtenido del en-
trenamiento sea capaz de identicar los grupos a los que pertenece cada nuevo dato
del conjunto de prueba. El algoritmo KNN, está basado en una instancia, lo cual sig-
nica que no aprende explícitamente de un modelo (como por ejemplo en Regresión
Logística o Árboles de Decisión). En cambio, memoriza los ejemplos usados en el
entrenamiento y que luego son usadas como representación o base de conocimiento
para la fase de predicción.
4. RESULTADOS
Para la realización de este análisis se extrajo 323 observaciones que fueron publica-
das por el Instituto Nacional de Estadística (INE, 2022) con información asociada a
las comunidades autónomas. Sobre la base de estos datos y, en concordancia con
el objetivo planteado se realizó el análisis empírico de la presente investigación. En
la Tabla 1, se presentan las variables, tipo de datos y descripción de cada variable
utilizada.
Tabla 1. Variables utilizadas para el análisis de datos.
Variables Tipo de dato RangoValores Descripción
Comunidad Categórica Nombre de las
comunidades
Entidad territorial que está dotada de
autonomía.
Ratio_Nac_PIB Numérica 682.428 - 25’560.286
Representa la proporción del con-
sumo de turistas nacionales sobre
el PIB.
Consumo Numérica 1.004,76 € - 120.864 €
Gasto total efectuado en la economía
con relación a los viajes turísticos,
nacionales y extranjeros.
Ratio_Ext_PIB Numérica 71.907 - 67’205.529
Representa la proporción del con-
sumo de turistas extranjeros sobre
el PIB.
Ratio_PIB Numérica 11.595M€ - 35.913M€
Representa la proporción de
consumo del turismo nacional y
extranjero sobre el PIB.
Fuente: Elaboración propia
En la Tabla 2, se muestran la distribución de los datos que se usaron para ejecutar el
algoritmo KNN. Se utilizó 256 casos para entrenar y 66 que fueron reservados para
pruebas. Esto nos permitió determinar la muestra aleatoria de la población. Después
de haber explorado y analizado los datos, se ejecutó el algoritmo KNN. Los grupos
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creados se establecieron de acuerdo con la similitud de los datos, para ello, el algo-
ritmo usa la ecuación de la distancia euclidiana.
Tabla 2. Resumen del procesamiento de los casos.
Observaciones Casos Porcentaje
Entrenamiento 256 79,5%
Reserva 66 20,5%
Total 322
Fuente: Elaboración propia.
En la Figura 2, se muestra la tasa de error que se produce al momento de clasicar
los casos. El menor error se produce en la iteración k=4 (punto de color rojo) por en-
cima de los cuatro vecinos más cercanos la tasa de error tiende a ser alta.
Figura 2. Iteración de la tasa de error y el número de k-vecinos.
Fuente: Elaboración propia.
En la Tabla 3, muestra los porcentajes de los casos clasicados correctamente, don-
de el entrenamiento fue 71,5%, mientras que en las pruebas se obtuvo el 68,2%.
Ésta es la función de error que la red intenta minimizar durante el entrenamiento y
la prueba.
Tabla 3. Resumen de errores producidos en el entrenamiento y prueba de la clasicación
Partición CCI1 CCC2
Entrenamiento 28,5% 71,5%
Prueba (Reserva) 31,8% 68,2%
1Porcentaje de los casos clasicados incorrectamente.
2Porcentaje de los casos clasicados correctamente
Fuente: Elaboración propia.
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Para conseguir una interpretación más clara de los resultados, se presenta la Figura
3, donde se puede observar el modelo creado del algoritmo KNN usa las tres carac-
terísticas que mejor representan a los datos y sobre todo que permiten observar los
datos de entrenamiento y de reserva de las comunidades autónomas. En concreto,
tanto el PIB, turistas nacionales y turistas extranjeros son fundamentales para el
análisis propuesto. Es decir, estas variables son signicativas para que el algoritmo
de conglomerados agrupe los datos y obtenga un mayor porcentaje de ejemplos de
prueba correctamente clasicados.
Figura 3. Análisis de vecino más cercano, con cuatro características.
Fuente: Elaboración propia.
La evaluación del rendimiento algorítmico es estimada a través del desempeño que
muestra el clasicador una vez obtenido el modelo de predicción. Para el entrena-
miento del modelo los datos fueron separados en 5K-Folds, es decir, a los datos de
entrenamiento se los ha dividido en 4 subconjuntos de datos, de los cuales 4 fueron
para entrenar y, 1 para pruebas propias del entrenamiento. Para obtener el mejor
rendimiento posible entre las distancias que permitió evaluar las diferencias para
este tipo de clasicación que arrojó como resultado que las 4 comunidades: Ca-
narias, Baleares, Cataluña y Andalucía, atraen a turistas extranjeros, esto sintetiza
en la causa efecto para que el índice de consumo mejore la demanda externa y el
crecimiento del PIB.
Por otra parte, existe un grupo de datos que están fuera de estos grupos de interés,
lo cual, no signica que no sean importante, de hecho, lo son ya que los turistas
extranjeros tienen una alta participación y consumo de los bienes turísticos en los
periodos estivales, mientras que, las personas residentes en España hacen uso del
turismo nacional, aunque su consumo sea menor, es un importante aporte a la eco-
nomía de España. Las comunidades preferidas para los turistas nacionales son: Ma-
drid, País Vasco, Aragón, Castilla de la Mancha, Castilla y León, Galicia y Valencia,
que se proyectan en la Figura 3 con tonalidades azul oscuras.
Entre tanto, Tari et al. (2020), promueve que los factores de consumo tienen un gra-
do de importancia distinto y, por ende, la misma inuencia en el turismo, en función
del territorio. De esta manera, dentro del contexto en que dieren las respuestas de
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llegadas turísticas hacia las comunidades españolas, se identican entre otras cosas
por parte del turista, por ejemplo: el número de establecimientos hoteleros, comer-
cios de bienes culturales y de ocio más que el valor del índice de precios al con-
sumo. En cambio, destaca como principal variable en el resto de las comunidades
españolas. En términos globales, la inuencia del turismo en la economía nacional
es relevante, en aspectos como su contribución al Producto Interior Bruto (PIB), a la
generación de empleo y a la cobertura del décit comercial de la Balanza de Pagos.
Figura 4. Comunidades mayormente demandadas por los turistas internacionales.
Fuente: Elaboración propia
Como respuesta a una de las interrogantes planteadas, sobre lo que diere en las
respuestas de llegadas turísticas nacionales e internacionales entre comunidades.
Se ha considerado que, para el turista extranjero, entre otras cosas, más que el
consumo efectuado, está la preferencia de playas como principal atractivo turístico.
Aunque, el turismo rural también lo atrae, pero no tanto como al turista nacional que
tiene predilección la visita de estos destinos en los últimos tiempos, convirtiéndose
en un destino deseado por los viajeros que buscan alojamiento y entornos que sean
naturales.
5. DISCUSIÓN DE RESULTADOS
En esta sección destacaremos a la luz de los resultados obtenidos el uso de la téc-
nica KNN para analizar los datos de consumo del turista nacional e internacional
entre el 2002 y 2019. Cabe recordar que, la información utilizada para conseguir los
resultados es previa a la pandemia COVID-19. Así, la técnica usada (KNN) agrupó
variables determinantes del consumo turístico español, que se resume en la Figura
3 y, que dio contestación a la primera pregunta de este trabajo. Mientras que, la res-
puesta de llegada de los turistas entre comunidades está resumida en la Figura 4 y,
que dio contestación a la segunda pregunta del trabajo propuesto.
Las evidencias que han surgido de aplicar el algoritmo KNN para detectar comuni-
dades que destacan en el consumo del turismo español se establecieron según la
metodología planteada existiendo comunidades claramente diferenciadas. De ma-
nera análoga, Sánchez-Rivero et al., (2022) en su trabajo logró detectar el tipo de
alojamiento, visita turística y detalles propios del alojamiento según cada provincia
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de la Comunidad de Extremadura. También Pérez Pinzón y Rugeles Paez (2024) en
su trabajo lograron segmentar grupos homogéneos de datos respecto a la dinámica
interna de demanda y consumo turístico por medio de algoritmos de agrupamiento
de datos. A este respecto, se desvela la importancia de segmentar las características
de alojamiento turístico.
Dentro de esta perspectiva, en nuestro trabajo se usó el algoritmo KNN donde se
descubrieron cuatro comunidades con alto consumo. La primera, con una concurren-
cia superior al 80% fueron: Andalucía, Baleares, Canarias y Cataluña. La segunda,
entre el 60% y 80% las comunidades de: Aragón, Cantabria y Murcia. En tercer lugar,
entre el 50 y 60% La Rioja y Madrid. Por último, Las comunidades de Extremadura y
Galicia con porcentajes menor al 50%.
Lo evidenciado contrasta con lo publicado por parte de la Secretaría de Estado de
Turismo (2024), donde se subraya que el turismo es uno de los pilares fundamenta-
les de la economía española como fuente de ingreso (Producto Interno Bruto, 12,3%)
y generación de empleo (aprovecha al 12,2% del total de aliados en España) lo que
ha derivado en que España sea líder mundial en el sector turístico (Lozano et al.,
2021; Montaño et al., 2019). Bajo este contexto y en concordancia con los hallazgos
la Comunidad de Extremadura proyecta dos tipos de planteamientos para acrecentar
el turismo. La primera, que propuso Capdepón Frías (2023) con el diseño de prácti-
cas recreativas sostenibles que da como resultado réditos agroturísticos. De hecho,
actividades recreativas turísticas con nes de consumo también ha sido propuesta
por Martín Delgado et al., (2024) donde se plantea el turismo cinegético (arte de
cazar) como alternativa para incrementar la presencia turística, dentro del estudio
realizado se localizaron áreas adecuadas para la actividad turística, aunque uno de
los principales inconvenientes encontrados fue la poca disposición de sitios para el
alojamiento turístico.
Así, el turista antes de pernoctar en alguna Comunidad Autónoma puede tomar una
decisión favorable para sus gastos. En Song y Li (2024), precisan que los turistas a
la hora de tomar decisiones de consumo no sólo tienen en cuenta el coste del lugar
de destino, sino que también el precio del transporte. La elasticidad de esta variable
es estadísticamente signicativa y negativa, esto da pie a que la demanda del desti-
no turístico sea competitiva. De hecho, Calvo (2017) enfatiza que disputar la mayor
cantidad de turistas genera una mejora del servicio a nivel nacional. De ahí que, en
el último medio siglo la demanda turística internacional ha adquirido una importancia
de carácter estructural, tanto en su contribución a la economía mundial como al co-
mercio internacional.
En este sentido y en contraste con el trabajo de Vivas et al. (2006), determina que
se debe elaborar una estrategia apropiada para competir de forma eciente con las
“zonas rivales” de consumo turístico. Los hallazgos de este trabajo se direccionan a
cuatro grupos de Comunidades. Siendo el primer grupo, las comunidades relativas
al turismo de playa. Aplicar un plan estratégico puede resultar clave para atraer al
turismo cautivo de aquellas otras zonas que son poco signicativas como las de Ex-
tremadura y Galicia.
Es importante diferenciar el producto turístico ofrecido por cada Comunidad ya que
esto se traduce en mayor calidad del bien turístico ofrecido. De hecho, proporciona
al turista un alto nivel de satisfacción que repercute en un alto consumo (Aires Ba-
rroso, G., y Nicolau Mota, K. C., 2010). En términos generales, el turista valora con
alta positividad los destinos turísticos. La explicación de ello es compleja y en ella
puede inuir desde su conocimiento del destino hasta el perl del propio turista más
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Byron Oviedo-Bayas, Jorge-Humberto Guanin-Fajardo
independiente. Los destinos turísticos clásicos presentan mejor imagen en factores
especícos y precios que son reejo de su quehacer desde hace décadas en este
sector.
Otra forma de dar presencia al turismo y potenciación de consumo viene de la mano
con el cine, lo que crea expectación y positividad a las comunidades autónomas del
tercer grupo Murcia, La Rioja y Madrid dado que muchos testimonios arman que,
gracias a las películas de Almodóvar, su percepción de España como país tradicional
se ha visto enriquecida con una imagen más moderna (Nieto-Ferrando, J., et al.,
2024). Todo ello conduce a que el turista se sienta complacido.
Desde otra perspectiva Álvarez Rodríguez et al. (2023) estudiaron el impacto que
tuvo la representación de la felicidad andaluza con la campaña publicitaria “Con mu-
cho acento”. La felicidad ha sido considerada como uno de los principales factores
del discurso publicitario, ya que estos parten de una situación previa de carencia
que les genera infelicidad, gracias al consumo del producto anunciado satisfacen su
necesidad y pasan a alcanzar la ansiada felicidad.
Por otro lado, alentar el consumo turístico dentro de las Comunidades Autónomas
puede impulsarse desde diferentes ámbitos que sirvan para atraer mayoritariamente
al turismo, por ejemplo: la caza, el enoturismo, turismo particular y turismo rural; que
de hecho sigue acrecentándose debido a la situación de pandemia. Así mismo, la
Organización de Naciones Unidas como parte de la agenda 2030 establece tres ob-
jetivos con metas concretas que apuntan al turismo sostenible. Especícamente, los
objetivos ocho, doce y catorce se encuentran relacionados con: el trabajo decente
y crecimiento económico, producción y consumo responsable; y, por último, la vida
submarina. Este último como parte del turismo costero y marítimo, el de mayor seg-
mento turístico, especialmente para los pequeños estados insulares en desarrollo y
relacionado con el primer grupo de Comunidades Autónomas.
5.1. Implicaciones Prácticas
El análisis del consumo turístico en España durante el periodo 2002-2019 revela
implicaciones prácticas relevantes para las comunidades autónomas. Entre estas im-
plicaciones citamos: La primera, se establece dentro del sector económico ya que el
turismo además de dinamizar la economía también es considerado como precursor
del crecimiento económico. La segunda, está vinculada con el sector social ya que la
llegada masiva de turistas ha provocado cambios en la vida cotidiana de poblaciones
locales, generando estrés y conictos en algunos casos. Aunque su contribución por
la conservación y patrimonio cultural ha sido signicativa, pero también ha generado
problemas de masicación y deterioro en algunos destinos turísticos. Por último, una
tercera implicación enfocada con el factor ambiental donde el turismo ha ejercido una
presión signicativa sobre los recursos naturales y degradación ambiental.
El esfuerzo por diversicar la oferta turística ha permitido reducir la estacionalidad en
algunas comunidades, contribuyendo a una mayor estabilidad económica a lo largo
del año. A pesar de los benecios generales, el turismo ha acentuado desigualdades
regionales, concentrándose en determinadas zonas y generando efectos desiguales
en términos de desarrollo económico.
5.2. Trabajo Futuro
A futuro se plantea agregar información sobre los ítems de consumos preferentes
para proponer recomendaciones personalizadas y potenciar consumos de los turis-
tas con gustos similares. El sector turístico y hotelero se encuentra en un contexto
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dinámico y desaante. En primer lugar, la recuperación económica posterior a la pan-
demia de COVID-19 es una prioridad, con un enfoque en el crecimiento sostenible.
La sostenibilidad ambiental y el ecoturismo son aspectos cruciales para garantizar
la preservación de los recursos naturales y la satisfacción de los viajeros conscien-
tes del medio ambiente, que fomenta el consumo turístico. Además, la adopción de
tecnologías avanzadas, como la inteligencia articial, es esencial para mejorar la
experiencia del cliente y optimizar la gestión hotelera que pueda impulsar el consumo
turístico. Sin embargo, la falta de personal cualicado y la necesidad de diferenciarse
en un mercado altamente competitivo también son desafíos clave. En resumen, la
industria hotelera debe equilibrar la innovación, la formación y la sostenibilidad para
prosperar en un entorno cambiante que fomente un consumo turístico responsable.
6. CONCLUSIONES
El estudio realizado pone de relieve que existe una clara segmentación de la deman-
da turística extranjera en España y que da respuesta al objetivo planteado a través
del agrupamiento de datos KNN. Como hallazgo principal se encontró que la franja
de Comunidades preferidas de turistas nacionales e internacionales son las cerca-
nas al Mar Mediterráneo. Los datos agrupados del consumo turístico distinguen y
contraponen comunidades claves y de alta demanda turística. Emitiendo una clara
preferencia y satisfacción del turista tanto nacional como internacional. Los principa-
les hallazgos del trabajo aanzan las políticas implementadas por el Gobierno Espa-
ñol respaldadas por importantes fondos procedentes de Europa y evidencian que la
recuperación económica posterior a la pandemia del COVID-19 sigue en curso.
Financiación
Esta investigación no recibió nanciación externa.
Agradecimientos
Queremos expresar nuestro agradecimiento al profesor Adolfo Hernán Elizondo-Sal-
tos Universidad Técnica Estatal de Quevedo, Ecuador y David Flores de la Univer-
sidad de Huelva, España, por el apoyo y asesoramiento brindado para el desarrollo
de este trabajo.
Conictos de intereses:
Los autores declaran no tener ningún conicto de intereses.
Contribuciones de los autores
Concepto y diseño Diana Delgado, Jazmin Peñael; metodología, Byron Oviedo;
software, Jorge Guanin; Recogida de datos Jorge Guanin, Byron Oviedo; Análisis e
interpretación Jorge Guanin, Byron Oviedo, Diana Delgado, Jazmin Peñael. Redac-
ción del artículo: preparación del borrador original, Diana Delgado, Jazmin Peñael;
escritura: revisión y edición, Byron Oviedo, Jorge Guanin, Diana Delgado, Jazmin
Peñael.
Disponibilidad de datos depositados
El conjunto de datos no está disponible, pero puede obtenerse del autor correspon-
diente previa solicitud razonable.
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Byron Oviedo-Bayas, Jorge-Humberto Guanin-Fajardo
Declaración de uso de IA
En ningún caso se usaron técnicas de procesamiento de datos con programas de
inteligencia articial (chatGPT, Copilot, etc) para la elaboración total o parcial del
contenido de este trabajo.
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© 2025 por los autores Licencia a ANDULI, Editorial de la
Universidad de Sevilla. Es un artículo publicado en acce-
so abierto bajo los términos y condiciones de la licencia
“Creative Commons Atribución-NoComercial-SinDerivar
4.0 Internacional”
