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| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Recurso digital |
| Language: | Italian |
| Published: |
Zenodo
2026
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| Subjects: | |
| Online Access: | https://doi.org/10.5281/zenodo.20313998 |
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Table of Contents:
- <p>Le Destination Management Organization (DMO) si trovano oggi di fronte a una sfida strutturale: la frammentazione delle fonti informative disponibili ostacola la costruzione di una visione unitaria, tempestiva e scientificamente attendibile del fenomeno turistico. Dati amministrativi tradizionali, quali le registrazioni delle strutture ricettive, le dichiarazioni relative all'imposta di soggiorno e i flussi ISTAT a cadenza mensile o annuale, convivono con un'ampia galassia di Big Data ad alta frequenza provenienti da reti di telefonia mobile, piattaforme digitali, sensori IoT e fonti di web analytics, senza che esista, nella maggioranza dei casi, un framework metodologico capace di integrarli in modo governato e semanticamente coerente.</p> <p>Il presente White Paper propone un framework logico-metodologico per la governance dei dati turistici, articolato attorno a tre componenti fondamentali: (i) un'architettura di Data Ingestion e normalizzazione geospaziale-temporale, progettata per armonizzare sorgenti eterogenee con granularità e frequenze di aggiornamento profondamente diverse; (ii) un Semantic Layer logico, che funge da dizionario comune tra domini dati distinti (dall'anagrafica ISTAT delle strutture ricettive agli Open Data territoriali georeferenziati, dai dati di mobilità aggregati e anonimizzati alla Sentiment Analysis da fonti aperte); (iii) un modello di KPI complessi e innovativi, tra cui un Indice di Pressione Turistica, un Tasso di Conversione dell'Interesse Digitale e un Indice di Dispersione Territoriale, che consentano ai decisori pubblici di misurare fenomeni dinamici come l'overtourism, l'escursionismo giornaliero e il turismo outdoor con una precisione prima impraticabile.</p> <p>Il documento approfondisce inoltre l'utilizzo responsabile dell'Intelligenza Artificiale Generativa attraverso un'architettura RAG (Retrieval-Augmented Generation) ancorata al Semantic Layer validato, al fine di prevenire il rischio di allucinazioni e garantire la conformità normativa nel trattamento dei dati. L'approccio proposto mira a dotare le istituzioni pubbliche di strumenti analitici robusti per la programmazione delle risorse, la sostenibilità delle destinazioni e l'adattamento dinamico dell'offerta turistica.</p>