Cada verano se repite la escena: playas abarrotadas, colas interminables en monumentos y titulares que alertan del colapso turístico. Pero ¿es posible medir este fenómeno más allá de la percepción? Desde la física y la teoría de la información, la ciencia ofrece herramientas que permiten analizar cómo se distribuye el turismo, tanto en el espacio como en el tiempo. Una de estas herramientas es la entropía inversa (Ruiz-Reina, 2025), una medida que permite cuantificar el grado de concentración o desigualdad en la actividad turística.
Este artículo invita al lector a descubrir cómo técnicas desarrolladas desde la física estadística y la ciencia de datos permiten entender mejor los flujos turísticos, anticipar desequilibrios y proponer soluciones basadas en evidencia para una gestión más sostenible y equitativa del turismo.
La entropía como brújula: del desorden a la predicción
En física, la entropía es un concepto fundamental asociado a la segunda ley de la termodinámica: todo sistema tiende al desorden. Aplicada al turismo, la entropía ayuda a medir la dispersión de los flujos de visitantes: ¿se reparten de forma uniforme a lo largo del año o se concentran en momentos y lugares concretos?
Cuando se calcula la entropía de las pernoctaciones mensuales —es decir, con periodicidad inferior al año— podemos identificar si existe equilibrio o concentración extrema estacional. Una entropía alta indica una distribución uniforme; una entropía baja revela una fuerte concentración en pocos destinos o en determinadas fechas.
Aquí es donde entra en juego la entropía inversa, una adaptación que permite observar claramente cuándo y dónde se acumula la actividad turística. Cuanto menor es este índice, mayor es la desigualdad, lo que se traduce en riesgos de saturación, presión sobre infraestructuras y tensiones sociales.
Además, esta herramienta permite identificar ciclos de incertidumbre en el contexto del análisis espectral: momentos en los que las decisiones de los turistas se vuelven más difíciles de predecir. Por ejemplo, en ciertos meses del año, los viajeros dudan entre alojarse en hoteles o apartamentos. Estas oscilaciones, analizadas recientemente en publicaciones como Entropy (2021), reflejan patrones cíclicos que pueden medirse y anticiparse para mejorar la oferta y planificación del alojamiento.
Más allá de las cifras: agrupando destinos y comportamientos
Un paso más en este enfoque consiste en aplicar técnicas de agrupamiento espacio-temporal, o clustering, que permiten identificar “vecindarios turísticos”: grupos de destinos o perfiles de turistas que comparten comportamientos similares en términos estacionales.
Estos algoritmos, desarrollados para el análisis de series espacio-temporales, permiten clasificar provincias, regiones o países emisores de turistas según sus patrones de entropía. En lugar de tratar cada destino como un caso aislado, se analiza en conjunto con otros que presentan dinámicas parecidas. Así se facilita la planificación conjunta y la aplicación de políticas adaptadas a cada grupo.
Este enfoque ha sido desarrollado en investigaciones recogidas en Spatial Statistics (2021), donde se propone combinar datos mensuales de ocupación turística con algoritmos de agrupación basados en medidas de entropía.
Una herramienta complementaria clave es el coeficiente de verificación interna (Ruiz-Reina, 2021), que permite evaluar la cohesión de cada grupo: si los destinos agrupados son realmente similares o si existe demasiada heterogeneidad. Este indicador ayuda a afinar el análisis y a detectar casos especiales que requieren una atención más específica.
Aplicaciones prácticas: datos que iluminan decisiones
Estas metodologías ya se han aplicado al caso español, arrojando resultados de gran utilidad para la gestión turística. Algunos de los hallazgos más relevantes incluyen:
- La pandemia modificó radicalmente los patrones habituales de concentración turística, generando nuevas distribuciones temporales y espaciales.
- Se detectaron ciclos estacionales de 6 y 12 meses en la forma en que los turistas planifican sus decisiones de alojamiento, lo que se traduce en oscilaciones previsibles.
- Algunas nacionalidades —como la británica o la alemana— muestran patrones de comportamiento fuertemente estacionales, lo que permite agruparlas con precisión.
- En determinados momentos del año, se ha observado que un incremento de la entropía (es decir, mayor incertidumbre en la distribución) se asocia con un aumento significativo en la demanda de alojamientos alternativos como los apartamentos turísticos.
Gracias a estos análisis, los responsables públicos y privados pueden anticiparse a los picos de demanda, distribuir mejor los flujos de visitantes, evitar saturaciones y diseñar campañas específicas de desestacionalización. Por ejemplo, si se detecta que una zona experimenta una fuerte concentración en agosto, se pueden promover alternativas durante mayo o septiembre, o incentivar destinos del interior en lugar de los tradicionales de sol y playa.
Además, estos métodos permiten separar los componentes estructurales (diferencias regionales persistentes) de los estacionales (asociados al calendario). Esta distinción, recogida en trabajos publicados en Physica A (2025), es fundamental para diseñar políticas públicas eficaces y sostenibles.
Conclusión: ciencia al servicio del turismo sostenible
El turismo no es un fenómeno caótico. Bajo su aparente imprevisibilidad se esconden patrones que pueden analizarse, modelarse y gestionarse de forma científica. La entropía inversa, junto con otras herramientas derivadas de la física y la estadística, nos permite traducir el desorden en conocimiento útil.
Contar con indicadores objetivos ayuda a tomar decisiones más informadas: desde cómo organizar la promoción turística hasta cómo adaptar las infraestructuras locales. En un mundo en el que el turismo representa una parte crucial de la economía y el bienestar de muchos territorios, entender mejor su dinámica interna es clave.
En definitiva, aplicar estos métodos no significa dejar de lado la intuición, sino reforzarla con datos. Y si logramos comprender el orden oculto tras el caos aparente, estaremos en mejores condiciones para diseñar un modelo turístico más equilibrado, resiliente y justo.
Referencias
- Ruiz-Reina, M.Á. (2025). Robust analysis of spatio-temporal inequality with Inverse entropy. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications, 666, 130532. doi: 10.1016/j.physa.2025.130532
- Ruiz-Reina, M.Á. (2021). Entropy method for decision-making: Uncertainty cycles in tourism demand. Entropy, 23(11), 1370. doi: 10.3390/e23111370
- Ruiz-Reina, M.Á. (2021). Spatio-temporal clustering: Neighbourhoods based on median seasonal entropy. Spatial Statistics, 45, 100535. doi: 10.1016/j.spasta.2021.100535
Miguel Ángel Ruiz Reina
Licenciatura en Economía. Máster en Economía: Instrumentos del Análisis Económico. Máster en Estadística Aplicada. Doctor en Economía
Cortesía de Muy Interesante
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