"Tourist" er praktisk talt et skittent ord i disse dager. Turister er høyt. Turister er uhøflig. Turister er uvitende. Turister er dårlig kledd, selvstykkende klichéer.
Er Instagram hemmeligheten for å skape autentiske reiseguider?
Men en reisende ... nå er det annerledes. Reisende er nysgjerrige, eventyrlystne, in-the-know, og ivrige etter å fordype seg i autentiske lokale erfaringer. Reisende er hva hver overredigerte Instagrammer mener å være. Reisende ønsker dypere, mer berikende opplevelser som gir dem følelsen fysisk utfordret, mentalt fornyet, profesjonelt inspirert og åndelig oppfylt.
Det er en høy og litt uklar rekkefølge, men opplevelsesreiser er stor virksomhet. Det er bare ett problem: hvordan kan du leve som en lokal når de fleste lokalbefolkningen er loathe å sprette hemmelighetene til deres favorittsteder?
Datavitenskapere ved ITMO-universitetet i St Petersburg, Russland, har utviklet et høyteknologisk svar. De fant en måte å skille mellom Instagram-brukere som bor i St. Petersburg og besøker turister basert på hvordan de bruker sosiale medier, og utviklet en algoritme som gruver appens allment tilgjengelige data for å skape en "ekte" lokalbefolkning.
For å fjerne turister fra analysen valgte forskerne to måneder på året med minst antall turister i St. Petersburg (februar og november) og samlet alle innlegg tatt i den tiden. De analyserte deretter profilene til brukerne som skapte dem, og bemerket at turister pleide å ta bilder i sentrum av byen, mens beboernes geotags ble spredt over St. Petersburg.
Programmerne krysses også med offisiell turiststatistikk for å ytterligere begrense deres lokale mistenkte, og utelukket de 15 største turiststedene.
"Hovedideen bak arbeidet vårt er å gi turister innsideinformasjon fra lokalbefolkningen. Derfor ble Nevsky Prospect, Kazan katedralen, Hermitage, Pulkovo flyplass og andre kjente områder utelukket fra analysen. T-banestasjoner, geotags for steder som representerer byen som helhet, og nærliggende byer ble heller ikke inkludert, "sa Ksenia Mukhina, ingeniør ved eScience Research Institute og assistent ved High Performance Computing Department ved ITMO University.
Den endelige datasettet besto av om lag 530 000 innlegg med geolocation-koder i 17 921 steder, og 23 596 brukere klassifisert som St Petersburg-innbyggere, rapporter Vergen. Algoritmen kan nå automatisk sortere populære steder i fem kategorier - teatre og museer, restauranter og barer, broer og gater, parker og andre - avslørende byens skjulte, lokalt godkjente perler
"Instagram er et dynamisk skiftende miljø. Noen steder får popularitet mens andre mister det. Noen ganger åpnes nye restauranter eller kafeer. Derfor etableringen av en anbefalingstjeneste som følger fotografier av interessante steder i sanntid, er en logisk videreføring av dagens resultater, sier Mukhina..
Reisende vil uten tvil være begeistret av muligheten til å kringgå overfylte turistattraksjoner og kostbare reisebøker, men vil lokalbefolkningen være like fornøyd?
Mukhina håper algoritmen vil forbedre forholdet mellom beboere og turister ved å omfordele besøkende mer jevnt, lette trengsel og trafikk i populære hotspots. Hun mener også at den økende populariteten til ikke-turistdistrikter kan gi råd til forretningsutvikling og inspirere byadministrasjonen til å forbedre urbane infrastruktur.
Hvis du er bekymret for at de eneste lokalbefolkningene dine bare sprer opp, ser vi en god mulighet for trolling ved å få en gruppe til å merke tilfeldige steder og masse. Mens du nipper din morgenlatte i fred på den beste kaféen i byen, vil en mengde forvirrede severdigheter være lurt på hvordan de endte på avfallsbehandlingsanlegget.