Ecoturismo en comunidades rurales: análisis de los impactos negativos para la población local. Un estudio de caso

En los últimos años han aparecido nuevas formas de turismo más sostenibles, donde existen elementos relacionados con el descanso, el disfrute y la protección del medio ambiente o el conocimiento de la cultura local, a través de políticas que favorecen la sostenibilidad del destino. En este sentido, el ecoturismo se configura como una tipología turística que se desarrolla en contacto con la naturaleza. Este turismo ayuda a mejorar el desarrollo socioeconómico de las comunidades locales, a la vez, que fomenta la conservación de los recursos naturales y el respeto hacia el medio ambiente. Aunque, esta tipología de turismo también genera importantes impactos negativos. El objetivo principal de esta investigación es analizar los impactos socioeconómicos, culturales y medioambientales percibidos por el ecoturismo por parte de los residentes de comunidades rurales de República Dominicana. La técnica de recolección de datos utilizada ha consistido en un cuestionario. Entre las principales conclusiones, cabe destacar que actualmente no se perciben impactos negativos, pero si hay una serie de elementos que hay que ir considerando, con la finalidad de que no se conviertan en un impacto a corto plazo para la comunidad rural.

La visión artificial, un nuevo aliado para el análisis de imágenes artísticas

En este estudio se evalúa el rendimiento de los métodos de Bag-of-Visualterms (BOV) para la clasificación automática de imágenes digitales de la base de datos del artista Miquel Planas. Estas imágenes intervienen en la ideación y diseño de su producción escultórica. Constituye un interesante desafío dada la dificultad de la categorización de escenas cuando éstas difieren más por los contenidos semánticos que por los objetos que contienen. Hemos empleado un método de reconocimiento basado en Kernels introducido por Lazebnik, Schmid y Ponce en 2006. Los resultados son prometedores, en promedio, la puntuación del rendimiento es aproximadamente del 70%. Los experimentos sugieren que la categorización automática de imágenes basada en métodos de visión artificial puede proporcionar principios objetivos en la catalogación de imágenes y que los resultados obtenidos pueden ser aplicados en diferentes campos de la creación artística.