Turismen blir en viktig bidragande orsak till medel- och långdistansresor i en alltmer globaliserad värld. Fritidsresor har en viktig inverkan på den lokala och globala ekonomin samt på miljön. Studiet av turistresor väcker därför ett stort intresse. I detta arbete använder vi en metod för att bedöma attraktiviteten hos 20 av de mest populära turistiska platserna i världen med hjälp av geolokaliserade tweets som en proxy för mänsklig rörlighet. Vi rankar först turistattraktionerna baserat på den rumsliga fördelningen av besökarens bostadsort. Taj Mahal, Pisa Tower och Eiffel Tower visas konsekvent i topp 5 i dessa ranking. Vi går sedan till en grövre skala och klassificerar resenärerna efter bosättningsland. Turistbyråns besökssiffror studeras sedan efter bosättningsland och visar att Eiffeltornet, Times Square och London Tower välkomnar flertalet besökare i varje land. Slutligen bygger vi ett nätverk som länkar webbplatser när en användare har upptäckts på mer än en webbplats. Detta gör att vi kan avslöja förbindelserna mellan turistattraktioner och hitta vilka som är mer sammanflätade.
Bassolas m.fl. REF bedömer att 20 turistattraktioner i världen är attraktiva.
Touristic site attractiveness seen through Twitter
{'venue': 'EPJ Data Science', 'journal': 'EPJ Data Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}