SPAB — estado actual de datos y retrieval (research consolidado)

Fecha: 2026-09-17 · Esta es la foto más reciente; reemplaza re-leer los decisions individuales de hoy. Proyecto: ~/nef/estado_turismo/spab-retrieval + ~/nef/news-silo/.

Qué se construyó hoy (herramientas)

HerramientaDóndePara qué
silo.py / silo_decisions.py / silo_medios.py~/nef/news-silo/ (+ .venv uv, Qwen3-Embedding-0.6B + HDBSCAN)silo semántico: textos, decisions, medios
scripts/hedonico.pyspab-retrievalprecio por features (descartado)
scripts/ocupacion_bacalar.pyspab-retrievalocupación por demanda (descartado)
scripts/corpus_x_qroo.pyspab-retrievalX timelines (RSSHub) + prensa (NewsAPI) Q.Roo
FUENTES.mdspab-retrievalcatálogo canónico de fuentes por silo

Estado de datos (qué cubre el plan)

  • precio_hospedaje: RESUELTO 10/10 (Booking vía Playwright precio_booking.mjs, re-scrape 09-17). Modelo hedónico descartado (R² 0.167, LOO MAE 833).
  • rating / reviews / menciones_caro: 10/10 (Google Places).
  • ocupacion_hotelera: 8/10 real (DataTur) + Tulum vía proxy “Riviera Maya” (n=0). Bacalar sin fuente → modelo de demanda débil (LOO MAE 0.152) → NO imputar; se mide con índice de demanda (vistas_wiki rel 1.00 + reviews 0.32).
  • delitos (SESNSP): pendiente trivial (descargar CSV, plantilla lista).
  • Con precio + rating + ocupación, el Burbuja_Index ya es calculable.

Decisiones clave (negativos documentados, no repetir)

  1. Features de popularidad (wiki/reviews/precio hedónico) no predicen ocupación ni precio. La estructura vive en estacionalidad (k=3 validado) y estructura de resort, no en volumen. (misma trampa del clustering snapshot: CDMX domina por tamaño).
  2. YouTube = capa de sentimiento (léxico), NO de tópicos (colapsa HDBSCAN).
  3. Tópicos de medios = Twitter+prensa limpios (12 temas) tras filtro de spam/dup.

Retrieval X/Twitter (research más reciente)

Búsqueda por query: CAÍDA en las 3 vías sin pagar.

VíaEstado
twitterapi.io advanced_search❌ sin créditos (“recharge”)
RSSHub /twitter/keyword/:q❌ 404 (X restringe SearchTimeline)
Apify apidojo/tweet-scraper❌ Demo Mode en FREE (10× {noResults:true}, pay-per-event $0.40/1k)

Lo que SÍ corre:

  • X timelines RSSHub /twitter/user/:handle → cuentas Q.Roo: MaraLezama, SEDETURQROO, SECTUR_mx, RivieraMaya (75 posts).
  • Prensa NewsAPI → 6 queries turismo Q.Roo (25 artículos).

Señal de medios ya obtenida (importante para el plan)

  • Tulum declive: “pasa de 40 bodas mensuales a 1-2 en temporada baja” + “5 rutas a Canadá/EEUU en invierno”.
  • Bacalar: “Aeropuerto de Chetumal sumará Bacalar al nombre” (promoción del emergente).
  • Externo: “Cancún, PV y Los Cabos pierden turistas verano 2026 (sargazo, superpeso, inseguridad, vuelos)” → valida la narrativa de saturación.

Pendientes / siguiente (en orden)

  1. SESNSP (delitos) — descargar CSV, trivial.
  2. Calcular Burbuja_Index con panel ya completo.
  3. Evolución temporal del tópico “precio” (corpus ya tiene fecha).
  4. Decidir si se recarga twitterapi.io para búsqueda por query (único costo realista).
  5. Correr sentimiento YouTube (léxico) para diferencial emergente vs consolidado.