Silo de decisions estado-turismo — Quintana Roo (mapa de lo platicado)
Fecha: 2026-09-17
Qué se hizo
Apliqué el pipeline news-silo (Qwen3-Embedding-0.6B + HDBSCAN) a las 26
decisions de estado-turismo en ~/nef/decisions/. Herramienta nueva:
~/nef/news-silo/silo_decisions.py (clusteriza archivos .md por tema).
Proyectos involucrados
~/nef/estado_turismo/— SPAB (Sistema de Predicción y Alerta Temprana de Burbujas Turísticas). Next.js 15, capa de recolección + Burbuja_Index.~/nef/motor_estado_turismo/— motor de recomendación Qwen sobre Workers AI.
Contexto (qué es el proyecto)
- Encargo: “Turismo inteligente sustentable para México” (LCDN, U. Rosario Castellanos, 5° semestre). Producto: campaña de redistribución de flujos.
- Estado elegido: Quintana Roo — único donde conviven saturación (Tulum, Cancún, Playa del Carmen) y capacidad ociosa (Bacalar, Mahahual, Felipe Carrillo Puerto, zona maya sur).
- Marco: pensamiento complejo de Morin (causalidad circular). Métricas clave: Burbuja_Index (precio/valor anclado en 1.0), pérdida de autopoiesis, capacidad adaptativa.
Resultado del silo (HDBSCAN, epsilon 0.15, min_cluster 2)
- Silo núcleo (22 archivos) — la recolección + análisis del proyecto:
- Fuentes numéricas: DataTur (ocupación/llegadas), Booking (precio), OpenSky (vuelos), PowerBI, TripAdvisor Terra, Google Places.
- Corpus de texto: Twitter+prensa, YouTube, Airbnb reseñas (CDMX).
- Factbook Q.Roo: capas Apify de reseñas; destinos añadidos (Cozumel, Isla Mujeres, Holbox, Chetumal, Mahahual, Puerto Morelos).
- Motor de recomendación Qwen (
@cf/qwen/qwen3-30b-a3b-fp8, max_tokens 4000).
- Silo OpenSky (2) — acceso a datos de vuelo vía profesor.
- Silo Clustering (2) — plan K-means + resultado (ver hallazgos).
Hallazgos validados (reusables)
- Clustering estacional k=3 (silueta 0.370, ARI 0.821, acuerdo Ward 1.0): playa de invierno (Cancún, Playa, PV, Pto. Escondido) / ciudad-cultural (CDMX, Oaxaca, SMA) / nacional de puente (Acapulco, Semana Santa).
- El snapshot (precio, rating, reviews, menciones_caro, vistas_wiki) no tiene estructura — resultado negativo documentado (solo separa CDMX por tamaño).
- Tulum perdió ocupación 2024→2026 mientras Bacalar creció → caso de colapso ya ocurrido, sirve de prueba retrospectiva.
- Burbuja_Index (sintético, no empírico): Tulum 6.05 crítico, Cancún 2.45 crítico.
- Hueco que bloquea: Bacalar y Tulum sin ocupación DataTur (proxy “Riviera Maya” para Tulum; Bacalar sin decidir).
Nota de método
Las decisions de un mismo proyecto son semánticamente densas: HDBSCAN las mete en un solo silo grande. Para separar sub-temas hay que bajar epsilon o cambiar la representación (p. ej. embed solo títulos, o LDA/BERTopic sobre el corpus).