Metodi di cluster analysis per lo studio del turismo sostenibile

La tesi analizza il turismo italiano con attenzione alla sostenibilità, integrando un quadro teorico con un’analisi empirica su 107 province e 24 indicatori economici, demografici, ambientali e turistici. Dopo le esplorazioni descrittive (associazione positiva tra presenza di aeroporti e intensità turistica; ruolo meno marcato delle coste; correlazioni coerenti tra grandezze economiche e variabili di domanda), vengono applicati metodi di cluster analysis su dati standardizzati: gerarchico (distanza euclidea, complete linkage) e non gerarchico K-means. I risultati convergono su una macro-separazione geografica (Nord/Centro vs Sud/Isole) e su un gruppo montano distinto; Milano, Roma e Napoli emergono come casi atipici. La scelta di k=3 o k=4 è supportata dal dendrogramma e da un modesto “gomito” della varianza spiegata; la sola presenza di aeroporti non risulta discriminante nella formazione dei cluster. La tipologia ottenuta offre indicazioni operative per politiche e posizionamento delle destinazioni in chiave di qualità e sostenibilità.