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......@@ -16,25 +16,33 @@ Los anuncios de Airbnb son accesibles en su web, pero no es posible descargar to
Para este informe se han usado datos de los proyectos de scraping de [Data Hippo](https://datahippo.org) e [InsideAirbnb](http://insideairbnb.com).
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{{% figure src="/images/insideairbnb_graphic_site_1200px.png" alt="Inside Airbnbes un proyecto independiente y no comercial que consiste en una serie de herramientas y datos que te permite explorar cómo Airbnb está siendo usado en múltiples ciudades de todo el mundo." %}}
**Inside Airbnb** es un proyecto independiente y no comercial que consiste en una serie de herramientas y datos que te permite explorar cómo Airbnb está siendo usado en múltiples ciudades de todo el mundo.
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{{% figure src="/images/datahippo.imago.png" alt="Datahippo. Proyecto colaborativo para ofrecer datos de diferentes plataformas de alquiler turístico" title="DataHippo. Proyecto colaborativo para ofrecer datos de diferentes plataformas de alquiler turístico" link="https://datahippo.org" caption="Pincha en la imagen para visitar la plataforma DataHippo." %}}
**DataHippo** es un proyecto colaborativo para ofrecer datos de diferentes plataformas de alquiler turístico, como Airbnb o HomeAway y obtiene los datos con diferentes técnicas de [web-scraping](https://es.wikipedia.org/wiki/Web_scraping), compartiéndolos en abierto, con el objetivo de facilitar el análisis y debate sobre este fenómeno. El proyecto nace en el verano de 2017 en Donostia, en el SummerLab organizado por Hirikilabs y Tabakalera y como iniciativa de Montera34 y [Santiago Espinosa](http://saigesp.es).
Los datos de Airbnb de 2017 provienen de **InsideAirbnb**.
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El número de cada mes es el resultado de calcular el número de anucios activos en ese mes. [Ver metodología](/metodologia/anuncios-activos/) en la que se explica en detalle qué consideramos activos: los anuncios que han tenido actividad el mes en curso o anterior o que tienen fechas disponibles para ser alquilados.
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|Fecha | Junio 2018 | Sept. 2018 |
|---------------|--------------:|--------------:|
|Habitaciones compartidas | 7 | 3 |
|Habitaciones privadas | 358 | 367 |
|Viviendas | 1.066 | 1.008 |
|Total | 1.431 | 1.378 |
|Fecha | Junio 2018 | Sept. 2018 Datahippo (Inside Airbnb( | Junio 2019
|---------------|--------------:|--------------:|------:|
|Habitaciones compartidas | 7 | 3 | 5 |
|Habitaciones privadas | 358 | 367 (468) | 479|
|Viviendas | 1.066 | 1.008 (1.125) | 1130 |
|Total | 1.431 | 1.378 (1.593) | 1.614 |
Fuente: datahippo.org y scraping posterior.
Fuente: datahippo.org e Inside Airbnb.
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......@@ -50,11 +50,12 @@ Si cruzamos el tipo de alojamiento con el tipo de host vemos que los multigestor
Se ha usado [este script de R](https://github.com/montera34/airbnbeuskadi/blob/master/analisis/evolucion-donostia.R) para generar todos los gráficos.
Este script analiza la evolución de listins de una localización con datos de InsideAirbnb.
Los archivos han sido obenidos con el script [get-insideairbnb-data.R]()https://github.com/montera34/airbnbeuskadi/blob/master/scraping/get-insideairbnb-data.R]
Los archivos han sido obenidos con el script [get-insideairbnb-data.R](https://github.com/montera34/airbnbeuskadi/blob/master/scraping/get-insideairbnb-data.R)
Para el caso de Euskadi, los datos de InsideAirbnb no tienen definido el distrito o barrio, sino provincia y municipio.
Por eso se ha duplicado este archivo:
- [analisis/evolucion.R](https://github.com/montera34/airbnbeuskadi/blob/master/analisis/evolucion.R) para analizar en Euskadi
Por eso se ha duplicado este script:
- [analisis/evolucion.R](https://github.com/montera34/airbnbeuskadi/blob/master/analisis/evolucion.R) para analizar Euskadi
- [analisis/evolucion-donostia.R](https://github.com/montera34/airbnbeuskadi/blob/master/analisis/evolucion-donostia.R) para analizar Donostia
Para analizar por barrios y unidades menores en Donostia se ha detectado en cual está cada listing con el script [points-in-polygons.R](https://github.com/montera34/airbnbeuskadi/blob/master/analisis/points-in-polygons.R)
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Desde que empezamos la serie de talleres Efecto Airbnb en abril de 2017 la metodología que usamos para analizar y visualizar el efecto de los alquileres turísticos en diferentes territorios sigue evolucionando. En esta sección puedes consultar las principales decisiones que hemos ido tomando.
Desde que empezamos la serie de talleres Efecto Airbnb en abril de 2017 la metodología que usamos para analizar y visualizar el efecto de los alquileres turísticos en diferentes territorios ha ido evolucionando. En esta sección puedes consultar las principales decisiones que hemos tomado.
## Análisis comparativo
Para comprender la magnitud del impacto de los alojamientos turísticos en un territorio es necesario compararlo con otros y relacionar las cifras de alojamientos turísticos con población o número de viviendas. En la **[Comparativa de barrios](/barrios)** se puede ver el impacto de los alojamientos turísticos de manera comparativa para todos los territorios enlos que hemos trabajado.
Para poder valorar el impacto de los alojamientos turísticos en un determinado territorio es necesario compararlo con otros. Los valores de la presencia de alojamientos turísticos deben ser relativos al número número de viviendas existentes o de sus habitantes. En la **[Comparativa de barrios](/barrios)** se puede compara la presencia de los alojamientos turísticos en diferentes barrios en números absolutos y relativa al número de domicilios.
## Anuncios activos
El análisis de la situación de Airbnb en un determinado territorio requiere, para un adecuado análisis, definir qué pisos están activos, esto es, cuáles se están alquilando o están disponibles para ser alquilados en un determinado periodo.
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El análisis de la situación de Airbnb en un determinado territorio requiere, para un adecuado análisis, definir qué anuncios están activos, esto es, cuáles se están alquilando o están disponibles para ser alquilados en un determinado periodo.
En la plataforma Airbnb hay anuncios inactivos. Saber qué anuncios están inactivos es complicado. Además un anuncio puede tener más o menos actividad, así que una vez conocido su nivel de actividad hay que decidir si lo consideramos activo o inactivo.
En la plataforma Airbnb hay anuncios inactivos, pero detectar qué anuncios lo están es complicado. Además, un anuncio puede tener más o menos actividad, así que una vez conocido su nivel de actividad hay que decidir si lo consideramos activo o inactivo.
Hay anuncios que pueden estar abandonados, que se usaron en algún momento y luego el propietario dejo de alquilar su alojamiento, al menos usando la plataforma Airbnb. También puede ocurrir que un anuncio tenga una actividad estacional, que solo esté activos durante un periodo durante el año. Esto ocurre por ejemplo en [Pamplona durante la semana de San Fermines](/pamplona/alojamientos-airbnb-anfitrion/#habitaciones-o-balcones).
Hay anuncios que pueden estar "abandonados", se usaron en algún momento y luego su gestor dejo de alquilarlos, al menos usando la plataforma Airbnb. También puede ocurrir que un anuncio tenga una actividad estacional, que solo esté activos durante un periodo durante el año. Esto ocurre por ejemplo en [Pamplona durante la semana de San Fermines](/pamplona/alojamientos-airbnb-anfitrion/#habitaciones-o-balcones).
A continuación explicamos algunos características del sistema de anuncios de Airbnb que se suelen usar para hacer estimaciones sobre la cantidad de anuncios activos.
### Disponibilidad de un alojamiento
Cuando se publica un anuncio en Airbnb se tiene que definir su disponibilidad a futuro: cuantos días en los próximos meses se podrá alquilar. Se puede definir la disponibilidad para los próximos 12 meses.
Cuando se publica un anuncio en Airbnb se tiene que definir su disponibilidad a futuro: cuantos días en los próximos meses se podrá alquilar. Se puede definir la disponibilidad para los próximos 12 meses, aunque dependiendo de la situación, a veces solamente se puede abrir la ventana de alquiler a los próximos 3 meses.
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{{< figure src="/images/metodologia.airbnb.listing.calendario.disponibilidad.png" alt="Calendario para definir la disponibilidad para que un alojamiento sea alquilado en Airbnb" title="Calendario para definir la disponibilidad para que un alojamiento sea alquilado en Airbnb">}}
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Según el uso que haga el propietario del alojamiento y la actividad económica que quiera llevar a cabo Airbnb clasifica el anuncio como vivienda principal, segunda vivienda o espacio no residencial u hotel. En función del tipo de anuncio seleccionado la configuración por omisión del calendario de disponibilidad cambia. Para una vivienda principal ninguna fecha está disponible a menos que sea habilitada.
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{{< figure src="/images/metodologia.airbnb.listing.tipo.png" alt="Opciones para elegir el tipo de anuncio según la actividad económica que se vaya a hacer." title="Opciones para elegir el tipo de anuncio según la actividad económica que se vaya a hacer.">}}
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### Evaluaciones de un alojamiento
Cuando un usuario ha alquilado un alojamiento y ha finalizado su estancia puede escribir una evaluación o *review* de su experiencia. Las evaluaciones son públicas y están disponibles en su totalidad en la página del anuncio. Dejar una evaluación no es obligatorio aunque el sistema de reserva de Airbnb anima a los usuarios a que lo hagan.
......@@ -28,7 +36,7 @@ Hay mucha disparidad en las cifras sobre el porcentaje de usuarios que deja una
+ Según fuents no oficiales de Airbnb [el 72% de los usuarios escribía evaluaciones](https://www.quora.com/What-percent-of-Airbnb-hosts-leave-reviews-for-their-guests) en 2012.
+ 30,5% (basado en la comparació nde datos públicos de evaluaciones del infome del New York Attorney General’s en octubre de 2014).
+ [Murray Cox de InsideAirbnb usa un 50%](http://insideairbnb.com/about.html), basado en la media casi exacta de los porcentajes anteriores, para su "Occupancy Model.
+ [Murray Cox de InsideAirbnb usa un 50%](http://insideairbnb.com/about.html), basado en la media casi exacta de los porcentajes anteriores (72% y 30,5%), para su "Occupancy Model.
## Definición de anuncio activo
Murray Cox, creador de [Inside Airbnb](http://insideairbnb.com), apunta que la definición de anuncio activo [dependerá del objetivo del análisis donde se vayan a usar los datos](https://twitter.com/InsideAirbnb/status/988886252329095168). Su método consiste en analizar la fecha de la última evaluación junto con la frecuencia y el número total de evaluaciones.
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......@@ -68,7 +68,7 @@ En este caso vemos que Cabanyal-Canyamelar (casi 13.000 viviendas) y Russafa (ca
Dedicamos [una sección de este informe a las VUT](/valencia/vut/) pero queremos mostrar aquí la comparativa entre ellas y los anuncios de Airbnb:
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