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refine and clean Valencia report

parent ee766de6
......@@ -2,7 +2,7 @@
title: "Presencia de Airbnb en barrios y distritos"
menuTitle: "Por barrios y distritos"
date : 2019-04-02T11:01:11+02:00
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---
......@@ -21,7 +21,7 @@ En este mapa de detalle cada punto representa un anuncio de Airbnb.
{{< figure src="/images/valencia/mapa-anuncios-airbnb-valencia-201902-detalle.png" alt="" title="" >}}
Lo primero es contar el número de anuncios en cada distrito. Ciutat Vella, en el centro, y Poblats Maritims, en la costa, lideran en cantida de anuncios.
Lo primero es contar el número de anuncios en cada distrito. Ciutat Vella, en el centro, y Poblats Maritims, en la costa, lideran en cantidad de anuncios.
{{< figure src="/images/valencia/hab-viv-barras-airbnb-distritos-valencia-201902a.png" alt="" title="" >}}
......@@ -38,7 +38,7 @@ Usamos dos indicadores diferentes para medir la presencia de Airbnb:
En todos los rankings, tanto en anuncios por vivienda como en plazas de Airbnb por habitante, lidera siempre el distrito de **Ciutat Vella** con mucha diferencia: 6,7 anuncios de viviendas completas de Airbnb por cada 100 viviendas y 23,6 plazas por cada 100 habitantes. Le siguen seguido a mucha distancia de **Poblats Maritims** (2,7 y 7,7), **L'Eixample** (2,1 y 6,1) y **Extramurs** (1,4 y 4,4). Un poco por debajo llega el siguiente grupo de distritos: Camins al Grau y La Saidia.
Si vemos estos datos por barrios y en un mapa vemos claramente la concentración en el distrito de de Ciutat Vella y alrededores por un lado, y en los cercanos a Poblats Maritims en la playa por otro.
Si vemos estos datos por barrios y en un mapa se aprecia la concentración en el distrito de de Ciutat Vella y alrededores por un lado, y en los cercanos a Poblats Maritims en la playa por otro.
{{< cols >}}
{{< col lg="6" >}}
......@@ -64,6 +64,22 @@ En este caso vemos que Cabanyal-Canyamelar (casi 13.000 viviendas) y Russafa (ca
{{< figure src="/images/valencia/cartograma-ratio-airbnb-100-viviendas.png" alt="" title="" >}}
[Ver el cartograma interactivo a pantalla completa.](/cartograma-valencia/index.html)
## Las viviendas de uso turístico (VUT)
Dedicamos [una sección de este informe a las VUT](/valencia/vut/) pero queremos mostrar aquí la comparativa entre ellas y los anuncios de Airbnb:
<iframe title="VUT y Anuncios de Airbnb de vivientas completas por distrito" aria-label="Bullet Bars" id="datawrapper-chart-NEogC" src="//datawrapper.dwcdn.net/NEogC/3/" scrolling="no" frameborder="0" style="width: 0; min-width: 100% !important;" height="623"></iframe><script type="text/javascript">!function(){"use strict";window.addEventListener("message",function(a){if(void 0!==a.data["datawrapper-height"])for(var e in a.data["datawrapper-height"]){var t=document.getElementById("datawrapper-chart-"+e)||document.querySelector("iframe[src*='"+e+"']");t&&(t.style.height=a.data["datawrapper-height"][e]+"px")}})}();</script>
{{< figure src="/images/valencia/vut-airbnb-valencia-distritos-201902.png" alt="" title="" >}}
Tenemos varias hipótesis para explicar la diferencia de los valores por distrito:
+ El scraping de InsideAirbnb no captura todos los datos, sobre todo en zonas muy densas de anuncios. Sabemos, tras hablar con algunos multigestores, que los datos de InsideAirbnb están incompletos, y pensamos que puede deberse a que en zonas con muchos anuncios, como es el caso de Ciudad Vella, no encuentre todos los que hay publicados.
+ Existen otras plataformas de comercialización de viviendas turísticas.
+ Las viviendas que no hemos conseguido georeferenciar son en su mayor parte de Ciutat Vella.
## Más gráficos
[En esta otra página](proceso) mostramos más gráficos sobre la distribución por barrios y distritos.
## Datos
......
......@@ -2,11 +2,11 @@
title: "Alojamientos por anfitrión"
menuTitle: "Alojamientos por anfitrión"
date: 2018-12-05T13:37:01
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---
{{< docdata doc-url="#metodologia" data-url="#datos" data-date="Febrero 2019" data-comments="InsideAirbnb" >}}
{{< docdata doc-url="#metodología" data-url="#datos" data-date="Febrero 2019" data-comments="InsideAirbnb" >}}
{{< cols >}}
{{< col sm="6" >}}{{% featured %}}En Valencia hay 6.552 alojamientos anunciados en Airbnb.{{% /featured %}}{{< /col >}}
......@@ -92,10 +92,11 @@ Estos son los 10 anfitriones, o quizás debamos decir mejor, los 10 gestores de
## Datos
[Anuncios en Airbnb de Valencia](https://github.com/montera34/airbnb.valencia/tree/master/data/original/airbnb) scrapeados por InsideAirbnb.
[Anuncios en Airbnb de Valencia](https://github.com/montera34/airbnb.valencia/tree/master/data/original/airbnb) scrapeados por [InsideAirbnb](http://insideairbnb.com/).
## Metodología
Dos métodos:
Dos métodos:
+ Tutorial para obtener estos gráficos con hojas de cálculo, tablas dinámicas y QGIS https://wiki.montera34.com/airbnb/pregunta/reparto-airbnb-propietarios
+ Un script de R que realiza todos los cálculo, gráficas y mapas https://github.com/montera34/airbnb.valencia/tree/master/analisis/
......@@ -20,18 +20,17 @@ Este proyecto surge ante la falta de transparencia de los datos Airbnb, la plata
Tras una mañana de presentaciones teóricas durante el día y medio de taller se formaron los siguientes grupos de tabajo para intentar responder a las siguientes preguntas:
+ ¿Cuáles, en qué proporción y dónde están las viviendas oficalmente registradas?
+ Contando palabras: PLAYA y CENTRO en el texto de los anuncios
+ Áreas de vulnerabilidad y pisos turísticos
+ ¿Contribuyen los apartamentos turísticos a rehabilitar viviendas que estaban en mal estado?
+ [¿Cuáles, en qué proporción y dónde están las viviendas oficalmente registradas?](/valencia/registradas/)
+ [Contando palabras: PLAYA y CENTRO en el texto de los anuncios](/valencia/palabras/)
+ [Áreas de vulnerabilidad y pisos turísticos](/valencia/vulnerabilidad/)
+ [¿Contribuyen los apartamentos turísticos a rehabilitar viviendas que estaban en mal estado?](/valencia/rehabilitar/)
### Otros temas analizados
El informe se ha completado con otras secciones para complementar la información:
+ Concentración de alojamientos en usuarios
+ Estacionalidad
+ Evolución de la presencia de Airbnb
+ [Concentración de alojamientos en usuarios](/valencia/hosts/)
+ [Distribución por barrios](/valencia/barrios/)
### Participantes
......@@ -39,4 +38,4 @@ Este informe es posible gracias al trabajo de las personas que participan en los
Queremos agradecer a todas las personas que han participado y hecho posible este informe.
Han coordinado Alfonso Sánchez Uzábal y Pablo Rey Mazón de Montera34.
Han coordinado y desarrollado este informe, en base a lo realizado en el taller, [Alfonso Sánchez Uzábal](https://twitter.com/skotperez) y [Pablo Rey Mazón](https://twitter.com/numeroteca) de Montera34.
......@@ -8,7 +8,7 @@ draft: false
{{< docdata doc-url="https://wiki.montera34.com/airbnb/pregunta/nube-palabras-anuncios#analisis-espacial" data-url="#datos" data-date="Febrero 2019" data-comments="InsideAirbnb" >}}
Este análisis está desarrollado a partir de uno de los ejericios realizados durante el taller. Ver [proceso de desarollo del ejercicios para más detalles](/valencia/palabras/proceso). Equipo formado por: Javier de La Torre Vera @Javidelatorre96, Miguel Benito Boillos, Carla Silva Otero, Rafael Monterde Díaz @rafa_monty.
Este análisis está desarrollado a partir de uno de los ejericios realizados durante el taller. Ver [proceso de desarollo del ejercicios para más detalles](/valencia/palabras/proceso). Equipo formado por: Javier de La Torre Vera ([@Javidelatorre96](https://twitter.com/Javidelatorre96)), Miguel Benito Boillos, Carla Silva Otero, Rafael Monterde Díaz ([@rafa_monty](https://twitter.com/rafa_monty)).
## Referencias a "playa" y "centro" en los anuncios de Airbnb de Valencia
......@@ -20,7 +20,7 @@ Este análisis está desarrollado a partir de uno de los ejericios realizados du
Se representa el porcentaje de anuncios que tienen las palbras "playa" y "centro" en el nombre del anuncio en Airbnb.
{{< cols >}}
{{% col lg="6" %}}
{{% col lg="9" %}}
{{< figure src="/images/valencia/palabras/barras-playa-barrios-titulo.png" alt="" title="" >}}
{{% /col %}}
{{< /cols >}}
......@@ -40,4 +40,4 @@ También, para evitar que un distrito se rellene automáticamente entero, sería
## Datos
*[Anuncios en AirBnb de Valencia](https://code.montera34.com/airbnb/valencia/tree/master/data/original/airbnb/190227)* scrapeados por InsideAirbnb.
*[Anuncios en AirBnb de Valencia](https://code.montera34.com/airbnb/valencia/tree/master/data/original/airbnb/190227)* scrapeados por [InsideAirbnb](http://insideairbnb.com/).
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title: "¿Cuáles, en qué proporción y dónde están las viviendas oficalmente registradas?"
title: "¿Cuáles, en qué proporción y dónde están las viviendas anunciadas en Airbnb oficialmente registradas?"
menuTitle: "Viviendas registradas"
date : 2019-04-02T11:01:11+02:00
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---
{{< docdata doc-url="https://wiki.montera34.com/airbnb/pregunta/" data-url="#datos" data-date="2019" data-comments="InsideAirbnb" >}}
{{< docdata doc-url="#metodología" data-url="#datos" data-date="2019" data-comments="InsideAirbnb" >}}
Este análisis está desarrollado a partir de uno de los ejericios realizados durante el taller. Ver [estudio original]( ). Equipo formado por: Silvia G., Andrés P y Vicente Coll.
Este análisis está desarrollado a partir de uno de los ejericios realizados durante el taller. Ver [estudio original](https://docs.google.com/document/d/1xUFV5b8bY4BAboqmaAzCP9H030KezIgWt1tj3pOqGSw/edit?usp=sharing). Equipo formado por: Silvia G., Andrés P. y Vicente Coll.
## Preguntas
......@@ -17,7 +16,6 @@ Este análisis está desarrollado a partir de uno de los ejericios realizados du
+ ¿Cuántas viviendas turísticas hay registradas en la Consellería de Turismo comparadas con las que hay publicadas en Airbnb?
+ ¿Cuál es la concentración de estas viviendas por barrios identificando cuántas están registradas y cuántas no están registradas?
## ¿Cuántos anuncios tienen el número de registro?
A finales de febrero de 2019, en la plataforma Airbnb, había publicados 6.552 anuncios, de los cuales 4.561 corresponden a apartamentos completos que son, en la temrinología legal, Viviendas Turísticas. Vamos a estudiar exclusivamente las viviendas completas para este análisis.
......@@ -35,7 +33,7 @@ Bajo estos criterios, el número de viviendas turísticas se situó en 3.908, de
{{< cols >}}
{{% col xs="6" %}}
Listados en Airbnb
Anuncios en Airbnb
tipo | número | % respecto viv. completa
----:|-----:|-----:
......@@ -93,10 +91,13 @@ Llegado a este punto no se puede afirmar ni que los anuncios publicados sin núm
Errores detectados:
En airbnb hasta hace un año no tenía habilitado un apartado para poner el número de licencia, de forma que muchas viviendas si tienen número de registro pero está puesto en otro apartado distinto, como puede ser en la descripción, título u otros aspectos destacables, lo que dificulta el estudio.
## Metodología
Se ha usado [este script de R](https://code.montera34.com/airbnb/valencia/blob/master/analysis/licencias/licencias.R) para hacer la limpieza y análisis de los datos.
## Datos
*[Anuncios en AirBnb de Valencia](https://code.montera34.com/airbnb/valencia/tree/master/data/original/airbnb/190227)* scrapeados por InsideAirbnb.
**[Anuncios en AirBnb de Valencia](https://code.montera34.com/airbnb/valencia/tree/master/data/original/airbnb/190227)** scrapeados por [InsideAirbnb](http://insideairbnb.com/).
Se usan las siguientes variables:
......@@ -108,7 +109,7 @@ Se usan las siguientes variables:
+ Reviews Tab: Number_of rewiews.
*Registro Oficial de las Viviendas Turísticas en la Consellería de Turismo*.
**Registro Oficial de las Viviendas Turísticas en la Consellería de Turismo**.
Fuente Generalitat Valenciana: http://comunitatvalenciana.com/viaje/alojamiento/viviendas-turisticas.
Se han descargado con este script https://code.montera34.com/airbnb/valencia/blob/master/scraping/scraping-viviendas-turisticas-comunitat-valenciana.R.
Descargable Viviendas Turísticas de Valencia en https://code.montera34.com/airbnb/valencia/blob/master/data/original/190302_viviendas-turisticas-comunidad-valenciana_valencia.csv
......
......@@ -8,8 +8,7 @@ draft: false
{{< docdata doc-url="https://wiki.montera34.com/airbnb/pregunta/ " data-url="#datos" data-date="Varios" data-comments="InsideAirbnb y Catastro" >}}
Este análisis está desarrollado a partir de uno de los ejericios realizados durante el taller. Ver [estudio original]( ).
Equipo formado por: Federico Piovesan y Santi Hernández Puig @santihpuig.
Este análisis es uno de los ejericios realizados durante el taller. Equipo formado por: Federico Piovesan y Santi Hernández Puig ([@santihpuig](https://twitter.com/santihpuig)).
## Pregunta
......@@ -31,7 +30,3 @@ Datos de catastro con archivo .CAT -> cómo utilizarlo
1. Para acceder a los datos del catastro hay que acceder la sede electrónica del catastro (https://www.sedecatastro.gob.es/ -> “DIFUSIÓN DE DATOS CATASTRALES”) con certificado electrónico o Clave PIN.
2. Descargar archivo .CAT -> manual para transformar el archivo CAT en csv que luego pueda unirse en QGIS con PARCELA.shp utilizando el campo REFCAT (parcela) con 31_pc (tipo 14): http://www.catastro.minhap.es/ayuda/manual_descargas_cat.pdf
De esta manera obtenemos una capa de PARCELA con una columna con título 75_ar que indica el año de reforma (en caso de que exista reforma)
## Referencias
......@@ -33,14 +33,14 @@ Media de índices de vulnerabilidad de equipamiento, socioeconómico y equipamie
[Ver gráfico](https://datawrapper.dwcdn.net/ED87c/1/).
<iframe title="De socioecon&oacute;mica a media de &iacute;ndice vulnerabilidad" aria-label="Range Plot" id="datawrapper-chart-ktCSs" src="//datawrapper.dwcdn.net/ktCSs/1/" scrolling="no" frameborder="0" style="width: 0; min-width: 100% !important;" height="2004"></iframe><script type="text/javascript">!function(){"use strict";window.addEventListener("message",function(a){if(void 0!==a.data["datawrapper-height"])for(var e in a.data["datawrapper-height"]){var t=document.getElementById("datawrapper-chart-"+e)||document.querySelector("iframe[src*='"+e+"']");t&&(t.style.height=a.data["datawrapper-height"][e]+"px")}})}();</script>
<iframe title="De socioecon&oacute;mica a media de &iacute;ndice vulnerabilidad" aria-label="Range Plot" id="datawrapper-chart-ktCSs" src="//datawrapper.dwcdn.net/ktCSs/2/" scrolling="no" frameborder="0" style="width: 0; min-width: 100% !important;" height="2004"></iframe><script type="text/javascript">!function(){"use strict";window.addEventListener("message",function(a){if(void 0!==a.data["datawrapper-height"])for(var e in a.data["datawrapper-height"]){var t=document.getElementById("datawrapper-chart-"+e)||document.querySelector("iframe[src*='"+e+"']");t&&(t.style.height=a.data["datawrapper-height"][e]+"px")}})}();</script>
[Ver gráfico](https://datawrapper.dwcdn.net/ktCSs/1/).
[Ver gráfico](https://datawrapper.dwcdn.net/ktCSs/2/).
## Según las "Áreas urbanas sensibles" del Ayuntamiento de Valencia
{{< toreview >}}Confirmar cuál de los índices de vulnerabilidad del Ayuntamiento se están usando. Aclarar método de selección de barrios.{{< /toreview >}}
{{< toreview >}}Aclarar con los talleristas el método de selección de barrios.{{< /toreview >}}
Ya que los ámbitos vulnerables que se indican en cada uno de los índices varía sustancialmente, las áreas prioritarias de estudio que coinciden serían:
......
---
title: "Viviendas de Uso Turístico"
menuTitle: "VUT"
menuTitle: "Viviendas de Uso Turístico"
date : 2019-04-02T11:01:11+02:00
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---
Tras el análisis de las Viviendas de Uso Turístico, VUT de ahora en adelante, de la Comunidad Valenciana, estos son los primeros 25 municipios:
{{< docdata doc-url="#metodología" data-url="#datos" data-date="2019" data-comments="InsideAirbnb, Consellería de Turismo, Ayuntamiento de Valencia" >}}
Estos son los primeros 25 municipios de la Comunidad Valenciana en cuanto a las Viviendas de Uso Turístico, VUT de ahora en adelante. La ciudad de Valencia se encuentra en segundo lugar tras Benidorm con casi 6.000 viviendas.
{{< figure src="/images/valencia/vut/vut-municipios-top25-comunidad-valenciana-201903.png" alt="" title="" >}}
La ciudad de Valencia se encuentra en segundo lugar tras Benidorm con casi 6.000 viviendas (5.809).
Dentro de la Ciudad de Valencia así se distribuyen las VUT por distritos y barrios:
Su distribución por distritos y barrios:
{{< figure src="/images/valencia/vut/vut-distritos-valencia-201903.png" alt="" title="" >}}
{{< figure src="/images/valencia/vut/vut-barrios-valencia-201903.png" alt="" title="" >}}
......@@ -21,6 +23,8 @@ Su distribución por distritos y barrios:
Si comparamos estos datos con los obtenidos del scraping de InsideAirbnb:
<iframe title="VUT y Anuncios de Airbnb de vivientas completas por distrito" aria-label="Bullet Bars" id="datawrapper-chart-NEogC" src="//datawrapper.dwcdn.net/NEogC/3/" scrolling="no" frameborder="0" style="width: 0; min-width: 100% !important;" height="623"></iframe><script type="text/javascript">!function(){"use strict";window.addEventListener("message",function(a){if(void 0!==a.data["datawrapper-height"])for(var e in a.data["datawrapper-height"]){var t=document.getElementById("datawrapper-chart-"+e)||document.querySelector("iframe[src*='"+e+"']");t&&(t.style.height=a.data["datawrapper-height"][e]+"px")}})}();</script>
{{< figure src="/images/valencia/vut-airbnb-valencia-distritos-201902.png" alt="" title="" >}}
......@@ -29,3 +33,24 @@ Si comparamos estos datos con los obtenidos del scraping de InsideAirbnb:
Para ello hemos agrupado las VUT según el número de teléfono.
{{< figure src="/images/valencia/vut/vut-telefonos-top25-valencia-201903.png" alt="" title="" >}}
## Metodología
Scraping: se han descargado el Registro Oficial de las Viviendas Turísticas en la Consellería de Turismo [con este script](https://code.montera34.com/airbnb/valencia/blob/master/scraping/scraping-viviendas-turisticas-comunitat-valenciana.R).
Geocoding: Se ha georeferenciado con nominatim de OpenStreetMap. Se han utilizado dos scripts [en php](https://code.montera34.com/airbnb/valencia/blob/master/scraping/geocoding-viviendas-turisticas-comunitat-valenciana.php) y [en R](https://code.montera34.com/airbnb/valencia/blob/master/scraping/geocoding-viviendas-turisticas-comunitat-valenciana.R). Se ha usado el nombre oficial de las calles de Valencia para corregir errores.
Análisis: hemos usado [este script de R](https://code.montera34.com/airbnb/valencia/blob/master/analysis/vut-analysis.R) para hacer los cálculos de distribución de VUT por barios y distritos.
## Datos
**Airbnb**
[Anuncios en Airbnb de Valencia](https://github.com/montera34/airbnb.valencia/tree/master/data/original/airbnb) scrapeados por [InsideAirbnb](http://insideairbnb.com/).
**Registro Oficial de las Viviendas Turísticas en la Consellería de Turismo**
Fuente Generalitat Valenciana: http://comunitatvalenciana.com/viaje/alojamiento/viviendas-turisticas.
Descargable las Viviendas Turísticas de Valencia en https://code.montera34.com/airbnb/valencia/blob/master/data/original/190302_viviendas-turisticas-comunidad-valenciana_valencia.csv
**Listado oficial de nombres de calles**
http://gobiernoabierto.valencia.es/va/dataset/?id=listado-de-calles
---
title: "VUT"
menuTitle: "VUT"
menuTitle: "Proceso"
date : 2019-04-02T11:01:11+02:00
weight: 6
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