Según @VLCenComu, València incorpora en 4 meses 1.400 nuevos apartamentos turísticos sin control municipal.
El trabajo de @data_hippo tiene muchísimo valor. Porque da acceso público a datos que hoy en día no entran en estadísticas oficiales. Pero a la hora de cuantificar la oferta real en la ciudad es importante leer su metodología: https://datahippo.org/es/datamodels/
Contabilizan registros de viviendas que pueden haberse publicado hace dos meses solo un fin de semena igual que una vivienda que está activa todo el año. Cuentan viviendas que han salido hace tres meses pero igual no está activa este mes.
Para inspección debe ser una buena herramienta, porque muestran todos los que se publicitan. Para estimar impactos debe de trabajarse su base de datos (es #opendata) y se puede desagregar en función de fecha de descarga por primera vez y las actualizadas.
Por ejemplo, para #Barcelona han publicado una oferta de 27.000 apartamentos en @airbnb cuando la oferta activa media es realmente 16.350, donde además se debe separar entre viviendas enteras (7.930) y habitaciones (8.420), esta última además debe entenderse como oferta legal
En el informe al que pareces hacer referencia realizado por @VLCenComu y @Maria_Oliver_ se han analizado mal los datos de @data_hippo . Publican el dato de #VT (viviendas turísticas) para #Valencia de 11.150, y 1.400 nuevas en 3 meses.
ERROR DE NO ELIMINAR REPETIDOS: para ello @VLCenComu interpretamos que han sumado linealmente los datos de las cuatro plataformas que publica @data_hippo en su #opendata sobre la ciudad de #Valencia
De esa descarga se obtendrán los siguientes datos – @airbnb = 9.394 – @homeaway = 1.125 – @HouseTrip = 318 – @onlyapartments = 288 Total = 11.125 (error de 25) De ahí parece salir el dato (agregado) de la oferta actual en septiembre que publica @levante_emv y los 1.400
ERROR CONSIDERACIÓN DE LA FECHA DE MUESTRA: como comentamos en el hilo precedente @data_hippo publica datos agregados de meses, y es importante analizar en detalle las fechas de la última actualización de cada registro. Lo hemos hecho con el siguiente resultado:
REGISTROS ACTUALIZADOS SEPTIEMBRE 2018: si consideramos los registros actualizados durante todo el mes de septiembre, el resultado agregado de las cuatro plataformas es de 6.445 anuncios. En la misma base de datos hay 1.408 registros que no se actualizan desde 2017.
ESTIMACIÓN CONJUNTA VT y HABITACIONES. En la estimación de @VLCenComu se debe deducir que no han desagregado las habitaciones de las viviendas completas (equiparables a las VT). Si así lo hiciese el valor sería inferior: 4.645 VT, y 1.800 habitaciones identificadas en Sep.
Si así lo hubiesen hecho habrían descubierto que @theAirDNA tiene hoy mismo publicada una oferta activa de anuncios SOLO de @airbnb de 4.926 VT (completas) y 2.141 habitaciones. Si solo se analizan los datos de @data_hippo actualizados en septiembre para la misma plataforma
Entonces el informe de @VLCenComu hubiese recogido para @Airbnb 3.997 VT, y 1.800 habitaciones, más cercano dato de @theAirDNA . Cabe aportar que el dato de @inAtlas de julio es, para @Airbnb , de 4.827 VT, y 2.085 habitaciones, en el mismo orden de magnitud
METODOLOGÍA DE CONTABILIDAD: es importante definir bien la metodología de adquisición de datos y de cuantificación, con el mero objetivo de saber qué se cuenta y saber qué decisiones de ordenación se toman en consecuencia. En este sentido @terra_urbe comparto un diagrama:
DIAGRAMA DE PESOS SEGÚN METODOLOGÍAS DE CONTABILIDAD DE #VT de @Airbnb : En el mismo se toma como valor 100 el volumen de registros acumulados durante toda la vida de la plataforma en una ciudad. Este valor es el publicado por @theAirDNA en su indicador #RentalGrowth
Este valor acumulado lo han venido usando en una importante cantidad de investigaciones científicas de #EEUU en el análisis del impacto de @Airbnb sobre el precio de alquiler o sobre los precios hoteleros. Si consideramos sólo los publicados los últimos 6 meses, el dato sería
El 37% del principal. Si fuesen 3 meses se quedaría en el 26%, que es el dato más asimilable a la metodología de @data_hippo . En el caso de coger 1 mes, el resultado sería del 21% que es la metodología que usa @theAirDNA (ellos anuncian que son 2 semanas de acumulados)