一个预测城市中Airbnb分布的模型

Airbnb列表的分布一直是公民和政策制定者,尤其是在主要城市中的大量讨论的主题。在发表的文章中EPJ数据科学,Giovanni Quattrone及其同事研究了决定Airbnb的空间渗透的许多因素在城市中心,开发了一个旨在预测其他城市分布的模型。除其他外,创造性社区的存在是采用住房包的重要因素。

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Airbnb is a hospitality platform for booking stays in other people’s houses. Founded in 2008, it has grown exponentially in the past few years, and it now has over 3,000,000 listings in more than 65,000 cities across the globe. The platform has already become the world’s second most valuable hospitality provider after Marriott.

批评家说,由于缺乏监管,Airbnb的快速增长已加速。这些担忧引起了政治和监管性辩论,有关如何最佳调节Airbnb,但是几乎没有证据表明哪些因素可以解释消费者采用的采用,因此,公共政策不能以理想的方式塑造采用。

什么决定了Airbnb的空间渗透

支持基于证据的政策制定,我们学习了Airbnb在各个城市的渗透与每个城市的地理,人口和社会经济特征之间的关系。我们考虑了奥斯汀,洛杉矶,曼哈顿(纽约市),新奥尔良,奥克兰,圣地亚哥,旧金山和西雅图。我们之所以选择这些城市,是因为它们的规模,人口组成,财富和生活成本各不相同。

我们的主要研究问题是:哪些因素与城市中的Airbnb采用有关?传统的经济模型表明,最重要的因素是距市中心的距离:邻居越接近中心,该社区的旅游越多,Airbnb的渗透越越大。相比之下,我们的分析发现了一个令人惊讶的结果:还有其他因素可以更好地解释与中心距离的距离。

波西米亚因素

Kinga Cichewicz摄于Unsplash

尽管规模和社会经济状况截然不同,但所有城市(无论它们有多富裕)都从创意阶层的存在中受益

这些因素中最重要的是社区的波西米亚索引,它反映了城市主义者理查德·佛罗里达(Richard Florida)所谓的“创意阶层”的存在:艺术家,音乐家,作家,设计师,设计师和在创意行业工作的人。有趣的是,在研究的所有城市中,这一发现是一致的。尽管规模和社会经济条件的规模和社会经济状况截然不同,但所有城市(无论它们有多富裕)都从创意阶层的存在中受益。

基于这些一致的结果,我们能够为Airbnb的空间渗透率建立一个预测模型,该模型在整个城市中概括。研究人员可以使用我们的模型来修改现有的采用理论模型,更实际地,由市政当局来修改基于模型的采用估计,从而主动部署了在选定领域中直接增长的政策。

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