Programa Efecto Airbnb Summerlab'17 Donostia
Esta página es para organizar las ponencias y taller de Efecto Airbnb del Summerlab'17 en Donostia.
Desde Montera34 estamos coordinando para los días 13 y 14 de julio el nodo de Data commons dentro del encuentro Summerlab'17 en Donostia que organiza Hirikilabs. Estará centrado en el efecto de Airbnb en Donostia pero también en aprender colaborativamente de diferentes experiencias que estudian el impacto de esta plataforma.
Puedes encontrar más información sobre el proyecto consulta https://lab.montera34.com/airbnb/, pero esta página es la que más actualizaada mantendremos.
Mañana. 11.00h-14.00h
Teoría. Ponencias y debate
Lo más seguro es que haya streaming. Mirad las cuentas de Twitter de @montera34 e @hirikilabs. Hashtag #EfectoAirbnb.
- Terraferida. Estructura colectiva de análisis de datos (Terraferida).
- Data wars en Airbnb. Estrategias para la extracción de datos de Airbnb y otras plataformas (Santi Espinosa).
- Airbnb en Baleares (Dins Airbnb)
- Análisis de AirBnB Girona (Nacho García)
- ¿Qué variables explican el grado de impacto de las viviendas de uso turístico sobre el mercado de alquiler residencial? (Aparture. Asociación de apartamentos turísticos de Euskadi)
- El impacto del turismo en el casco viejo de bilbao mediante los modelos economía colaborativa (Álvaro Fierro).
- Producción de análisis gráfico colaborativo sobre Airbnb en Donostia y estrategias atomatización (Montera34).
Tras las ponencias habrá turno de preguntas y debate (el orden de las ponencias es orientativo).
Si quieres participar como ponente, todavía estás a tiempo de presentar tu ponencia. Escríbenos a través de este formulario.
Ponencias de 15 minutos. Más información sobre las ponencias más abajo.
Tarde. 16.00-20.00h
Taller
Introducción de metodología de trabajo colaborativa.
Trabajo por equipos. Ver detalles más abajo.
Mañana. 10.00h-14.00h
Tarde. 16.00h-18.00h
Taller
Producción temática por grupos.
Tarde 18.00-20.00h
Presentación conclusiones
Evolución de las herramientas desarrolladas (2) para la obtención de datos de Airbnb. Dificultades, técnicas y trucos a la hora de atacar a las APIs de Airbnb y otras plataformas para obtener datos de cualquier parte del mundo.
Ponente: Santi Espinosa (saigesp.es), programador especializado en obtención y visualización de datos, desarrollador del software que utiliza la Generalitat de Catalunya y el Ajuntament de Barcelona para el control de los pisos turísticos en internet.
Presentación de la asociación. Explicación del trabajo colectivo de análisis de datos. Proceso de obtención, tratamiento (programas y metodología utilizados) y difusión de la información. Puedes ver los tres informes sobre MAllorca que han realizado.
Ponente: Terraferida (terraferida.cat). Asociación que cuestiona el consumo de territorio y se rebela contra el modelo económico basado en ocupar tierra fértil y valiosa.
¿Qué variables explican el grado de impacto de las viviendas de uso turístico sobre el mercado de alquiler residencial?
Resumen: Aparture ha colaborado con la Hacienda de Gipuzkoa para diseñar un operativo que ha trazado con éxito a más de 600 contribuyentes de Donostia que no tributan sus ingresos provenientes del alquiler turístico. La intervención por parte de Hacienda en la práctica va a contribuir a que una parte significativa de la oferta actual de viviendas de uso turístico vuelva a su lugar natural, el mercado residencial. En Euskadi, tributando los ingresos como corresponde, sólo las viviendas de un segmento muy alto son capaces de mejorar el rendimiento del uso residencial. Según el Estudio de Impacto Fiscal presentado por Aparture en la Diputación de Gipuzkoa en marzo de este mismo año, sólo el 46% de las viviendas de uso turístico de Donostia serían rentables después de impuestos. Este mismo estudio en Bilbao, concluyó que sólo el 1% de las viviendas de uso turístico de Bilbao son rentables después de impuestos.
Ponente: Asier Pereda, Presidente de Aparture (Asociación de apartamentos turísticos de Euskadi). Co Fundador de The Rentals Collection y presidente de Aparture. The Rentals Collection es una empresa pionera en Euskadi integrando las plataformas en un modelo de empresa normalizado. The Rentals Collection es a su vez uno de los socios fundadores de Aparture, la asociación de viviendas de uso turístico de Euskadi. Aparture es una asociación con un fuerte carácter social que antepone el interés general sobre el sectorial para procurar un desarrollo sostenible del sector en colaboración con instituciones y asociaciones sectoriales del alojamiento.
Resumen: Por qué nace Dinsairbnb.cat? Posición del Govern Balear respecto del alquiler turístico Breve descripción de la metodología para la obtención de datos (supongo que esto se podrá ampliar en los talleres posteriores)
Ponente: Miquel Àngel Mayol. Analista - Programador y creador de Dins Airbnb (dinsairbnb.cat).
Resumen: contará cómo han utilizado y adaptado la metodología del taller de abril'17 para estudiar el fenómeno en la ciudad de Girona desde una perspectiva del periodismo de un medio local, en el que deben ceñirse a datos contrastados y no pueden confiar plenamente en los datos de scrappers o API para construir un relato periodístico con todo ello. Hemos estudiado el fenómeno con los pisos turísticos licenciados y con el detalle del catastro (edificio por edificio) con las herramientas de carto.com. Accede al repositorio con su trabajo.
La web del trabajo: (http://mas.diaridegirona.cat/pisos-turistics-girona/)
Ponente: Nacho García (@nachotronic) es periodista y politólogo. Hace más de 15 años que trabaja en medios digitales como La Vanguardia, El Periódico, El Punt y TV3. Actualmente coordina los contenidos digitales de diaridegirona.cat y es responsable de su sección de Periodismo de Datos
Resumen: Desde Cultumetría nos encargamos de realizar estudios de impacto de la cultura y turismo en la sociedad utilizando técnicas de análisis cuantitativo. En esta sesión, se presenta un paper publicado por la revista gipuzkoana Lurralde donde se expone un caso práctico aplicado al creciente turismo de Bilbao condicionado en parte por el llamado efecto Guggenheim y que repercute de manera especial en el Casco Viejo.
Ponente: Álvaro Fierro (cultumetria.com).
Producción de análisis gráfico colaborativo sobre Airbnb en Donostia y estrategias atomatización (Montera34).
En abril estuvimos organizando el taller “El efecto Airbnb en datos” produjimos colaborativamente con los participantes un informe online sobre el efecto de las viviendas turísticas en Donostia - San Sebastián. Combinaba un acercamiento al análisis urbano, el aprendizaje de herramientas digitales para analizar y visualizar datos espaciales de forma colaborativa.
Ponente: Montera34 (montera34.com). Es el colectivo de dos desde el que Alfonso y Pablo realizan sus proyectos de desarrollo web, visualización de datos, arte digital y herramientas de participación online.
En la parte de taller de producción colaborativa (jueves tarde y viernes mañana y tarde), más práctica y más técnica, abordaremos diferentes cuestiones a resolver por grupos que trabajarán en lo posible de manera simultánea.
Explicaremos cómo trabajar por grupos con documentos y herramientas colaborativas. Usaremos como ejemplo el informe producido en el taller de abril'17 sobre Donostia. Es aconsejable que eches un ojo a la documentación e intentes seguir alguno de los manuales de las preguntas.
Nos dividiremos en grupos para intentar resolver las preguntas planteadas. Cada persona se apuntará a uno u otro grupo en función de sus intereses y conocimientos. En el Summerlab estamos para aprender todos de todas, así que anímate a venir con ganas de aprender y enseñar.
Hemos pensado que tenemos 3 grandes secciones:
Por ejemplo, puedes revisar las preguntas que nos propusimos responder en el pasado taller en abril. Para varias de las preguntas se documentó bien cómo obtener las respuestas. Hay manuales están bastante completos, que sirvieron de ejercicio de iniciación en el taller anterior:
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¿Cómo se concentra la oferta por barrios de Airbnb?. Dificultad ALTA. Manual Completo. Resultados: sí.
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¿Cómo está repartida la propiedad de los pisos de Airbnb?. Dificultad FÁCIL. Manual Completo. Resultados: sí.
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¿Cuántos anuncios en Airbnb son "legales"? ¿Cuántos ilegales, no legales o alegales? ¿Cuál es la distribución de ambos tipos por barrios?. Dificultad ALTA. Manual Completo. Resultados: sí.
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¿Qué cantidad de anuncios Airbnb son pisos completos? ¿Cuántos son habitaciones?. Dificultad FÁCIL. Manual No realizado. Resultados: sí.
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¿Qué porcentaje del total de plazas de alojamiento turístico no están "reguladas"? ¿Qué cantidad de alojamientos turísticos son pisos Airbnb?. Dificultad ALTA. Manual No realizado. Resultados: en parte.
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¿Cuánta actividad hay en Airbnb en Donosti? ¿Cuántas reservas hay en Airbnb durante un año? ¿Cuál ha sido la evolución durante los 10 últimos años?. Dificultad MEDIA/ALTA. Manual No realizado. Resultados: no.
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Comparativa entre capitales vascas. Comparativa con otras ciudades (Madrid, Barcelona y Mallorca). Dificultad MEDIA. Manual No realizado. Resultados: en parte.
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¿Cómo se anuncian los pisos? Un análisis de las palabras usadas. Dificultad MEDIA. Manual No realizado. Resultados: no.
Este grupo de trabajo abordará las dificultades, estrategias y herramientas para conseguir datos de las diferentes plataformas de alquiler de vivienda turística y hacerlas disponibles a otras personas.
¿Por qué usar API o web scrapping? El porqué de las distintas metodologías de cada participante, mecanismos de comprobación de la integridad de los data set obtenidos...
¿Cómo compartir los datos que vamos capturando? ¿crear un repositorio común? ¿repositorios distribuidos?
Pensamos que Santi Espinosa y Dins Airbnb tienen mucho que decir en este campo por su experiencia previa con el tema.
Se nos ha ocurrito este ejericio: ¿y si hacemos cada cual scraping de Airbnb en Euskadi para comparar métodos de captura? (mira el hilo de Twitter)
Trae tu captura de datos de Airbnb en Euskadi para que podamos comparar los resultados de las diferentes metodologías de obtención (scraping, API...).
Como sabemos que nos lo vais a pedir, aquí tenéis el geoJSON de Euskadi.
Para empezar a hablar hemos empezado desarrollando un script en Rmd (compare-datasets.Rmd) que compara dos bases de datos de Airbnb. Puedes ver los resultados para Gipuzkoa y Donostia.
Este grupo va a tratar diferentes metodologías y estrategias para analizar y publicar datos.
Esta parte pensamos desarrollarla en grupos de trabajo en función del interés y de los conocimientos de cada cual. Pueden tener formatos diferentes. Podéis plantear vuestras propias preguntas y trabajar en las respuestas con los interesados. Lo mejor será formar grupos de trabajo multidisciplinar (alguien que sepa usar las herramientas, otra persona que sepa de turismo, otra de mapas, diseño...).
Entre otros objetivos está el generar la nueva versión del informe sobre Donosti, [revisando el primero]((https://lab.montera34.com/airbnb/donostia), y encontrar respuesta a preguntas que se han ido planteando:
Métodos para tratar y analizar los datos de forma automatizada con herramientas como R y Rmarkdown, Python jupyter, hojas de cálculo preparadas...
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También puedes ver los scripts de R que usa Terraferida para analizar sus datos de Airbnb y Homeaway.
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Puedes consultar un generador de informes por ciudades que hemos desarrollado desde Montera34 en esta página de la wiki.
Los anfitriones tienen diferentes características que permiten clasificarlos según sean empresa, multipropietario, propietario, pisos en economía colaborativa real... ¿cómo clasificarlos a partir de los datos?
Airbnb ofrece datos de cuándo está disponible un anuncio (listing) pero no queda claro
¿Cómo se calcula lo que factura un anfitrión cada x tiempo? ¿y un anuncio? ¿usar el nº de reviews como atajo?
Para estudiar el impacto en el alquiler residencial y en el precio de los pisos necesitamos datos en el tiempo
¿Qué fuentes de datos hay? histórico de precios de alquiler, de venta…
Pad para compartir documentos en el taller https://public.etherpad-mozilla.org/p/efecto.airbnb
Documentación: https://github.com/montera34/airbnbeuskadi/wiki/%C2%BFDe-d%C3%B3nde-vienen-los-usuarios-de-Airbnb%3F
Archivos: https://drive.google.com/drive/folders/0B9BxcXl93Yzya0gxU1FoUnpmX0U
Una serie de diagramas de Sankey para explicar rentabilidad con y sin impuestos.
Puedes acceder a la documentación del proyecto en https://github.com/Saigesp/datahippo/wiki Sigue la cuenta de Twitter para estar al tanto: @data_hippo
Participantes: Ana Boto, Claudia Yubero, Habib Belaribi, Pablo Rey, Pablo de Miguel, Patxi Sesigai
Resumen proceso y metodología: https://docs.google.com/document/d/1hKD4akuJ2689Qu4bUkpf1Les5NdxhkeIKsuMjQaghNs/edit?usp=sharing
Documentación de los pasos para producir las visualizaciones espaciales de precios de alquiler de plazas airbnb en Donostia.
Las ponencias y el taller tendrán lugar en Sala Z - Tabakalera. Andre zigarrogileak plaza, 1. San Sebastián - Donostia.