Este informe sobre alojamientos turísticos y turistificación en Valencia es una iniciativa conjunta de Montera34 y la Cátedra Institucional de Economía Colaborativa de la Universidad de Valencia y es el resultado del taller que se realizó en marzo de 2019.
Ante la falta de datos sobre la vivienda turística ofrecemos abrir los datos, metodologías de análisis en abierto y visualizaciones. Este taller e informe forman parte de una serie de actividades que organiza Montera34 llamados Efecto Airbnb.
Índice de secciones
1. ¿De dónde sale este informe?
3. Distribución de Airbnb por barrios y distritos
4. ¿Cuáles, en qué proporción y dónde están las viviendas oficialmente registradas?
5. Contando palabras: PLAYA y CENTRO en el texto de los anuncios
6. Áreas de vulnerabilidad y pisos turísticos
7. ¿Contribuyen los apartamentos turísticos a rehabilitar viviendas que estaban en mal estado?
1. ¿De dónde sale este informe?
Este informe es el resultado del Taller de ciencia participativa sobre el Efecto Airbnb en Valencia del 1 al 3 de marzo de 2019 en Las Naves de Valencia.
El taller fue coordinado por Montera34, usando una metodología que permite aprender a obtener, preparar y visualizar datos al mismo tiempo que se produce un análisis colectivo riguroso sobre un caso real y local.
Este proyecto surge ante la falta de transparencia de los datos Airbnb, la plataforma de alquiler de vivienda turística más popular. Ante esa opacidad ofrecemos abrir los datos que hemos conseguido obtener, documentar metodologías de análisis en abierto y crear visualizaciones para entender la situación actual. Además hemos realizado este análisis colaborativamente en forma de taller.
a. Grupos de trabajo
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?
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
b. Participantes
Este informe es posible gracias al trabajo de las personas que participan en los talleres Efecto Airbnb.
Han coordinado Alfonso Sánchez Uzábal y Pablo Rey Mazón de Montera34.
2. Alojamientos por anfitrión.
El 27 de febrero de febrero de 2019 había en Valencia 6.552 anuncios publicados en Airbnb, con capacidad para alojar a 25.537 personas.
Estos anuncios (listings en la terminología de Airbnb) han sido publicados por 3.842 usuarios diferentes (hosts o anfitriones en la terminilogía de Airbnb).
2.236 anuncios especificaban un número de registro como Vivienda Turística, lo que supone un 49% del total de viviendas completas anunciadas. Esto no quiere decir que todas esos números de registro sean válidas.
Cómo se concentra la propiedad y la gestión de los anuncios
Como explicamos en la metodología, diferenciamos entre usuarios anfitriones y con dos o más anuncios:
- Usuarios que gestionan un anuncio. Estos podrían englobarse en un modelo de economía colaborativa en el que alquilan su vivienda habitual, o parte de ella. Se puede considerar que están poniendo a disposición un bien cuando no lo usan.
- Usuarios que gestionan dos o más anuncios. Cuando se gestiona más de un anuncio se puede considerar que al menos uno de los alojamientos anunciados no es vivienda vivienda habitual, por lo que la actividad de estos usuarios no puede ser considerada economía colaborativa.
Por otro lado hay que diferenciar también que no es posible diferenciar entre propietarios de vivienda y gestores: hay usuarios de Airbnb, habitualmente empresas o gestores profesionales, que gestionan alojamientos de múltiples propietarios de viviendas.
Existen 2.858 usuarios que gestionan un único anuncio (suponen un 74,4% del total de anfitriones), frente al restante 25,6% que gestiona dos o más anuncios. Los usuarios que gestionan un único anuncio ofertan el 43,6% de todos los alojamientos, lo que supone el 43,8% del total de plazas.
Los multigestores (25,6%) controlan el 56,4% de los alojamientos y el 56,2% de todas las plazas ofertadas en Airbnb. En concreto, los que gestionan 3 o más anuncios (11,2%) controla 10.502, el 41,1% de todas las plazas.
EL 13,0% DEL TOTAL DE ANFITRIONES CON MÁS PLAZAS OFERTAN EL 46,8% DE LAS PLAZAS (500 USUARIOS GESTIONAN 11.941 PLAZAS).
Comparación con Madrid y Barcelona
Comparemos las ciudad de Valencia con Barcelona y Madrid (con fecha de septiembre de 2018) y misma fuente de datos, InsideAirbnb. Valencia ronda los 6.500 anuncios publicados frente a los más o menos 20.000 de Madrid y Barcelona.
Valencia tiene 74,42% de hosts con un solo anuncio, frente a Madrid 77,2% y Barcelona con un 72,3.
El 3,8% de los anfitriones con 5 o más anuncios tienen 27,9%. Barcelona 4,8 : 46,2 y Madrid 4,4 : 36,3.
Esto es, para más o menos el mismo porcentaje de los hosts con más anuncios (5%), los de Barcelona gestionan 10% más de anuncios, acercándose al 50%.
La distribución de la concentración de la gestión de los anuncios es en cualquier caso parecidos:
- más o menos 75% de los anfitriones tiene un solo anuncios gestiona el 30-40% de las plazas
- los anfitriones multigestores suponen el 25% de los anfitriones y gestionan el 60-70% de las plazas.
El top 10 de los anfitriones
Estos son los 10 anfitriones, o quizás debamos decir mejor, los 10 gestores de viviendas turísticas con más anuncios publicados en Airbnb. Seguramente tengan más en cartera pero esos fueron los que recogió el scraping de septiembre de 2018. Mostramos el número de alojamientos y de plazas que ofrecen este top 10 de gestores en Barcelona.
nombre | alojamientos | plazas | ||
---|---|---|---|---|
1 | SingularStays | 137 | 645 | |
2 | Valencia Luxury | 74 | 511 | |
3 | Help | 65 | 79 | |
4 | Alberto | 49 | 230 | |
5 | Claudia | 43 | 206 | |
6 | Living Valencia | 38 | 171 | |
7 | Travel Habitat | 34 | 182 | |
8 | Flats | 30 | 137 | |
9 | Isabel | 28 | 127 | |
10 | Like Apartments | 28 | 182 |
Los 10 primeros anfitriones (0.1% del total de anfitriones) con más plazas tienen 5.201 plazas disponibles (que son el 8.2% del total de plazas).
Los 20 primeros anfitriones (0.2% del total de anfitriones) con más plazas tienen 7.806 plazas disponibles (que son el 12.3% del total de plazas).
Los 50 primeros anfitriones (0.5% del total de anfitriones) con más plazas tienen 13.239 plazas disponibles (que son el 20.8% del total de plazas).
Los 100 primeros anfitriones (1.0% del total de anfitriones) con más plazas tienen 18.046 plazas disponibles (que son el 28.4% del total de plazas).
Los 200 primeros anfitriones (2.0% del total de anfitriones) con más plazas tienen 23.445 plazas disponibles (que son el 36.8% del total de plazas).
Los 300 primeros anfitriones (3.0% del total de anfitriones) con más plazas tienen 26753 plazas disponibles (que son el 42.0% del total de plazas).
Los 500 primeros anfitriones (5.0% del total de anfitriones) con más plazas tienen 30.932 plazas disponibles (que son el 48.6% del total de plazas).
3. Distribución de Airbnb por barrios y distritos
Presencia de Airbnb en distritos de Valencia
Ratios de presencia de viviendas y plazas de anuncios de Airbnb.
A. Número de anuncios
B. Ratios
C. Cartograma
Ver cartograma interactivo a pantalla completa
4. ¿Cuáles, en qué proporción y dónde están las viviendas oficialmente registradas?
Comunidad Valenciana
Valencia
Preguntas
- ¿Cuántas viviendas turísticas hay publicadas con número de registro y sin número de registro en la ciudad de Valencia? ¿cómo se distribuyen por barrios según datos Airbnb?
- ¿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.
De estas 4.561 Viviendas Turísticas en un primer análisis a través del campo “License” se detectaron que habían 2.104 con número de registro, el 46,1%, y 2.457 sin número de registro, el 53,8%.
Los datos obtenidos nos llamaron mucho la atención y nos dimos cuenta que no todos los anfitriones ponían el número de registro en el apartado correspondiente sino que lo ponían en distintas secciones del anuncio, como por ejemplo en el título del anuncio (“name”) o en la descripción o resumen (campos “notes”, “summary”, “description” o “space”). Por ello se realizó una búsqueda de patrones coincidentes con códigos de registro en los campos citados, en un primer momento el patrón se fijó en 5 dígitos correspondiente a número de registro genérico.
Tras este proceso, las viviendas turísticas con registro, ascendieron a 2.104 lo que se corresponde con un 46% del total de las 4.561 viviendas; fijándose las viviendas sin registro en 2.457 (54% del total).
En una fase posterior, filtramos, para detectar cuántas de estas 4.561 viviendas estaban activas, las que tuvieran un número de reviews distinto de 0 y un ratio de respuesta del anfitrión (“host_reponse rate”) fuera también distinto de 0. Bajo estos criterios, el número de viviendas turísticas se situó en 3.908, de las cuales 2.003 aparecen con código de registro publicado en alguna de sus secciones, lo que supone el 52% del total de activas y 1.905 sin registro (48%).
Resumen
Listados en Airbnb
tipo | número | % respecto viv. completa |
---|---|---|
Anuncios totales | 6.552 | - |
Anuncios viviendas completas | 4.561 | 100% |
Anuncios viviendas completas con licencia | 2.104 | 46,1% |
Anuncios viviendas completas con licencia revisado | 2.236 | 49,0% |
Listados en Airbnb y con número de reviews mayor que 0
tipo | número | % respecto viv. completa |
---|---|---|
Anuncios totales | 5.340 | - |
Anuncios viviendas completas activos | 3.908 | 100% |
Anuncios viviendas completas con licencia revisado activos | 2.003 | 51,2% |
Distribución por barrios
En los gráficos se puede observar la distribución de los resultados anteriormente comentados por barrio.
Registro oficial
Comparemos estos datos con la información procedente de la Generalitat Valenciana, el Registro Oficial de las Viviendas Turísticas en la Consellería de Turismo. Según el mismo hay 5.809 viviendas registradas en Valencia.
Al estar el estudio incompleto no podemos afirmar que los anuncios publicados sin número de registro signifique que no lo tienen, necesitaríamos compararlos con los datos de la Generalitat para poder hacer conclusiones, este hecho sólo significa que no figura en el anuncio.
Conclusiones
Llegado a este punto no se puede afirmar ni que los anuncios publicados sin número de registro signifique que no lo tienen, ni que los que lo tienen publicado sean efactivamente viviendas registrada. Lo que sí podemos afirmar es que hay al menos entre un 32 y 34% de viviendas que están activas y que no indican su número de registro.
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.
Datos
Anuncios en AirBnb de Valencia scrapeados por InsideAirbnb.
Se usan las siguientes variables:
- Space info: Entire Home/Apt.
- Listing Location: Neighbourhood, Longitude/Latitude
- Legal Issues: License type of license
- Overview Tab: Name Title, Summary, Space, Description, Notes.
- The Host Tab: Host_response_rate.
- Reviews Tab: Number_of rewiews.
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
Referencias
- Referencias para scraping y parseado: https://code.montera34.com/numeroteca/homepagex/blob/master/html-parser.R
- Descarga Listings insideairbnb 27.feb.2019 en formato hoja de cálculo https://drive.google.com/open?id=12U9cpN03hiTWwzQEStsieoHA5ub9NsoC
- Análisis de licencias repetidas: https://code.montera34.com/airbnb/valencia/blob/master/analysis/preanalisis-airbnb.html mirar al final (código para generarlo en https://code.montera34.com/airbnb/valencia/blob/master/analysis/preanalisis-airbnb.Rmd)
5. Referencias a “playa” y “centro” en los anuncios de Airbnb de Valencia
- ¿Qué anuncios Airbnb hacen referencia al “centro”?
- ¿Cuáles lo hacen a la “playa”?
Describir el anuncio: estrategia de marketing
El anfitrión dispone, como una de sus estrategias de marketing más efectivas, de la posibilidad de incluir en las descripciones de sus inmuebles anunciados determinados mensajes que incluyan los conceptos identificativos del barrio o la zona. De esta manera, esperaríamos encontrarnos una especialización y diferenciación de los anuncios de cada distrito. Así, tendríamos que los barrios marítimos incluyen conceptos como “playa” o “mar” o que los céntricos suelen precisamente enfatizar su condición de “corazón” de la ciudad o de lugar “céntrico” o asimilados.
Este ejercicio analiza las palabras que contiene cada anuncio.
Futuros pasos
En una segunda fase de este estudio se podría, por ejemplo, hacer un análisis más pormenorizado sobre expresiones más que sobre una palabra. Por ejemplo distinguir “centro” de aquellas expresiones como “cerca del centro” o “a 5 min a pie del centro”. De esta manera, los mapas se ajustarían más a la realidad. También, para evitar que un distrito se rellene automáticamente entero, sería más preciso señalar con un punto los apartamentos que contienen la palabra centro y dibujar polígonos de influencia.
Datos
Anuncios en AirBnb de Valencia scrapeados por InsideAirbnb.
6. Áreas de vulnerabilidad y pisos turísticos
¿Cuánta presencia de pisos turísticos hay en las áreas de vulnerabilidad de la ciudad de Valencia?
Este ejercicio analiza dos diferentes indicadores de vulnerabilidad urban, del Ayuntamiento y Consellería Valenciana, y los compara con la presencia de Airbnb en barrios de Valencia. No intenta implicar causalidad entre las variables, sino una herramienta de análisis para demandar o implementar medidas de forma prioritaria.
Índice de vulnerabilidad y presencia de Airbnb en barrios
Se usa para comparar con los índices de vulnerabilidad el ratio de plazas isponibles de Airbnb por ada 100 habitantes.
Según las “Áreas urbanas sensibles” del Ayuntamiento de Valencia
Ya que los ámbitos vulnerables que se indican en cada uno de los índices varía sustancialmente, las áreas prioritarias de estudio que coinciden serían:
- El Grau
- Beteró
- Morvedre
- Área central de Botánico
- La Roqueta
- Y las que se añaden:
- El Carmen
- Velluters
- Malvarrosa
- Área este de Ruzafa
Según el índice de vulnerabilidad de la Consellería
Al analizar la superposición se observa que hay algunos barrios en los que habría que estudiar de forma prioritaria el impacto que está teniendo la concentración de alojamientos anunciados en Airbnb sobre la vulnerabilidad de estas áreas. En concreto en los siguientes barrios:
- El Cabanyal-Canyamelar
- El Grau
- Beteró
- Aiora
- Área oeste de Benimaclet
- Morvedre
- Área central de Botánico
- La Roqueta
Sería importante estudiar en concreto aquellas zonas calificadas con “vulnerabilidad residencial” para demandar o implementar medidas de forma prioritaria.
Datos
Contornos
- Contornos secciones censales. (Fuente: Portal de Transparencia y Datos abiertos del Ayuntamiento de València http://gobiernoabierto.valencia.es/es/dataset/?id=secciones-censales) > SECCENSALES.shp
- Contornos barrios. (Fuente: Portal de Transparencia y Datos abiertos del Ayuntamiento de València http://gobiernoabierto.valencia.es/es/dataset/?id=barrios) > BARRIOS.shp
- Contornos municipios área metropolitana (Fuente: Centro de Descargas del CNIG http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/catalogo.do?Serie=CAANE) > recintos_municipales_inspire_peninbal_etrs89
- Indicador vulnerabilidad por sección censal Conselleria. 2016 (Fuente: Servidor WMS del ICV http://carto.icv.gva.es/arcgis/services/tm_medio_ambiente/aguas/MapServer/WmsServer?service=wms&request=getcapabilities)
Bases de datos
- Anuncios en AirBnb de Valencia scrapeados por InsideAirbnb.
- Indicador vulnerabilidad por sección censal Ayuntamiento (Fuente: http://www.valencia.es/ayuntamiento/catalogo.nsf/CatalogoUnTitulo?readForm&lang=1&serie=60&titulo=%C1reas%20vulnerables%20en%20la%20ciudad%20de%20Valencia%202016&bdOrigen=ayuntamiento/estadistica.nsf&idApoyo=58FB3C7A3D56E414C1257DD40057EB6C)
- Número de habitantes por sección censal (Fuente: INE www.INE.es) Para obtener la tabla con el padrón continuo de habitantes: www.INE.es > [(Barra Izquierda) Demografía y Pobl. / PADRÓN. POBLACIÓN POR MUNICIPIO / Estadística de padrón continuo: Información detallada / (Barra Izquierda) Resultados / Pestaña: Definitivos / Resultados detallados. Período 1996-2017 (Por secciones censales: Año 2018) / (Del listado seleccionamos la provincia) Población por sexo, sección y edad (grupos quinquenales) / (Selección como en vista inferior y) Consultar Selección / (Arriba a la derecha) Icono de descarga / Formato: Excel extensión XLS)] > 4601.xls. Se seleccionarán de toda la Comunidad Valenciana, únicamente las que corresponden a la ciudad de Valencia (LAS QUE COMIENZAN POR 46250), lo que permitirá descargar toda la información en un único excel ya que se contempla un número inferior a 10.000 celdas.
- Contornos secciones censales. (Fuente: Portal de Transparencia y Datos abiertos del Ayuntamiento de València http://gobiernoabierto.valencia.es/es/dataset/?id=secciones-censales) > SECCENSALES.shp
- Contornos barrios. (Fuente: Portal de Transparencia y Datos abiertos del Ayuntamiento de València http://gobiernoabierto.valencia.es/es/dataset/?id=barrios) > BARRIOS.shp
- Contornos municipios área metropolitana (Fuente: Centro de Descargas del CNIG http://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/catalogo.do?Serie=CAANE) > recintos_municipales_inspire_peninbal_etrs89
- Indicador vulnerabilidad por sección censal Conselleria. 2016 (Fuente: Servidor WMS del ICV http://carto.icv.gva.es/arcgis/services/tm_medio_ambiente/aguas/MapServer/WmsServer?service=wms&request=getcapabilities)
Bases de datos
- Anuncios en AirBnb de Valencia scrapeados por InsideAirbnb.
- Indicador vulnerabilidad por sección censal Ayuntamiento (Fuente: http://www.valencia.es/ayuntamiento/catalogo.nsf/CatalogoUnTitulo?readForm&lang=1&serie=60&titulo=%C1reas%20vulnerables%20en%20la%20ciudad%20de%20Valencia%202016&bdOrigen=ayuntamiento/estadistica.nsf&idApoyo=58FB3C7A3D56E414C1257DD40057EB6C)
- Número de habitantes por sección censal (Fuente: INE www.INE.es) Para obtener la tabla con el padrón continuo de habitantes: www.INE.es > [(Barra Izquierda) Demografía y Pobl. / PADRÓN. POBLACIÓN POR MUNICIPIO / Estadística de padrón continuo: Información detallada / (Barra Izquierda) Resultados / Pestaña: Definitivos / Resultados detallados. Período 1996-2017 (Por secciones censales: Año 2018) / (Del listado seleccionamos la provincia) Población por sexo, sección y edad (grupos quinquenales) / (Selección como en vista inferior y) Consultar Selección / (Arriba a la derecha) Icono de descarga / Formato: Excel extensión XLS)] > 4601.xls. Se seleccionarán de toda la Comunidad Valenciana, únicamente las que corresponden a la ciudad de Valencia (LAS QUE COMIENZAN POR 46250), lo que permitirá descargar toda la información en un único excel ya que se contempla un número inferior a 10.000 celdas.
7.¿Contribuyen los apartamentos turísticos a rehabilitar viviendas que estaban en mal estado?
Idealmente hubiéramos podido contar el número de viviendas reformadas por barrio, obtener un porcentaje con respecto del total de viviendas por barrio y comparar entre ellos. Sin embargo, salían muy pocas parcelas reformadas en los últimos diez años (plazo elegido por coincidir con los años que lleva airbnb en activo): 300 reformadas, sobre 38.000 parcelas en total de la ciudad. Nos hace pensar que los datos no están suficientemente actualizados o que no hay suficiente seguimiento. En cualquier caso, este registro solo incorpora grandes reformas, que hayan necesitado licencia de obra mayor, sobre las que catastro haya realizado, una vez ejecutada la obra, una revisión-revalorización.
Datos
Anuncios en AirBnb de Valencia scrapeados por InsideAirbnb.
Datos de catastro con archivo .CAT -> cómo utilizarlo
- 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.
- 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)