Airbnb y la turistificación de los barrios en las ciudades: un análisis de segmentación por barrios de alojamiento extrahotelero en Madrid

IF 1 Q3 HOSPITALITY, LEISURE, SPORT & TOURISM Investigaciones Turisticas Pub Date : 2022-01-24 DOI:10.14198/inturi2022.23.10
Elena Cerdá-Mansilla, Natalia Rubio, Blanca García-Henche, S. Campo
{"title":"Airbnb y la turistificación de los barrios en las ciudades: un análisis de segmentación por barrios de alojamiento extrahotelero en Madrid","authors":"Elena Cerdá-Mansilla, Natalia Rubio, Blanca García-Henche, S. Campo","doi":"10.14198/inturi2022.23.10","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"La disrupción generada por la economía inteligente y por la economía colaborativa en el entorno exige la capacidad de reinventarse a los destinos turísticos y partes interesadas. Se detecta la necesidad de un nuevo modelo de destino turístico inteligente que integre las 3’s (Smart, Share y Sustainability). Mediante el estudio de caso de Madrid, se ilustra el impacto de los alojamientos turísticos de Airbnb en el territorio mediante determinados indicadores cuantitativos. Por medio de un análisis clúster se realizan diversas agrupaciones de los distritos, en función de distintos indicadores (nº de alojamientos, nº de alojamientos/   y precio medio de los alojamientos) que permiten medir el grado de impacto de los alojamientos turísticos de alquiler (Airbnb) en el territorio. Se complementa el análisis de los alquileres turísticos, agrupando los distritos en función del precio de los alquileres destinados a uso permanente (Fotocasa), a fin de tener una imagen más fidedigna de la vivienda en alquiler en la capital española. Por último, se sugieren distintas soluciones para la descongestión de determinados distritos, resaltando la posibilidad del uso de inteligencia artificial mediante algoritmos para una gestión eficaz de los destinos; así como se acentúa la importancia de guiar las actuaciones gubernamentales hacia la sostenibilidad del destino.","PeriodicalId":41822,"journal":{"name":"Investigaciones Turisticas","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":1.0000,"publicationDate":"2022-01-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"2","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Investigaciones Turisticas","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.14198/inturi2022.23.10","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"HOSPITALITY, LEISURE, SPORT & TOURISM","Score":null,"Total":0}
引用次数: 2

Abstract

La disrupción generada por la economía inteligente y por la economía colaborativa en el entorno exige la capacidad de reinventarse a los destinos turísticos y partes interesadas. Se detecta la necesidad de un nuevo modelo de destino turístico inteligente que integre las 3’s (Smart, Share y Sustainability). Mediante el estudio de caso de Madrid, se ilustra el impacto de los alojamientos turísticos de Airbnb en el territorio mediante determinados indicadores cuantitativos. Por medio de un análisis clúster se realizan diversas agrupaciones de los distritos, en función de distintos indicadores (nº de alojamientos, nº de alojamientos/   y precio medio de los alojamientos) que permiten medir el grado de impacto de los alojamientos turísticos de alquiler (Airbnb) en el territorio. Se complementa el análisis de los alquileres turísticos, agrupando los distritos en función del precio de los alquileres destinados a uso permanente (Fotocasa), a fin de tener una imagen más fidedigna de la vivienda en alquiler en la capital española. Por último, se sugieren distintas soluciones para la descongestión de determinados distritos, resaltando la posibilidad del uso de inteligencia artificial mediante algoritmos para una gestión eficaz de los destinos; así como se acentúa la importancia de guiar las actuaciones gubernamentales hacia la sostenibilidad del destino.
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Airbnb和城市社区的旅游化:马德里酒店外住宿社区的细分分析
智能经济和合作经济对环境造成的破坏需要有能力重塑旅游目的地和利益相关者。发现需要一种新的智能旅游目的地模式,将三者(智能、共享和可持续性)结合起来。通过对马德里的案例研究,通过某些定量指标说明了Airbnb旅游住宿对该领土的影响。通过聚类分析,根据不同的指标(住宿数量、住宿数量/和平均住宿价格)对地区进行了不同的分组,这些指标可以衡量租赁旅游住宿在该领土上的影响程度。对旅游租金的分析得到了补充,根据永久使用租金(photocasa)的价格对各地区进行了分组,以便对西班牙首都的出租房屋有更可靠的了解。最后,提出了解除某些地区管理障碍的不同解决方案,强调通过算法使用人工智能进行有效目的地管理的可能性;此外,还强调了引导政府行动实现命运可持续性的重要性。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
Investigaciones Turisticas
Investigaciones Turisticas HOSPITALITY, LEISURE, SPORT & TOURISM-
CiteScore
1.50
自引率
16.70%
发文量
36
审稿时长
24 weeks
期刊最新文献
Impacto del turismo deportivo sobre la masa social y la economía de un club de fútbol. El caso del F.C. Barcelona La integración de la sostenibilidad y los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) en la docencia geográfica del turismo: una propuesta didáctica y metodológica para la Universidad Las partes interesadas en el desarrollo turístico de un territorio. Análisis de casos en Ecuador International Case Studies on Tourism Destination Management and COVID-19 O enoturismo na internet. Avaliação dos websites das adegas integrantes de três rotas do vinho da Extremadura (Espanha) e da Região Centro (Portugal).
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1