使用Airbnb数据预测士绅化

DOI

关于士绅化影响的争论持续不断：在一些城市中，被认为正在进行士绅化的人群已成为抗议和攻击的目标，而在其他城市则受到欢迎，被视为新就业和税收的创造者。人口普查数据无法实时衡量街区变化，因为通常每十年更新一次。这项研究表明，Airbnb数据可用于量化和追踪街区变化。具体而言，我们考虑了纽约市、洛杉矶和大伦敦三个主要城市的结构化数据（如房源数量、评论数量、房源信息）和非结构化数据（例如使用自然语言处理和机器学习算法处理的用户生成评论）。我们发现，Airbnb数据（特别是其非结构化部分）似乎可以预测社区士绅化，衡量标准是住房可负担性和人口统计的变化。总体而言，研究结果表明，来自在线平台的用户生成数据可用于创建社会经济指数，以补充传统的粒度较低、非实时且获取成本更高的衡量方法。