Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/10316/94409
Title: Airbnbfication of Lisbon: Effects of the short-term rentals on Lisbon
Other Titles: Airbnbficação de Lisboa: os efeitos dos alugueres de curto prazo na cidade
Authors: Paes, Felipe Ferri de Camargo
Orientador: Melo, Manuel Paulo Albuquerque
Keywords: Lisboa; Gentrificação; Preço de arrendamento; Economia de Compartilhamento; Análise Espacial; Sharing economy; Spatial Analysis; Lisbon; Gentrification; Rental princing
Issue Date: 28-Feb-2020
Serial title, monograph or event: Airbnbfication of Lisbon: Effects of the short-term rentals on Lisbon
Place of publication or event: Lisboa
Abstract: [O Airbnb já é um fenómeno dentro do conceito de mercado peer-to-peer de compartilhamento de casas. A plataforma funciona como uma intermediária entre anfitriões, aqueles que disponibilizam suas casas para arrendamento e utentes, aqueles que estão em busca de alojamento em modelos de contratos de curta duração. Sendo uma plataforma peer-to-peer, o Airbnb foi criado com o conceito da Economia de Compartilhamento, ao qual podem ser estudantes ou pessoas que tem um quarto sobrando em suas casas, usando-o para ganhar dinheiro extra ou simplesmente no âmbito de interação social de conhecer novas pessoas. Entretanto, recentes estudos e grupos académicos estão revelando que o Airbnb não segue as premissas da Economia de Compartilhamento, mas sim uma empresa que se enquadra na economia convencional. No entanto, os reais efeitos causados pelo Airbnb e a Economia de Compartilhamento ainda são desconhecidos e necessitam ser analisados mais profundamente. O objetivo desta pesquisa é explorar e melhor entender as causas e efeitos da plataforma. Através de uma visão expansiva foram feitas uma variedade de análises espaciais usando o software ArcGIS. Seguindo este caminho, este trabalho tem a finalidade de analisar como o Airbnb está afetando Lisboa verificando os efeitos no stock de casas, preços de aluguel, políticas e regras, gentrificação e o ambiente turístico da cidade. Todos os dados foram providenciados através de web scrap do site do Airbnb usando ferramentas de scrawl. Além do mais, dados demográficos do último censo realizado em Portugal foram usados para obter-se confiabilidade. Finalmente, métricas de cálculos para estimar a receita bruta de anfitriões, o tempo disponível de casas listadas na plataforma, a desigualdade entre os anfitriões e desta forma correlacionadas com o fluxo turístico de Portugal e Lisboa, sendo variáveis entre si para efeitos de pesquisa.
The Airbnb is currently a phenomenon within the peer-to-peer market concept of house sharing. The platform works as an intermediary between hosts, the ones who provide the property for renting and users, the ones who are looking for lodging to staying in a Short-Term Rental model. As a conceptual peer-to-peer platform, the Airbnb has been created under the Sharing Economy umbrella which may be either students or people who have a spare room on their property thereby using it to earn extra money or even in the social sense to know new people. However, what recent studies and academics groups are unveiling is that the Airbnb is not following Sharing Economy premises but a firm that lay in the regular economy. Nevertheless, the real effects caused by Airbnb and Sharing Economy are still unknown or miss to be more deeply analysed. Thus, the objective of this research is to explore and then better understand the causes and effects of the platform’s growth. Across an expansive view, the analysis has been provided by doing a variety of spatial analysis through the ArcGIS software. In this regard, this work has the finality to analyse what the Airbnb is affecting on Lisbon in order to realise effects on housing stock, renting price, regulation and policy, gentrification, and the touristic environment of the city. All the data has been provided by web scraping the Airbnb website by using a scrawl tool. Furthermore, the last census tract made in Portugal has been used in order to have reliability sources about demographic data. Finally, metrics of calculating the estimated the host gross revenues, the availability of houses listed on the platforms, the inequality among hosts and then correlated to the touristic flow of Portugal and Lisbon as variables to one another and used as premises of analysis.
Description: Dissertação de Mestrado em Gestão apresentada à Faculdade de Economia
URI: http://hdl.handle.net/10316/94409
Rights: openAccess
Appears in Collections:UC - Dissertações de Mestrado

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