Las bases de datos de viviendas turísticas: Sus características y resultados en las principales ciudades españolas

• De la Osada-Saurí, David ^[1]
  1. [1] Universitat de València

     Universitat de València

     Valencia, España

     
• Localización: Repensando los destinos turísticos en tiempos de cambio global / Adrián Ferrandis Martínez (ed. lit.), Carmen Zornoza Gallego (ed. lit.), José Vicente Sánchez Cabrera (ed. lit.), 2024, ISBN 978-84-9133-737-9, págs. 781-804
• Idioma: español
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  • Pese a la importancia de las viviendas turísticas en el flujo de turistas global no hay datos reales de sulocalización y uso, así como las características que presentan, debido a la opacidad que tiene el negocio delas plataformas web de alquiler de viviendas de uso turístico. Por ello, la información y los datos quetenemos disponibles provienen de la técnica web scraping, la cual consiste en un método informático en elque se realiza un raspado digital de la información ofrecida en una página web.El presente artículo tiene por objetivo principal analizar las tres principales bases de datos en España queutilizan esta técnica para ofrecer datos de Viviendas de Uso Turístico (VUT): AirDNA, Inside Airbnb e INEExperimental. A ellas se les añaden los registros de cada comunidad autónoma. Este análisis pretendeconocer las metas de cada base de datos, cuál es su información y características, así como sus condiciones.Es decir, ambiciona a dar respuesta a la pregunta que todo investigador debe plantearse al inicio de unestudio sobre alojamientos turísticos: ¿Cuáles son las características distintivas de cada base de datos deViviendas de Uso Turístico (VUT) que podrían influir en la decisión de seleccionar una sobre otra? Por loque se aspira a producir un artículo que sea de utilidad para las investigaciones en este campo.Con este propósito, se ha llevado a cabo una revisión exhaustiva de la literatura pertinente, seguida de unavalidación empírica de los listados e información proporcionada. Esto ha supuesto la verificación de losdatos brutos, la consulta de recursos en línea y una revisión textual integral de la totalidad de la informacióndisponible. Para concretar un marco espacial se han seleccionado las ciudades y regiones españolas presentes en la plataforma Inside Airbnb, dado que el resto proporcionan información que abarca todo elterritorio español.El resultado principal revela que la elección de una base de datos específica depende en gran medida de lascaracterísticas del trabajo, las opciones económicas y los requisitos temporales asociados al mismo. Cadabase de datos, de acuerdo a su propósito y recursos inherentes, exhibe variaciones en términos deaccesibilidad, frecuencia de actualización e información disponible. Además, de según qué base de datosrequiere que el usuario posea habilidades técnicas adecuadas y disponga del tiempo necesario para extraerla información completa.La discrepancia más evidente se observa entre las bases de datos que usan web scraping y los registrosautonómicos, ya que estos últimos solo recogen información sobre aquellas que han sido registradas.Asimismo, existen diferencias significativas entre los propios registros autonómicos, dado que en Españano existe una definición única de vivienda de uso turístico ni un registro unitario. La competencia de ambasfunciones recae en las comunidades autónomas, lo que impide la comparabilidad incluso entre ellas, ya quecada registro impone sus propios requisitos y cada base de datos autonómica ofrece una informacióndiferente.