Vulnerabilidad urbana y Airbnb

Este ejercicio pertenece a la serie de talleres Efecto Airbnb de Montera34. Ver más info en https://lab.montera34.com/airbnb/

Equipo formado por: Fran Azorin - Fent Estudi, Silvia Blasco - Maison Design, Javier Ibañez - Las Naves, Axel Pena - Ingeniero Consultor, Jonathan Reyes - Fairbnb.

PREGUNTA

¿CUÁNTA PRESENCIA DE PISOS TURÍSTICOS HAY EN LAS ÁREAS DE VULNERABILIDAD DE LA CIUDAD DE VALÈNCIA?

2. Qué DATOS necesitamos

SHAPES

· 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

(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

· Número apartamentos turísticos por sección censal.
(Fuente : InsideAirbnb

https://code.montera34.com/airbnb/valencia/blob/master/data/original/airbnb/190227/listings_summary_valencia_insideairbnb.csv)

· 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.

3. Qué HERRAMIENTAS necesitamos

QGis para Windows 3.4.5
Libre Office

4. Qué VISUALIZACIONES responden a la pregunta

Mapa de vulnerabilidad por sección censales y nube de puntos de airbnb superpuesta

(según índice de Conselleria)

Mapa de vulnerabilidad por sección censales y nube de puntos de airbnb superpuesta

(según índice del Ayuntamiento de València)

Tabla comparativa entre la densidad de apartamentos turísticos (apartamentos/viviendas totales) y la vulnerabilidad de la sección censal

5. Qué vamos a PUBLICAR (entregables)

2 mapas

Tabla comparativa
Conclusiones

6. PROCESO

6.1 Comprobación de la información que contienen las bases de datos

-Hemos descargado el fichero de datos del Índice de vulnerabilidad del Ayuntamiento de València

( http://www.valencia.es/ayuntamiento/webs/estadistica/CatPub/files/Arees%20Vulnerables.xlsx)

-Hemos unido en una sola tabla los datos de los distintos distritos, que en el fichero de la fuente original están en pestañas distintas por distrito. Hemos generado una tabla con los siguientes campos:

Fórmulas de la hoja de cálculo para sacar ponderados barrio-distrito. Ver excel en carpeta del grupo

6.2 OBTENCIÓN DEL MAPA “ANUNCIOS - INDICE VULNERABILIDAD AYUNTAMIENTO DE VALENCIA”

6.2.1 Limpieza y preparación de las bases de datos (en Libre Office)

Para unir tablas entre ellas y con las tablas de atributos de los shape tendremos que generar en todas ellas un campo común, que será el de la sección censal.

Comprobamos en todas ellas el formato y el número de dígitos que contiene la columna correspondiente a la sección censal.

Se observa que en general poseen cuatro dígitos, los dos primeros correspondientes al distrito y los dos últimos a la sección censal. Si en alguna de las bases de datos no es así tendremos que realizar las modificaciones necesarias para que queden estos cuatro dígitos.

Base de datos con el índice de vulnerabilidad por sección censal

Revisamos toda la información que aparece en el archivo. Tendremos que simplificar el archivo y dejar una única pestaña con la información que vayamos a utilizar. En nuestro caso, como mínimo, el código de la sección censal y el índice de vulnerabilidad correspondiente a cada una de ellas.

6.2.2 Unión de las bases de datos (en QGis)

a) Insertamos los shapes

Secciones Censales (SECCENSALES.shp)

Barrios (BARRIOS.shp)

Municipios (recintos_municipales_inspire_peninbal_etrs89.shp)

b) Insertamos las bases de datos de InsideAirbnb y la geolocalizamos (capa de puntos)

Data_original_airbnb_190227_listings_valencia_insideairbnb.csv

[ Capa / Añadir Capa / Añadir capa de texto delimitado ]

b) Insertamos la base de datos del Índice de vulnerabilidad

c) Unimos la base de datos de índice de vulnerabilidad

Hacemos un “join” en función del campo de código de sección censal ( sección_censal en la tabla excel y coddistsec en la capa de shp) en Qgis.

[ Botón derecho sobre capa “SECCENSALES” / Propiedades / Uniones / Botón añadir (+): Añadir unión vectorial ]

d) Ajustamos visualización

Desde las propiedades de cada una de las capas insertas en el QGis podemos adaptar tanto el color, como el grosor y la transparencia de cada una de ellas.

Propiedades / Simbología / Categorizado / Columna: AYTO_VUL / pulsa botón “Clasificar” para obtener los valores.

Nota: En un primer intento Qgis no nos ha detectado el Índice de Vulnerabilidad porque está almacenado como texto. Lo hemos tenido que convertir a formato número.

6.3 OBTENCIÓN DEL MAPA “ANUNCIOS - INDICE VULNERABILIDAD CONSELLERÍA”

Comprobamos en el portal de datos abiertos de Consellería que no podemos descargar el shape que delimita las áreas de vulnerabilidad (Espacios Urbanos Sensibles), pero sí que podemos utilizar el WMS que nos proporcionan para realizar visualizaciones.

Para conectar en QGis con el WMS:

[ En el navegador lateral: botón deremos sobre WMS/WMTS / Conexión nueva /

Establecemos un nombre y pegamos la dirección que nos proporciona el ICV

http://carto.icv.gva.es/arcgis/services/tm_medio_ambiente/aguas/MapServer/WmsServer?service=wms&request=getcapabilities ]

6.4 OBTENCIÓN GRÁFICO COMPARATIVO “ÍNDICE VULNERABILIDAD - Plazas AIRBNB / Habitantes” POR BARRIO”

Necesitaremos

Índice de vulnerabilidad por barrio
Plazas Airbnb por barrio
Habitantes por barrio
Ratio Plazas Airbnb / Habitantes

6.4.1 Índice de vulnerabilidad por barrio

Desde la base de datos facilitada por el Ayuntamiento, calcularemos la vulnerabilidad por barrio a partir de la vulnerabilidad por sección censal. Para ello realizaremos una suma ponderada por la población de cada sección.

Puedes ver los cálculos aquí https://docs.google.com/spreadsheets/d/1vOk3REL2pyjWwm2aJn_gHAp632lHmfGnCTGFi06T8JI/edit#gid=168857983

6.4.2 Cálculo de Plazas Airbnb por barrio

Este cálculo lo realizaremos en QGis con la herramienta “Count” a partir de la base de datos de Airbnb y los shapes de los barrios.

[ Menú “Vectorial” / Herramientas de Análisis / Contar puntos en polígonos ]

Utilizamos el campo “accomodates” que es el que nos indica el número de plazas por anuncio.

b) Exportamos la capa creada a .csv

[ Botón derecho sobre capa “NÚMERO” / Exportar / Guardar objetos como…] > countplazas.csv

6.4.3 Cálculo de Habitantes por barrio

A partir de la base de datos con la población por SECCIÓN CENSAL (descargada del INE)

Uniremos los campos “coddistrit” y “codsec” en una única columna “SC_JOIN”

A partir de las secciones censales y el nombre de los barrios se calcula la población total por barrio.

Consultar el excel en la carpeta de drive

https://drive.google.com/open?id=1YTmXygeqGAPFKfQ_dwDFq6Ah4Y9E73qJ

6.4.4 Ratio Plazas Airbnb por habitante

En la carpeta de resultados se puede consultar el excel con las fórmulas utilizadas para calcular el ratio

https://drive.google.com/open?id=1XcO2NzoUBNclaDcfcefayqE9Zh5o5Ckw

Se añade a esta tabla también la columna de las plazas de Airbnb por barrio

6.4.5 OBTENCIÓN DE LA GRÁFICA

Se utliza “DATAWRAPPER” y “photoshop” para preparar las salidas gráficas

Rehago el gráfico aquí: //datawrapper.dwcdn.net/n4hq2/1/

Iframe:

//datawrapper.dwcdn.net/ED87c/1/