Geodatenanalyse von Airbnb-Angebot und Nachfrage im Städtetourismus (AIRBNB)

Airbnb – als prominentester Vertreter der Sharing Economy im Tourismus – hat sich zu einem wichtigen Buchungskanal für Unterkünfte entwickelt. Auf Basis von bundesweiten Daten wird mit Hilfe von Ansätzen aus der räumlichen Ökonometrie die räumliche Verteilung von Angebot und Nachfrage von Airbnb analysiert.

Projektziel ist die Ermittlung von statistisch signifikanten räumlichen Clustern von Angebot und Nachfrage von Airbnb in ganz Deutschland. Bei den deutschen Großstädten rückt zudem die innerstädtische räumliche Konzentration in das Forschungsinteresse.

Projektbeschreibung

Mit Hilfe der räumlichen Autokorrelationsanalyse (Local Indicators of Spatial Association) wird auf Basis der deutschen Gemeinden und Reisegebiete statistisch signifikante Cluster und Ausreißer ermittelt. Die Ergebnisse sollen helfen, die räumliche Dimension von Airbnb in Deutschland besser zu verstehen. Im Abgleich mit weiteren Daten, bspw. aus der amtlichen Beherbergungsstatistik, ergeben sich so neue Möglichkeiten zum Verständnis der touristischen Nachfrage und deren Raumwirkungen.

  • Auftragsunabhängiges Forschungsprojekt
  • Methode: Spatial Autocorrelation
  • Datengrundlage: AIRDNA. Bundesweite Webscraping-Daten von Airbnb und Fewo-Direkt Listings im Jahr 2019
  • Laufzeit: 1/2020 bis 5/2021
Kontakt im DITF
Dr. Julian Reif

Referent für Forschungsvorhaben - bis 1.3.22 in Elternzeit

Dr. Julian Reif
Telefon +49 (0) 481 8555-573
Vita
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