利用 Airbnb 数据现在casting 绅士化现象

关于绅士化影响的争论一直不绝于耳：在一些城市，所谓的绅士化者成为抗议和攻击的目标，而在另一些城市，他们作为新工作和税收的创造者受到欢迎。人口普查数据每十年通常才更新一次，无法实时衡量社区变化。本工作表明，Airbnb 数据可用于量化和追踪社区变化。具体而言，我们考虑三个主要城市——纽约市（美国）、洛杉矶（美国）和大大伦敦（英国）——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（如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（尤其是其非结构化部分）似乎能够现在casting 社区绅士化，以住房可负担性和人口结构变化来衡量。总体而言，我们的结果表明，来自在线平台的用户生成数据可用于创建社会经济指数，以补充粒度较低、非实时且获取成本更高的传统度量。