Airbnb and Urban Renewal in Lisbon (2015–2019): Spatial Interactions Revealed by Network-Enhanced Kernel Density Modelling

Las ciudades son mapas vivientes, redibujados constantemente por los movimientos de las personas y el flujo del dinero. Durante décadas, los planificadores urbanos han intentado comprender cómo diferentes fuerzas moldean una ciudad, a menudo observando dónde ocurren las cosas. Cuando se abre un nuevo negocio o se renueva un edificio, este deja una marca en el paisaje. En años recientes, una nueva y poderosa fuerza ha aparecido en estos mapas: las plataformas de alquiler a corto plazo como Airbnb. Estos mercados digitales permiten a los propietarios alquilar sus apartamentos a viajeros, creando una red masiva e invisible de viviendas temporales que opera a una escala muy fina, hasta el nivel de las calles individuales. Al mismo tiempo, muchas ciudades europeas han estado experimentando ciclos intensos de renovación de edificios, mientras los propietarios e inversores trabajan para restaurar estructuras históricas. La pregunta para los investigadores no es solo si estas dos cosas están ocurriendo, sino cómo se relacionan entre sí en el espacio físico. ¿Ocupan los mismos vecindarios? ¿Siguen las mismas calles? Para responder a esto, los científicos utilizan herramientas que convierten puntos de datos dispersos en imágenes continuas y suaves de intensidad, mostrando dónde se concentra más la actividad. Sin embargo, las ciudades no son campos abiertos y planos; son redes complejas de calles e intersecciones. Un método que trata a la ciudad como una superficie plana puede, en ocasiones, desdibujar los detalles, dificultando la visión exacta de qué calles están soportando la mayor presión.

Un nuevo estudio se centró en Lisboa, Portugal, entre 2015 y 2019, para desentrañar esta relación. Durante estos años, la ciudad experimentó un rápido aumento de los anuncios en Airbnb junto con un fuerte ciclo de rehabilitación de edificios con licencia. Los investigadores querían ver si estos dos fenómenos simplemente se superponían en las mismas áreas generales o si interactuaban de formas más específicas, a nivel de calle. Para lograrlo, utilizaron dos métodos distintos para mapear los datos. El primer método, conocido como estimación de densidad planar, crea una vista suave, similar a un mapa de calor, de la ciudad, mostrando áreas amplias de alta actividad. El segundo método, la estimación de densidad de red, es más preciso; calcula la intensidad solo a lo largo de las líneas reales de la red de calles, respetando el hecho de que las personas y los edificios están conectados por carreteras, no por líneas rectas a través del aire. Al comparar estos dos enfoques, el equipo pudo ver tanto el panorama general como los detalles finos de cómo Airbnb y la renovación urbana estaban remodelando Lisboa.

La visión amplia reveló un patrón claro: tanto los anuncios de Airbnb como las renovaciones de edificios estaban fuertemente concentrados en el centro histórico de Lisboa y sus alrededores inmediatos. Esta franja central, que incluye zonas famosas como la Baixa, Chiado y Alfama, mostró una caída pronunciada de la actividad a medida que uno se alejaba del núcleo. Los dos fenómenos parecían compartir el mismo territorio, lo que sugiere que las áreas más atractivas para los turistas eran también las áreas que recibían la mayor inversión en la restauración de edificios. Sin embargo, esta vista de mapa plano, aunque útil para ver la forma general de la ciudad, pasó por alto detalles importantes. Hizo que el área central pareciera un único parche uniforme de alta actividad, ocultando el hecho de que la ciudad está compuesta en realidad por calles y manzanas distintas.

Cuando los investigadores cambiaron a la visión basada en la red, la imagen cambió significamente. El amplio parche central se fragmentó en corredores lineales específicos. En lugar de una zona de actividad vaga, los datos revelaron que tanto Airbnb como la renovación urbana estaban estrechamente organizados a lo largo de calles particulares y conectados en intersecciones específicas. El estudio identificó cinco sistemas principales donde esta concentración era más fuerte, incluyendo la famosa Avenida da Liberdade y las calles estrechas y sinuosas de los barrios históricos. En estos mapas de red, quedó claro que los dos fenómenos no solo compartían un vecindario, sino que a menudo ocupaban los mismos segmentos de calle o corrían paralelos entre sí en manzanas adyacentes. Este nivel de detalle es crucial porque muestra que la presión sobre la ciudad no se distribuye uniformemente por un distrito, sino que se canaliza a través de arterias específicas.

El estudio también analizó cómo estos patrones se mantenían al hacer zoom en áreas más pequeñas, como parroquias específicas y calles individuales. En la parroquia de Santa Maria Maior, que cubre los distritos de la Baixa y Alfama, la visión de red mostró una densa retícula de calles cortas donde tanto Airbnb como las renovaciones estaban activos. Los puntos de mayor intensidad se encontraron en las intersecciones donde se encontraban múltiples calles, lugares con alta visibilidad y mucho tránsito peatonal. En otras áreas, como la Avenida da Liberdade, los datos mostraron una línea continua de actividad a lo largo de la avenida principal y sus calles laterales. Esto confirmó que la relación entre el alquiler a corto plazo y la renovación de edificios no era una coincidencia aleatoria, sino un fenómeno estructurado organizado por la disposición física de la ciudad. Los investigadores descubrieron que incluso cuando ajustaban sus datos para tener en cuenta diferentes factores, como el precio de un alquiler o el tipo de anfitrión, el patrón principal permanecía igual. Los corredores centrales y los nodos clave se mantenían constantes, lo que sugiere que la ubicación y la conectividad de una calle son más importantes que los detalles específicos de las personas o negocios que la utilizan.

Uno de los hallazgos más importantes del estudio es que la forma en que elegimos mirar una ciudad cambia lo que vemos. Los mapas amplios y planos son excelentes para identificar zonas de interés general, pero pueden ocultar el hecho de que dos cosas que suceden en el mismo vecindario podrían estar separadas por unas pocas manzanas o una barrera topográfica. Los mapas de red, al seguir las calles, revelan la verdadera anatomía de los puntos de presión de la ciudad. Esta distinción es importante para los planificadores urbanos. Si un gobierno quiere gestionar el impacto del turismo y la renovación, saber que la presión se concentra en calles específicas en lugar de en vecindarios enteros permite una acción mucho más precisa. En lugar de aplicar reglas generales a todo un distrito, los funcionarios pueden dirigirse a corredores o intersecciones específicos donde la superposición es más intensa.

El estudio no pretende demostrar que una cosa causara la otra. No dice que los anuncios de Airbnb forzaran las renovaciones de edificios, ni que los edificios renovados atrajeran automáticamente a más turistas. En cambio, ofrece un mapa diagnóstico, mostrando dónde se encuentran estas dos fuerzas poderosas y cómo están dispuestas en el espacio. Los investigadores sugieren que este enfoque combinado —utilizando tanto la visión amplia como la basada en la red— proporciona una herramienta mucho más clara para comprender los cambios urbanos complejos. Al identificar las calles y los nodos específicos que cargan con más peso, las ciudades pueden pasar de las observaciones generales a las estrategias dirigidas. El trabajo en Lisboa demuestra que para comprender verdaderamente cómo está cambiando una ciudad, uno debe mirar no solo las áreas donde ocurren las cosas, sino las líneas que las conectan. Los resultados muestran que el futuro de la gestión urbana puede depender del reconocimiento de estas redes invisibles y de los puntos específicos donde transportan la carga más pesada.