Spatial Disparities in Short-term Rental Guest-Perceived Accommodation Quality: A Twelve-City Comparative Analysis Using Airbnb Review Data and Explainable Machine Learning
Questo studio impiega una pipeline di machine learning spiegabile su 297.227 recensioni di Airbnb in dodici città globali per quantificare le disparità spaziali nella qualità dell'alloggio percepita dagli ospiti utilizzando un nuovo indice di disuguaglianza, rivelando che i regimi normativi moderatamente restrittivi esibiscono una maggiore dispersione della qualità rispetto a quelli permissivi o altamente restrittivi, identificando al contempo lo status di Superhost come il principale predittore della soddisfazione condizionato dalla località.