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

都市は、人々の動きや資金の流れによって絶えず描き直される「生きた地図」である。何十年もの間、都市計画家たちは、さまざまな力がどのように都市を形作っているのかを理解しようと試みてきた。多くの場合、それは「どこで物事が起きているか」に着目することによって行われてきた。新しいビジネスがオープンしたり、建物が改修されたりすると、それは景観に痕跡を残す。近年、これらの地図上に強力な新しい力が現れた。Airbnbのような短期滞在型宿泊プラットフォームである。これらのデジタル・マーケットプレイスは、住宅所有者が自分のアパートを旅行者に貸し出すことを可能にし、個々の通りという非常に細かいスケールで機能する、巨大で目に見えない一時的な住宅のネットワークを生み出している。同時に、多くの欧州の都市では、所有者や投資家が歴史的建造物の修復に取り組む中で、激しい建物の改修サイクルが進行している。研究者にとっての問いは、これら二つの事象が起きているかどうかだけでなく、それらが物理的な空間においてどのように関連しているかということである。それらは同じ近隣地域を占めているのだろうか。それらは同じ通りに沿っているのだろうか。これに答えるため、科学者たちは、散在するデータの点をつなぎ合わせ、活動が最も集中している場所を示す滑らかで連続的な「強度の画像」へと変換するツールを使用する。しかし、都市は平坦で開けた野原ではない。複雑な通りや交差点の網である。都市を平坦な表面として扱う手法は、細部をぼかしてしまうことがあり、どの通りが最も大きな圧力を受けているのかを正確に見極めることを困難にすることがある。

新しい研究は、リスボン（ポルトガル）における2015年から2019年までの状況に焦点を当て、この関係性を解き明かそうとした。この期間中、リスボンではAirbnbのリスティング数が急増した一方で、許可された建物の再生サイクルも活発に行われていた。研究者たちは、これら二つの現象が単に同じ一般的なエリアで重なっているだけなのか、あるいはより具体的な、街路レベルでの相互作用があるのかを知りたいと考えた。これを行うために、彼らは二つの異なる方法でデータをマッピングした。第一の手法は「平面密度推定（planar density estimation）」と呼ばれ、都市の広範な活動領域を示す、ヒートマップのような滑らかなビューを作成する。第二の手法である「ネットワーク密度推定（network-density estimation）」はより精密であり、人々や建物は空中の直線ではなく道路によってつながっているという事実を尊重し、実際の街路ネットワークの線に沿ってのみ強度を算出する。これら二つのアプローチを比較することで、チームは、Airbnbと都市再生がいかにリスボンを再編しているかについて、全体像と微細な詳細の両方を見ることができた。

広範な視点は明確なパターンを明らかにした。Airbnbのリスティングと建物の改修は、ともにリスボンの歴史的中心部とその周辺に強く集中していた。バイシャ、シアード、アルファマといった有名なエリアを含むこの中心ベルト地帯では、中心部から離れるにつれて活動が急激に減少していた。これら二つの現象は同じ領域を共有しているようであり、観光客にとって魅力的なエリアは、建物の修復への投資も最も多いエリアであることを示唆していた。しかし、この平坦な地図によるビューは、都市の一般的な形状を見るには有用であるものの、重要な細部を覆い隠してしまった。それは、中心部を一つの均一な高活動パッチのように見せ、都市が実際には明確な通りやブロックで構成されているという事実を隠してしまったのである。

研究者がネットワークベースの視点に切り替えると、景色は劇的に変化した。広大な中央のパッチは、特定の線状の回廊へと分解された。漠然とした活動ゾーンではなく、データは、Airbnbと都市再生の両方が特定の通りに沿って、また特定のジャンクション（接合点）で結ばれて密接に組織化されていることを明らかにした。研究では、有名なリベルダーデ大通りや歴史的な地区の狭く曲がりくねった通りを含む、五つの主要なシステムにおいて、この集中が最も強いことが特定された。これらのネットワークマップにおいて、二つの現象は単に同じ近隣地域を共有しているだけでなく、しばしば全く同じ街路セグメントを占有しているか、あるいは隣接するブロック上で並行して走っていることが明確になった。このレベルの詳細さは極めて重要である。なぜなら、都市への圧力は地区全体に均等に広がっているのではなく、特定の動脈を通じて送り込まれていることを示しているからである。

研究はまた、特定の教区や個別の通りといった、より小さなエリアにズームインした場合に、これらのパターンがどのように維持されるかについても調査した。バイシャやアルファマ地区をカバーするサンタ・マリア・マイオール教区では、ネットワーク・ビューは、Airbnbと改修の両方が活発な短い通りの密な格子状の構造を示した。最も強度の高い地点は、複数の通りが交わる交差点、すなわち視認性が高く歩行者の往来が激しい場所で見られた。リベルダーデ大通りのような他のエリアでは、データは主要な大通りとその側道に沿った連続的な活動のラインを示した。これは、短期滞在型レンタルと建物再生の関係がランダムな偶然ではなく、都市の物理的なレイアウトによって組織化された構造的な現象であることを裏付けた。研究者たちは、賃貸価格やホストのタイプといった異なる要因を考慮してデータを調整しても、主要なパターンは変わらないことを発見した。中心部の回廊と主要なノード（結節点）は一貫しており、街路の場所と連結性が、その場所を利用する人々やビジネスの具体的な詳細よりも重要であることを示唆していた。

この研究の最も重要な発見の一つは、都市をどのように見るかによって、見えるものが変わるということである。広範で平坦な地図は、一般的な関心領域を特定するのには優れているが、同じ近隣地域で起きている二つの事象が、実際には数ブロック離れていたり、地形的な障壁によって隔てられていたりする場合があるという事実を隠してしまう。ネットワークマップは、通りに沿うことで、都市の圧力点の真の解剖図を明らかにする。この区別は、都市計画家にとって重要である。もし政府が観光と改修の影響を管理したいのであれば、圧力が近隣地域全体ではなく、特定の通りに集中していることを知ることで、より精密な行動が可能になる。行政当局は、地区全体に広範な規則を適用する代わりに、重なりが最も激しい特定の回廊や交差点を標的にすることができるのである。

本研究は、一方が他方を引き起こしたことを証明すると主張しているのではない。Airbnbのリスティングが建物の改修を強制したとか、改修された建物が自動的に観光客を惹きつけたといったことではない。むしろ、これら二つの強力な力がどこで出会い、空間の中でどのように配置されているかを示す「診断用マップ」を提供しているのである。研究者たちは、これら両方の視点（広範な視点とネットワークベースの視点）を用いるこの複合的なアプローチが、複雑な都市の変化を理解するためのより明確なツールを提供すると示唆している。特定の通りやノードがどれほどの重みを持っているかを特定することで、都市は一般的な観察から、標的を絞った戦略へと移行できる。リスボンにおける研究は、都市がどのように変化しているかを真に理解するためには、単に物事が起きている「場所」を見るだけでなく、それらを結ぶ「線」を見なければならないことを示している。その結果は、都市管理の未来が、これらの目に見えないネットワークと、それらが最も重い負荷を運んでいる特定の地点を認識できるかどうかにかかっていることを物語っている。