Spatial Disparities in Short-term Rental Guest-Perceived Accommodation Quality: A Twelve-City Comparative Analysis Using Airbnb Review Data and Explainable Machine Learning
본 연구는 전 세계 12개 도시의 에어비앤비 리뷰 297,227건을 대상으로 설명 가능한 머신러닝 파이프라인을 적용하여 새로운 불평등 지수를 통해 숙박 품질에 대한 게스트 인지 격차를 정량화하였으며, 이를 통해 중간 정도의 제한적 규제 체제가 허용적 또는 고도로 제한적인 체제보다 더 높은 품질 분산을 보인다는 점을 밝히고 슈퍼호스트 상태가 위치에 따라 달라지는 주요한 만족도 예측 변수임을 확인하였다.