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

As cidades são mapas vivos, constantemente redesenhados pelos movimentos das pessoas e pelo fluxo de dinheiro. Durante décadas, os urbanistas tentaram compreender como diferentes forças moldam uma cidade, muitas vezes observando onde as coisas acontecem. Quando um novo negócio abre ou um edifício é renovado, ele deixa uma marca na paisagem. Nos últimos anos, uma nova e poderosa força surgiu nestes mapas: as plataformas de aluguer de curto prazo, como o Airbnb. Estes mercados digitais permitem que proprietários aluguem os seus apartamentos a viajantes, criando uma vasta e invisível rede de habitação temporária que opera numa escala muito fina, ao nível de ruas individuais. Ao mesmo tempo, muitas cidades europeias têm passado por ciclos intensos de renovação de edifícios, à medida que proprietários e investidores trabalham para restaurar estruturas históricas. A questão para os investigadores não é apenas se estas duas coisas estão a acontecer, mas como se relacionam no espaço físico. Elas ocupam os mesmos bairros? Seguem as mesmas ruas? Para responder a isto, os cientistas utilizam ferramentas que transformam dados dispersos em imagens contínuas e suaves de intensidade, mostrando onde a atividade está mais concentrada. No entanto, as cidades não são campos abertos e planos; são redes complexas de ruas e intersecções. Um método que trata a cidade como uma superfície plana pode, por vezes, desfoque os detalhes, tornando difícil ver exatamente quais as ruas que estão a carregar mais pressão.

Um novo estudo focou-se em Lisboa, Portugal, entre 2015 e 2019, para desvendar esta relação. Durante estes anos, a cidade assistiu a um aumento rápido de listagens no Airbnb juntamente com um forte ciclo de reabilitação de edifícios licenciada. Os investigadores queriam ver se estes dois fenómenos estavam simplesmente a sobrepor-se nas mesmas áreas gerais ou se estavam a interagir de formas mais específicas, ao nível da rua. Para o fazer, utilizaram duas formas diferentes de mapear os dados. O primeiro método, conhecido como estimativa de densidade planar, cria uma visão suave, semelhante a um mapa de calor, da cidade, mostrando áreas amplas de alta atividade. O segundo método, a estimativa de densidade de rede, é mais preciso; calcula a intensidade apenas ao longo das linhas reais da rede de ruas, respeitando o facto de as pessoas e os edifícios estarem ligados por estradas, e não por linhas retas através do ar. Ao comparar estas duas abordagens, a equipa pôde ver tanto o panorama geral como os detalhes finos de como o Airbnb e a renovação urbana estavam a remodelar Lisboa.

A visão ampla revelou um padrão claro: tanto as listagens de Airbnb como as renovações de edifícios estavam fortemente concentradas no centro histórico de Lisboa e nos seus arredores imediatos. Esta faixa central, que inclui áreas famosas como a Baixa, o Chiado e Alfama, mostrou uma queda acentuada de atividade à medida que se afastava do núcleo. Os dois fenómenos pareciam partilhar o mesmo território, sugerindo que as áreas mais atrativas para turistas eram também as áreas que recebiam mais investimento na restauração de edifícios. No entanto, esta visão de mapa plano, embora útil para ver a forma geral da cidade, suavizou detalhes importantes. Fez com que a área central parecesse uma mancha única e uniforme de alta atividade, escondendo o facto de a cidade ser, na verdade, composta por ruas e quarteirões distintos.

Quando os investigadores mudaram para a visão baseada na rede, a imagem mudou significativamente. A ampla mancha central fragmentou-se em corredores lineares específicos. Em vez de uma zona vaga de atividade, os dados revelaram que tanto o Airbnb como a renovação urbana estavam rigidamente organizados ao longo de ruas particulares e conectados em junções específicas. O estudo identificou cinco sistemas principais onde esta concentração era mais forte, incluindo a famosa Avenida da Liberdade e as ruas estreitas e sinuosas dos bairros históricos. Nestes mapas de rede, tornou-se claro que os dois fenómenos não estavam apenas a partilhar um bairro; estavam frequentemente a ocupar os mesmos segmentos de rua ou a correr paralelos entre si em quarteirões adjacentes. Este nível de detalhe é crucial porque mostra que a pressão sobre a cidade não está espalhada uniformemente por um distrito, mas é canalizada através de artérias específicas.

O estudo também observou como estes padrões se mantinham ao fazer zoom em áreas menores, tais como paróquias específicas e ruas individuais. Na paróquia de Santa Maria Maior, que abrange os distritos da Baixa e de Alfama, a visão de rede mostrou uma rede densa de ruas curtas onde tanto o Airbnb como as renovações estavam ativos. Os pontos de maior intensidade foram encontrados em intersecções onde várias ruas se encontravam, locais com alta visibilidade e tráfego intenso de peões. Noutras áreas, como a Avenida da Liberdade, os dados mostraram uma linha contínua de atividade ao longo da avenida principal e das suas ruas laterais. Isto confirmou que a relação entre o aluguer de curto prazo e a renovação de edifícios não era uma coincidência aleatória, mas um fenómeno estruturado, organizado pela configuração física da cidade. Os investigadores descobriram que, mesmo quando ajustavam os seus dados para considerar diferentes fatores, como o preço de um aluguer ou o tipo de anfitrião, o padrão principal permanecia o mesmo. Os corredores centrais e os nós principais mantiveram-se consistentes, sugerindo que a localização e a conectividade de uma rua são mais importantes do que os detalhes específicos das pessoas ou negócios que a utilizam.

Uma das descobertas mais importantes do estudo é que a forma como escolhemos olhar para uma cidade altera o que vemos. Os mapas amplos e planos são excelentes para identificar zonas de interesse geral, mas podem esconder o facto de duas coisas que acontecem no mesmo bairro estarem, na verdade, separadas por alguns quarteirões ou uma barreira topográfica. Os mapas de rede, ao seguirem as ruas, revelam a verdadeira anatomia dos pontos de pressão da cidade. Esta distinção é importante para os planeadores urbanos. Se um governo pretende gerir o impacto do turismo e da renovação, saber que a pressão está concentrada em ruas específicas, em vez de em bairros inteiros, permite uma ação muito mais precisa. Em vez de aplicar regras amplas a um distrito inteiro, os responsáveis podem visar corredores ou intersecções específicos onde a sobreposição é mais intensa.

O estudo não pretende provar que uma coisa causou a outra. Não diz que as listagens de Airbnb forçaram as renovações de edifícios, ou que os edifícios renovados atraíram automaticamente mais turistas. Em vez disso, oferece um mapa de diagnóstico, mostrando onde estas duas forças poderosas se encontram e como estão organizadas no espaço. Os investigadores sugerem que esta abordagem combinada — utilizando tanto a visão ampla como a baseada na rede — fornece uma ferramenta muito mais clara para compreender as mudanças urbanas complexas. Ao identificar as ruas e os nós específicos que carregam mais peso, as cidades podem passar das observações gerais para estratégias direcionadas. O trabalho em Lisboa demonstra que, para compreender verdadeiramente como uma cidade está a mudar, é necessário olhar não apenas para as áreas onde as coisas acontecem, mas para as linhas que as conectam. Os resultados mostram que o futuro da gestão urbana poderá depender do reconhecimento destas redes invisíveis e dos pontos específicos onde elas carregam o maior peso.