Géovisualisation multi-échelles des locations Airbnb en région parisienne (2016-2022)
Issu d’un projet de recherche en géographie porté par le RIATE en collaboration avec les laboratoires Prodig et Géographie-cités, ce site vise à documenter la diffusion spatio-temporelle des locations de courte durée Airbnb dans la région parisienne, entre 2016 et 2022.
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Cette plateforme a fait l’objet d’un séminaire organisé à Paris le 29/09/2023. Le compte-rendu (captations audios) est disponible ici
Version 0.1.1 (dernière mise à jour : 22/11/2023)
Le projet
- Émanant de plusieurs projets de recherche menés par des équipes de géographie (ANR WisDHoM, projet Grandes métropoles du CIST), ce site se situe au carrefour de travaux centrés d’une part sur les liens entre marché du logement et accroissement des inégalités sociales, d’autre part sur la profusion de données urbaines locales provenant de nouvelles sources comme les plates-formes de services web.
Comparaison des prix moyens des annonces Airbnb à Barcelone, Londres et Paris (Source : CIST, 2018) –>
- D’un point de vue thématique, il s’inscrit dans la continuité de travaux qui ont étudié l’offre de locations de courte durée comme une stratégie de valorisation du patrimoine immobilier, susceptible d’apporter un revenu complémentaire et occasionnel aux hébergeurs résidents, mais constituant de plus en plus souvent une rente d’investissement pour des particuliers ou des sociétés commerciales louant des logements entiers pendant plusieurs mois par an (Cocola-Gant et Gago 2021 ; Piganiol 2021). Plusieurs études ont montré que cette tendance à la professionnalisation avait des effets significatifs sur l’accentuation des inégalités sociales dans les métropoles touristiques, du fait notamment d’une pression à la hausse sur les loyers du parc locatif classique (Ayouba et al. 2020) et d’une concentration des hébergements les plus rentables parmi les catégories aisées de loueurs (Mermet 2021).
- Si l’essentiel de ces travaux se focalise sur les quartiers centraux initialement investis par l’entreprise Airbnb, la diffusion des hébergements temporaires en périphérie des grandes métropoles touristiques a été rarement étudiée à un niveau fin d’observation, alors même qu’elle tend à s’accentuer. En Île-de-France, par exemple, les travaux de Trouillard et al. (2021) ont montré que petite et grande couronnes parisiennes concentraient un tiers des annonces en 2019, contre 23 % en 2016.
Nombre de logements ayant fait l’objet d’une location touristique en Île-de-France (Source : Trouillard, 2021) –>
Ce site présente une collection de cartes, graphiques et résumés statistiques qui se prêtent à des choix de navigation et de visualisation multiples, croisant :
- 7 années successives, de 2016 à 2022 ;
- 3 espaces d’étude : l’Île-de-France, la Métropole du Grand Paris, une sélection de communes ;
- 5 niveaux d’observation dans 3 grandes catégories pour les représentations cartographiques, détaillés ci-dessous.
- Mailles territoriales : IRIS pour la Métropole du Grand Paris et communes pour l’Île-de-France. Le maillage territorial des IRIS - Îlots Regroupés pour l’Information Statistique - est le plus fin diffusé par l’INSEE et constitue la brique de base en matière de diffusion de données infra-communales. Les IRIS d’habitat sont peuplés en général entre 1800 et 5000 habitants. Pour les communes, il s’agit de fait de la maille territoriale locale de décision politique, auquel les populations résidentes s’identifient aisément… Un incontournable.
- Grilles régulières (données carroyées) : D’une résolution d’un kilomètre pour l’Île-de-France et de 200 mètres pour la Métropole du Grand Paris, ces découpages permettent d’appréhender les dynamiques à une granularité géographique plus fine que les découpages territoriaux. L’INSEE fournit par ailleurs des statistiques dans ces découpages de référence. Compte tenu leur granularité très fine, un grand nombre de carreaux sont définis par l’absence de données (pas d’annonce Airbnb les concernant).
- Lissages spatiaux : Dès lors que les données sont géoréférencées, il est possible de s’affranchir de la maille territoriale en interpolant les attributs des données géoréférencées dans un voisinage géographique donné. La méthode employée, celle des potentiels de Stewart (1942), consiste à estimer en tout lieu de l’espace les attributs des données d’intérêt dans le voisinage de ce lieu, suivant une fonction exponentielle inverse de la distance (Giraud et Commenges 2022). Chaque carreau de grille décrit alors les caractéristiques du marché locatif de courte durée dans son propre contexte géographique. Cette méthode permet de réduire le bruit statistique lié à un trop faible nombre d’observations et de limiter l’influence de la forme et de la taille des mailles sur l’observation des structures spatiales (Grasland et al. 2006).
L’objectif de ce site est double : il est conçu d’une part en complément d’une publication scientifique à venir sur la diffusion spatio-temporelle de la location de courte durée, pour mettre en scène une collection de graphiques et de cartes et aider les lecteurs à appréhender ce phénomène, ainsi que pour documenter le protocole de recherche sous-jacent, dans un souci de science ouverte. Il se rapproche en cela d’autres initiatives récentes de plates-formes portant sur le marché du logement et conçues à des fins d’ « archivage, de diffusion et de documentation des protocoles de recherche mis en avant » (voir le site internet du projet CASSMIR ou encore le site de cartographie harmonisée des dynamiques de l’immobilier produit à l’issue de l’ANR WisDHoM).
D’autre part, cette initiative s’articule à un objectif de mobilisation des acteurs publics pour mutualiser l’accès aux données et leur analyse. Une collaboration a ainsi été initiée avec l’Atelier parisien d’urbanisme et avec Jeanne Richon (doctorante à l’Université Paris-Est, Lab’Urba) pour construire une plate-forme d’observation plus pérenne de ce phénomène à l’échelle de la métropole parisienne.
Une chaîne de traitements aussi ouverte que possible : ce projet est soutenu par une démarche reproductible. L’ensemble des analyses réalisées reposent sur des scripts R. Les cartes et graphiques présents sur ce site peuvent ainsi être reproduits et mis à jour à partir du moment où l’utilisateur dispose du droit d’accès aux données. Les codes sources des différents programmes qui ont permis ces réalisations sont placés sous une licence de permissive (GPLv3) et seront prochainement disponibles dans un entrepôt de données dédié (Zenodo). En revanche, la principale base de données utilisée ici (AirDNA) ne peut pas être diffusée, compte tenu de son caractère commercial.
Que trouver dans ce site ?
Les premiers onglets offrent une vision d’ensemble des locations Airbnb de 2016 à 2022, à l’échelle de la Métropole et de la Région, autour de quatre thématiques principales :
Offre et réservations : un premier aperçu global des locations se focalise sur l’évolution de l’offre potentielle (annonces mises en ligne et rendues disponibles par les hôtes), de la fréquentation réelle (nombre de nuitées réservées) et du taux de fréquentation des hébergements (probabilité qu’un bien ouvert à la location soit loué).
Type de locations : une deuxième section invite à explorer les types de locations, selon qu’il s’agit d’hébergements loués de manière occasionnelle ou dans une perspective commerciale. Trois indicateurs sont successivement analysés puis combinés pour définir différentes catégories d’annonces : le type d’hébergement (logement entier ou chambre privée), le nombre de jours réservés dans l’année, le nombre d’annonces par hôte.
Prix et revenus : cette section permet de suivre le prix des locations, par personne et par nuitée, les revenus générés par cette activité ainsi que le degré de concentration de ces revenus parmi les hôtes.
Contexte résidentiel : enfin, la présence d’annonces Airbnb est resituée dans son contexte résidentiel, par rapport aux caractéristiques de l’ensemble des logements.
Les deux sections suivantes permettent de décliner les indicateurs commentés précédemment à différentes échelles :
Indicateurs-clés : des tableaux synthétiques et des graphiques permettent de comparer 13 indicateurs clés dans une sélection de territoires.
Focus communaux : ces focus cartographiques sont disponibles pour les 30 communes qui enregistrent le plus grand nombre de nuitées réservées sur toute la période. Ils s’appuient sur la carte infracommunale de 9 indicateurs-clés. Un graphique complémentaire permet de comparer la valeur obtenue dans la commune sélectionnée à celle d’une autre commune et/ou d’un espace de référence.
Données et méthodes : présentation des données de la base AirDNA et analyse de sa qualité, choix de la multireprésentation et éléments de méthodologie sur les cartes lissées ;
Références bibliographiques : renvoi vers les références bibliographiques mobilisées pour la réalisation de ce site Web.
À propos… : contributeurs et contributrices, liens vers le code source de l’application.
Hébergé par la TGIR CNRS Huma-Num