Taller de datos de la turistificación

Como parte de las Jornadas de Periodismo de Datos y Datos Abiertos 2018, el laboratorio Montera 34 organiza un taller de datos sobre la turistificación en Madrid.

Aprenderemos a manejar grandes cantidades de datos que podremos utilizar para apoyar nuestra propuesta de proyecto del taller de periodismo de datos o bien para participar como persona colaboradora.

La turistificación

En los últimos años, la aparición de plataformas de alquiler de alojamientos tipo Airbnb está provocando rápidos cambios de uso en los centros urbanos de mayor atractivo turístico. A este fenómeno se le conoce, entre otros términos, como turistificación.

El objetivo del taller es aprender a usar herramientas de obtención, limpieza y análisis de datos para producir un informe que ayude a entender el impacto de esta y otras plataformas de alquiler de alojamientos turísticos en Madrid, además de relacionarlo con otros conjuntos de datos que nos sirvan para tener una visión más amplia del fenómeno. No caben soluciones fáciles ni enfoques cortos, requerimos un análisis riguroso para sacar conclusiones válidas, como ocurre con el periodismo de datos.

Metodología del taller

El taller consiste en plantear preguntas y encontrar la respuesta investigando colectivamente con los datos, con herramientas y técnicas de análisis y visualización. Durante el taller se usa una metodología que permite producir de manera colaborativa, entre todxs lxs participantes del taller, un documento riguroso al mismo tiempo que se aprenden los fundamentos del análisis y la visualización de datos.

El taller consta de tres sesiones que nos permitirán recorrer el camino hasta la publicación de un informe sobre el Efecto Airbnb: explorar, prototipar y documentar.

Para más información sobre la metodología usada en Efecto Airbnb y los resultados de talleres anteriores se puede consultar en su web.

Preparación y postproducción del taller

Scraping y preparación de datos

Obtención y preparación de los datos de Airbnb y otras plataformas (Fotocasa, Idealista) de alquiler.

Limpieza y análisis de datos

Obtención y preparación de los datos en formatos abiertos, compatibles y reutilizables.

Preparación informe web

Revisión de proyectos, edición y publicación de informe en formato web. En esta fase se estará en contacto con los grupos participantes durante la semana siguiente al taller para terminar de pulir los desarrollos.

Programa

El taller se realizará durante las Jornadas de Periodismo de Datos 2018, del viernes 19 al domingo 22 de abril.

Día 1. Exploración de datos

Durante las cinco horas de la sesión de exploración de datos se recorren los fundamentos del análisis y la visualización de datos, se define la realidad que queremos analizar, se ve con qué material y herramientas se cuenta y se ponen en común las motivaciones del equipo con el que trabajamos durante el taller.

Presentación (30 min.)

Presentación del taller y lxs talleristas:

• Presentación modo 2 tuits: quién eres y por qué estás aquí.
• Explicación: Informes previos: Donostia, Euskadi, Summerlab'17, Pamplona…
• Contexto general: estatal/local, turismo, leyes, terminología.

Visualización de datos (1 h.)

Sobre visualización de datos, algo de teoría, algunas herramientas (1 ​ hora​)

• Teoría breve
  • Sobre cartografías digitales.
  • Fundamentos de la visualización de datos.
  • Ejemplos sugerentes.
• Data commons: liberar los datos usando software libre.

Metodología (30 min.)

Fases para la producción de un informe sobre el Efecto Airbnb –y para cualquier proceso de análisis y visualización de datos.​

• Obtención. Insideairbnb, Datahippo.
• Limpieza. Openrefine.
• Preparación. R.
• Exploración y prototipado. DataHippo, Qgis, R, Libreoffice, Google Spreadsheet.
• Documentación. Wikis, git, control de cambios.
• Publicación en línea. Jekyll (u otro SSG), HTML, CSS

Exploración de datos (3 h.)

Primeras incursiones en las bases de datos de Airbnb.​

• Ejercicio con Refine (limpieza de datos)
• Tablas dinámicas con Libreoffice y/o Google Spreadsheet.
• Preparar terreno para el próximo día: editor de texto, mapas.
• Ejercicio introductorio guiado para comprender en su conjunto el flujo de trabajo del

análisis de datos y la producción de una visualización.

Día 2. Prototipo

Durante las cinco horas de esta sesión se produce una versión de prueba o prototipo de visualización de datos para su uso en el informe final.

• Planteando preguntas y esbozando las respuestas. Trabajo individual. ​15 min​.
• Presentación de las bases de datos disponibles: Airbnb, datos institucionales. 15 min​.
• Trazando la estrategia: eligiendo preguntas entre todas, formando grupos de trabajo. 15 min​.
• Roles y tareas: limpieza y preparación de datos, prototipado, documentación. ​15 min​.
• Encontrando las respuestas. Trabajo en grupos. ​1,5 hora​.
• Puesta en común. ​15 min​.
• Encontrando las respuestas. Trabajo en grupos. ​2 horas​.
• Presentación del trabajo realizado durante la sesión. ​30 min​.

La metodología de preguntas y respuestas la hemos usado en diferentes talleres y hay preguntas que ya están respondidas y documentadas de talleres anteriores, y se pueden aprovechar para el territorio analizado, con algo de trabajo de adaptación.

Día 3. Documentación

Durante las cinco horas de la sesión de documentación se cuidan los detalles de la visualizaciones producidas, que sean entendibles y que cualquiera pueda saber cómo se han elaborado y por qué. Siempre con la idea de que el trabajo que hemos hecho pueda ser continuado por otrxs.

• Consenso de estilos y lenguaje gráfico (colores, tipografías…) a utilizar en el informe. (​15 min​.)
• Producción de visualizaciones para ser embebidas en el informe, plantilla HTML. (2​ h.)
• Puesta en común. ​(15 min)
• Producción de visualizaciones para ser embebidas en el informe (plantilla HTML). (1,5 h​).
• [Pausa comida]
• Cierre de producción de visualizaciones. Documentación del proceso de desarrollo. (​2 horas)
• Presentación pública por grupos de los análisis producidos. ​(1 h.)

Lista de datos a conseguir

• Datos de Airbnb para las ciudades y regiones estudiadas.
• Datos de población. Totales, por municipio, por barrio, por región.
• Contornos municipales y regionales en formato vectorial.
• Número de viviendas. Total y por barrio.
• Número de viviendas por municipio.
• Plazas hoteleras.
• Visitantes. Histórico por años y meses.
• Leyes de regulación turística actuales.