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Rafael Guerrero Rodríguez, Andrés Espinal Jiménez, Marco Aurelio Sotelo Figueroa
El presente trabajo investiga las características de la oferta de alojamiento privado disponible en la plataforma de intermediación digital Airbnb. El surgimiento de esta oferta de hospedaje en los últimos años ha contribuido a modificar tanto la estructura y dinámica de la industria de alojamiento tradicional como la experiencia de viaje del turista contemporáneo a nivel mundial. Este trabajo se concentra en revisar el caso de la ciudad de Guanajuato, uno de los principales destinos urbano-culturales en México. A través de una metodología de minería de datos, se recolectó y analizó información de manera automática y sistematizada con el objetivo de entender mejor las características de esta oferta incluyendo su tamaño, dinámica y evolución. Los resultados obtenidos permiten identificar estas características y promueven la reflexión sobre sus efectos inmediatos dentro del destino. A partir de los hallazgos de este estudio, otros destinos podrían considerar llevar a cabo ejercicios similares de investigación.
This paper investigates the characteristics of the private accommodation offered on the digital intermediation platform known as Airbnb. The emergence of this digital accommodation offer has contributed to modifying both the structure and dynamics of the traditional accommodation industry as well as the travel experience of contemporary tourists worldwide. This work focuses on exploring the case of the city of Guanajuato, one of the main urban-cultural destinations in Mexico. Through a data mining methodology, information collected and analyzed automatically and systematized to gain a better understanding of the characteristics of this offer, including its size, dynamics, and evolution. The results obtained here allow the identification of these characteristics and, at the same time, promote reflection on their immediate effects within the destination. Based on the findings of this study, other destinations could consider conducting similar research exercises.
