Airbnb FAQ
Hoe komen jullie aan deze data?
Wij hebben een samenwerking opgezet met AirDNA. Dit is een bedrijf dat zich specialiseert in het scrapen van Airbnb data: het systematisch verzamelen van op een website gepubliceerde gegevens. Zij hebben een systeem ontwikkeld waarmee zij dit op dagelijkse basis kunnen doen. Met big data algoritmes wordt de dagelijkse status afgeleid van historische boekingsgegevens voor elke Airbnb listing (accommodatie). Hierdoor is AirDNA in staat om wereldwijd van elke listing een beeld te geven of deze beschikbaar, gereserveerd of geblokkeerd is. En wat gasten daarvoor betalen. Met deze methode kan het gebrek aan transparantie van Airbnb doorbroken worden.

Hoe zijn deze cijfers berekend?
Alle berekeningen zijn gebaseerd op de volledige databestanden, dus niet op een kleine deelverzameling. Ondanks de beperkingen die gelden voor het werken met “gescrapete” data, zijn de berekeningen volledig betrouwbaar.

Hoe betrouwbaar zijn deze cijfers?
De cijfers zijn zeer betrouwbaar. Omdat AirDNA op dagelijkse basis de data verzamelt, hebben zij volledig inzicht in tegenstelling tot data scrapers die slechts momentopnames maken. Scrapen is altijd een benadering van de werkelijkheid. Triangulering van onze bevindingen - vergelijking met uitkomsten van onderzoeken waarbij andere methoden zijn gehanteerd- bevestigt de betrouwbaarheid van onze cijfers. 

De aantallen bezoekers aan een stad worden in dit onderzoek berekend aan de hand van geboekte nachten in Airbnb, de berekende verblijfsduur en de gemiddelde groepsgrootte. Deze berekeningen kloppen met andere rapporten. Voor 2015 kwam ons onderzoek uit op 550.000, tegenover 580.000 gerapporteerd door het NBTC op basis van enquêtes, en 575.000 volgens de opgave van AirBNB zelf. In 2016 berekenden wij 1,1 miljoen bezoekers aan Amsterdam, 90.000 aan Rotterdam en 88.000 aan Den Haag; Airbnb kwam zelf eind 2016 met een persbericht waarin werd gemeld dat het platform 1,4 miljoen bezoekers aan Nederland had gegenereerd.

Hoe zien jullie of een appartement geboekt is?
Voorheen gebruikte Airbnb drie status-codes: A (Available), B (Blocked) en R (Reserved). In de voortdurende wapenwedloop met datascrapers schermt Airbnb deze gegevens nu af. Huidige scrapers zien alleen nog A (Available) of U (Unavailable). AirDNA heeft een algoritme ontwikkeld waarbij factoren als het historische verhuurgedrag bij elke listing, de lengte van ongeboekte periodes en de tijd sinds de laatste boeking worden meegewogen om de status te extrapoleren. De reserveringsstatus van een individuele listing wordt benaderd; de gegevens op marktniveau blijken volkomen accuraat.

Op de website van AirDNA staan andere cijfers? Hoe komt dat?
De website van AirDNA laat een momentopname zien. Dit betekent dat de samenstelling van de groep morgen anders kan zijn. Dit komt omdat Airbnb hosts hun listing niet elke dag plaatsen op de site. Onze cijfers vertegenwoordigen alle totaalcijfers. Uiteraard zijn deze hoger dan momentopnamen, zoals deze door andere onderzoekers zijn gerapporteerd. Het totaal van de Airbnb units met boekingen per maand ligt een stuk lager (variërend van 8.373 in februari 2017 tot 13.764 in augustus). Deze maandtotalen zijn natuurlijk weer hoger dan het totaal aantal Airbnb units dat op één bepaald meetmoment actief is.

Hoe komt AirDNA aan deze cijfers?
AirDNA scrapet elke dag en legt zo zowel “Property Files” aan met de kenmerken van elke listing, als “Daily Files” met statusupdates. De AirDNA bestanden maken het mogelijk totalen over een periode te berekenen en niet alleen gemiddelden. Bij Airbnb is dat belangrijk, omdat listings voortdurend van de site worden gehaald en terug worden geplaatst.

Wat is het doel van AirDNA?
AirDNA is een onafhankelijk databedrijf dat niets anders doet dan Airbnb gegevens verzamelen. Dit doen ze zowel voor commerciële marktonderzoekers als voor andere vormen van onderzoek. AirDNA verkoopt de verzamelde gegevens. Onze onderzoeken zijn het resultaat van een samenwerking tussen Hotelschool The Hague, Colliers International en AirDNA.

Jullie geven aan dat een deel in handen is van professionele verhuurders. Waar baseren jullie dat op?
Over de definitie “professioneel” kan gediscussieerd worden. Voor de Belastingdienst zal bijvoorbeeld bepalend zijn welk deel van iemands inkomen uit een activiteit afkomstig is. Om het begrip professionaliteit meetbaar te maken, operationaliseren wij dit vooral door het inzichtelijk maken van het aantal listings dat een host aanbiedt. Gaat het om één listing? Dan is het waarschijnlijker dat het ook het hoofdverblijf is. Biedt een host meerdere accommodaties aan, dan is de kans groot dat het een investeerder is die professioneel actief is op Airbnb. Bij meer dan 10 listings gaat het vaak om bemiddelaars (zogenaamde conciërge-bedrijven) die het uitbaten van woonruimte voor toeristisch gebruik geprofessionaliseerd hebben.

Wij rapporteren niet welk percentage van de hosts een multilister is. Dat vinden wij niet relevant, omdat het aantal mensen met één listing onvermijdelijk veel groter is. Het gaat er juist om dat een klein deel van de aanbieders verantwoordelijk is voor een groot deel van het aanbod. Daarom rapporteren wij welk deel van de accommodaties in handen is van aanbieders met meerdere listings. 

Er zijn meer data scrapers die Airbnb volgen. Wat maakt jullie onderzoek anders?

Het belangrijkste verschil is dat AirDNA de data op dagelijkse basis scrapet en wij ook alle data gebruiken in ons onderzoek. Veel onderzoeken zijn gebaseerd op momentopnamen en maken op basis daarvan inschattingen. Wij gebruiken de volledige dataset.

Airbnb geeft aan dat de werkelijke getallen lager liggen. Hoe verklaren jullie het verschil?
Airbnb zegt inderdaad dat de werkelijke cijfers lager liggen, maar komt niet met een onderbouwing van deze cijfers. Het verschil is pas te verklaren wanneer we de datasets van Airbnb kunnen inzien. Omdat Airbnb geen cijfers deelt, is dat nu onmogelijk.

Waarom deelt Airbnb geen cijfers?
Daar doet Airbnb geen uitspraken over. Het is niet in het belang van Airbnb om overheden inzicht te geven in de activiteiten van hun hosts. Gemeenten weten momenteel niet precies hoe groot Airbnb is. Dit betekent dat gasten wellicht geen toeristenbelasting betalen en de hosts geen inkomstenbelasting. Doordat Airbnb deze data niet deelt, kunnen gemeenten weinig controle uitoefenen.

Hebben jullie ook cijfers over andere steden?
Ja, we kunnen dit onderzoek voor elke stad in Europa doen. Wij rapporteren over elke stad waar zich nieuwswaardige ontwikkelingen voordoen en hebben het afgelopen jaar onder andere over Londen, Berlijn, Barcelona, Madrid, Zagreb en Reykjavík gerapporteerd. AirDNA heeft wereldwijde dekking dus de data is voor elke stad beschikbaar.

Waarom doen jullie onderzoek naar Airbnb?
We doen onderzoek naar alle ontwikkelingen op het gebied van wereldwijd toerisme. Airbnb is op dit moment één van de relevantste ontwikkelingen die de toekomst van deze sector, en de professionals die daarin werkzaam zijn, bepalen.

Werkt de 60-dagen limiet in Amsterdam?
Ons onderzoek richt zich niet op het detecteren van dubbele listings. Een verhuurder kan zijn woning, appartement of kamer nogmaals onder een andere naam of nummer aanbieden om meer dan 60 dagen te kunnen verhuren. Ook kan een accommodatie op een ander platform worden aangeboden.

AirDNA detecteert wanneer een unit verhuurd wordt, ook als dit via een ander platform dan Airbnb gebeurt. Een appartement kan naast Airbnb ook op platforms van concurrenten als Windu of Homeaway worden aangeboden. Dit stelt verhuurders in staat de 60-dagen regel te omzeilen.

Logischerwijs is een aantal boekingen voor 2017 nog in 2016 gemaakt: gemiddeld gaat het om 15,5 dagen per unit die in het jaar ervoor zijn geboekt. Bij nieuwe units die in 2017 op de markt kwamen, zien we dat de 60-dagen limiet gerespecteerd wordt.

Contact


Nederland
Buitenveldertselaan 5 1082 VA Amsterdam | Tel: +31 20 540 55 55