champagne anarchist | armchair activist

Open Data

Which Amsterdam neighbourhoods might qualify for an Airbnb ban

Last week, city council member Sofyan Mbarki (Social-Democrats) proposed a motion to ban holiday rentals in Amsterdam neighbourhoods such as the Haarlemmerbuurt, the Kinkerbuurt and the Wallen. A concentration of holiday rentals results in rising house prices, lower social cohesion, increasing pressure on the housing market and inequality, he argued. The motion has support from a majority of the council.

The city government is inclined to implement the motion, but alderman Laurens Ivens (Socialist Party) wants to study the legal aspects. He considers the neighbourhoods mentioned in the motion good candidates for a ban on holiday rentals, but he doesn’t rule out that other neighbourhoods may be selected.

So what neighbourhoods might qualify? One criterion might be Airbnb density, which is shown on the map below (for caveats see Method below).

Unsurprisingly, neighbourhoods with high Airbnb density overlap with areas where residents complain about holiday rentals: Centrum-West, Centrum-Oost, Westerpark, Oud-West/De Baarsjes and De Pijp/Rivierenbuurt (source).

Airbnb frequently claims that it contributes to tourist dispersion because many hosts are located outside the city centre. However, the map suggests that Airbnb is in fact heavily concentrated in neighbourhoods such as the Wallen, the Jordaan, the Pijp and the Kinkerbuurt. While some of these neighbourhoods are outside the city centre, the pattern appears to be concentration rather than dispersion.

While these neighbourhoods would be likely candidates for a ban on holiday rentals, Ivens may also want to anticipate future developments. A number of neighbourhoods still have a relatively low Airbnb density, but have seen their density double or even almost triple over the past three years: Transvaalbuurt, Hoofdweg e.o., Van Galenbuurt and Westindische Buurt.

UPDATE - It was rightly pointed out that Airbnb density partly reflects housing density. An alternative measure would be Airbnb relative to addresses or population. However, this would result in high values for some areas with low population density where holiday rentals don’t appear to be perceived as much as a problem as in some of the more densely populated areas.

See also:

  • Is tourist dispersion working? An analysis of Lonely Planet maps
  • Airbnb’s agreement with Amsterdam: some insights from scraped data

Method

Both Murray Cox’s Inside Airbnb and Tom Slee provide data collected by scraping the Airbnb website. While this data has some limitations, it’s probably the best publicly available data source on Airbnb. Since Tom Slee stopped collecting data last year, I used Inside Airbnb data for the current article. A discussion of methodological aspects related to that data is here.

In addition, I used land surface data from Statistics Netherlands (CBS). This data is for 2017.

I calculated an indicator for Airbnb density in the following way:

  • I assigned each listing to a neighbourhood (note that coordinates for listings aren’t 100% accurate as discussed by Cox);
  • For each listing, I calculated an indicator for the number of stays as: reviews per month (an indicator of the number of rentals) * the minimum length of stay (capped at 3 nights following this study) * the number of beds (an indicator for the number of guests, capped at 4 because that’s the maximum number of guests allowed by local regulations);
  • I summed that number for each neighbourhood and divided that by the land surface of the neighbourhood (ha).

Note that the indicator for the number stays will not be equal to the actual number of stays, for a number of reasons:

  • It’s possible that not all beds are occupied;
  • Not all guests write a review (Cox suggests the number of rentals could be twice as high as the number of reviews);
  • People may stay longer than the minimum number of nights;
  • Sometimes more than four people may stay in an Airbnb, despite the fact that that’s not allowed;
  • For some listings, the indicator could not be calculated because of missing data (about 11.4%).

According to Airbnb, the number of stays in Amsterdam is 2.5 million. Based on that number, the actual number of stays would be about 3 times as high as the indicator for the number of stays I calculated. Given the considerations listed above, that’s more or less what one would expect.

Python script here.

Airbnb-vrije wijken

Afgelopen week heeft Sofyan Mbarki (PvdA) een motie ingediend om vakantieverhuur te verbieden in Amsterdamse wijken als de Haarlemmerbuurt, de Kinkerbuurt en de Wallen. Een concentratie van vakantieverhuur zorgt voor stijgende huizenprijzen, afnemende sociale cohesie, toenemende druk op de woningmarkt en ongelijkheid, aldus Mbarki. De motie krijgt steun van een ruime meerderheid van de raad.

Het stadsbestuur wil de motie uitvoeren, al wil wethouder Laurens Ivens (SP) wel nog naar de juridische kant kijken. Hij ziet de wijken die Mbarki noemt als geschikte kandidaten voor een verbod op vakantieverhuur, maar sluit niet uit dat andere wijken gekozen zullen worden.

Welke wijken zouden in aanmerking komen? Je zou kunnen kijken naar de Airbnb-dichtheid, zoals die te zien is op de kaart hieronder (voor slagen om de arm zie Method in de Engelstalige versie van dit artikel).

Het zal niet verbazen dat wijken met een hoge Airbnb-dichtheid overlappen met de gebieden waar veel klachten zijn over vakantieverhuur: Centrum-West, Centrum-Oost, Westerpark, Oud-West/De Baarsjes en De Pijp/Rivierenbuurt (bron).

Airbnb claimt regelmatig dat het bijdraagt aan toerismespreiding omdat een groot deel van het aanbod buiten het centrum ligt. De kaart suggereert echter dat Airbnb sterk geconcentreerd is in wijken als de Wallen, de Jordaan, de Pijp en de Kinkerbuurt. Een deel van die wijken ligt buiten het centrum, maar even goed lijkt er eerder sprake van concentratie dan van spreiding.

Deze wijken lijken geschikte kandidaten voor een verbod op vakantieverhuur, maar wellicht wil Ivens ook anticiperen op toekomstige ontwikkelingen. Er zijn verschillende wijken waar de Airbnb-dichtheid nu nog relatief laag is, maar waar Airbnb de afgelopen drie jaar is verdubbeld of zelfs bijna verdriedubbeld: de Transvaalbuurt, Hoofdweg e.o., de Van Galenbuurt en de Westindische Buurt.

UPDATE - Er is terecht op gewezen dat Airbnb-dichtheid voor een deel de adressendichtheid weerspiegelt. Een alternatieve maatstaf zou zijn om Airbnb te relateren aan het aantal adressen of inwoners. Dit zou echter hoge waardes opleveren voor sommige gebieden met een lage bevolkingsdichtheid, waar vakantieverhuur minder als probleem ervaren lijkt te worden dan in sommige dichtbevolkte gebieden.

Zie ook:

  • Werkt toerismespreiding? Een analyse van Lonely Planetkaarten
  • De afspraak tussen Amsterdam en Airbnb: een verkennende analyse met open data

The Digital City

Amsterdam has a new coalition agreement. The paragraph on democratisation and the Digital City was well received - a London-based researcher from Amsterdam liked the plans so much she decided to translate them into English.

The new coalition wants to create a democratic version of the smart city. Citizens should be in control of their data. The city will support co-operations that provide an alternative to platform monopolists. An information commissioner will see to it that the principles ‘open by default’ and ‘privacy by design’ are implemented.

The agreement also lists a number of issues the city is (or was) already working on:

  • City council information will be opened up. In 2015, the city council asked to make documents such as council meeting reports, motions, written questions etc available as open data. Since, some of that data has been made available through Open Raadsinformatie, but as yet no solution has been found for offering all council information in a machine readable form.
  • Freedom of information requests (Wob requests) will be published. Amsterdam started publishing decisions on Wob requests earlier this year; so far three have been [published][wob].
  • Interestingly, Amsterdam wants to use open source software whenever possible. Over ten years ago, Amsterdam planned a similar move, and its plans were sufficiently serious to needle Microsoft. In 2010, the plans foundered on an uncooperative IT department.

All in all, a nice combination of new ambitions and implementation of ‘old’ plans.

De digitale stad

Amsterdam heeft een nieuw coalitieakkoord. De passage over democratisering en de Digitale Stad is goed ontvangen - een Amsterdams-Britse onderzoeker was zo enthousiast dat ze een Engelse vertaling maakte.

De nieuwe coalitie wil een democratische invulling geven aan de smart city. Burgers moeten meer controle krijgen over hun data, er worden niet meer gegevens verzameld dan nodig en er komt steun voor coöperaties die een alternatief willen bieden voor platformmonopolisten. Een informatiecommissaris gaat erop toezien dat de uitgangspunten ‘open tenzij’ en ‘privacy by design’ worden waargemaakt.

Het akkoord noemt ook een aantal onderwerpen waar de gemeente al mee bezig is (of was):

  • Raadsinformatie wordt toegankelijk. In 2015 heeft de gemeenteraad daar al om gevraagd. Sindsdien is een deel van de raadsinformatie beschikbaar via Open Raadsinformatie, maar er is nog geen goede oplossing om alle raadsinformatie in een goed doorzoekbare en analyseerbare vorm beschikbaar te stellen.
  • Wob-verzoeken en documenten worden toegankelijk. Hier is ook al een begin mee gemaakt. Tot nog toe zijn er drie Wob-besluiten gepubliceerd.
  • Ook interessant is dat Amsterdam zo veel mogelijk met open-sourcesoftware gaat werken. Ruim tien jaar geleden was Amsterdam dat al van plan, en dat was serieus genoeg om Microsoft op de kast te jagen. In 2010 leden de plannen schipbreuk op ambtelijke weerstand.

Al met al een mooie mix van nieuwe ambities en uitvoering van ‘oude’ plannen.

Jan Paternotte, de snelste spreker van de gemeenteraad

Ik heb de verslagen gedownload van 205 raadsvergaderingen (en 1.116 commissievergaderingen) van de Amsterdamse gemeenteraad. Daar kan je ruim 38 duizend stukjes gesproken tekst van raadsleden uit destilleren. Bij elk stukje tekst staat vermeld hoe lang de spreker aan het woord was. In principe kan je dus berekenen hoe snel raadsleden spreken.

De grafiek hieronder laat de relatie zien tussen de spreektijd en het aantal woorden, voor de huidige raadsperiode (zie Methode voor de slagen om de arm):

Er is een stevige correlatie: hoe langer sprekers aan het woord zijn, hoe meer woorden ze uitspreken (rangcorrelatie van 0.95), wat op zich niet verassend is. De doorsnee snelheid is ruim 158 woorden per minuut, maar de ene spreker is de ander niet. De rode stippen verwijzen naar teksten van Jan Paternotte, de snelste spreker van de gemeenteraad (inmiddels is hij Tweede Kamerlid geworden). Hij haalde deze raadsperiode normaal gesproken ruim 185 woorden per minuut.

Nou is het niet zo dat hij als een gek zijn tekst afraffelt. Hier is een voorbeeld (vanaf plm 59 minuten) waar Paternotte het woord voert met een voor hem karakteristieke snelheid. Ter vergelijking, het verhaal van Daniel van der Ree (vanaf plm 6:08) zit dicht bij de mediane snelheid voor alle raadsleden in de huidige raadsperiode.

Je moet voorzichtig zijn om de uitkomsten te vergelijken met cijfers uit andere bronnen, maar met die slag om de arm: Paternotte spreekt sneller dan een gemiddelde radionieuwslezer van de BBC, maar iets langzamer dan een radionieuwslezer bij de Franse RF of de Italiaanse RAI (om nog maar te zwijgen over de Spaanse RNE).

Hieronder een ranglijstje van de snelste sprekers van de raad, per periode, met tussen haakjes de mediaan voor het aantal woorden per minuut. Let wel, de verschillen zijn vrij klein. Jan Paternotte was in de vergaderingen van de huidige periode de snelste spreker, maar daaruit kan je nog niet concluderen dat hij in z’n algemeenheid een snellere spreker is dan bijvoorbeeld Sofyan Mbarki.

Raadsperiode 2014–2018
Paternotte, J.M. (186.2)
Mbarki, S. (184.6)
Poorter, M.F. (184.5)
Groen, R.J. (180.0)
Dantzig, R.H. van (180.0)
Vink, B.L. (177.4)
Kwint, J.P. (177.1)
Vroege, J.S.A. (176.8)
Roosma, F. (176.5)
Boomsma, D.T. (175.4)

Raadsperiode 2010–2014
Paternotte, Jan (176.4)
Poorter, Maarten (174.9)
Manuel, Ivar (165.0)
Goede, Marco de (162.9)
Bouwmeester, Gerolf (162.9)
Ivens, L.G.F. (162.9)
Velzen, G. van (160.2)
Roemburg, Evelien van (159.2)
Winsemius, Rik (158.4)
Evans-Knaup, Roderic (155.5)

Raadsperiode 2006–2010
Burg, E. van der (161.8)
Bergervoet, M. (161.8)
Manuel, Ivar (161.5)
Unver, Emre (160.0)
Goede, Marco de (160.0)
Geurts, B. (158.2)
Garde, M.C. van der (158.2)
Roos, D.J. (154.6)
Pligt, Maureen van der (153.3)
Verweij, H. (153.1)

UPDATE - Terechte kritiek op de grafiektitel.

Methode (en een update over open raadsinformatie)

Voor deze analyse heb ik gebruik gemaakt van de ‘oude’ raadsinformatie. Toen ik bijna klaar was, verscheen een persbericht dat raadsinformatie nu beschikbaar is als open data. De gemeente doet mee aan het prijzenswaardige project Open Raadsinformatie, dat als doel heeft om de raadsinformatie van meer dan honderd gemeenten op uniforme wijze beschikbaar te stellen als open data. Zo worden de gegevens beter toegankelijk voor journalisten, onderzoekers, app-ontwikkelaars en alle andere geïnteresseerde burgers.

Amsterdamse raadsleden dringen al lange tijd aan op open raadsinformatie. De deelname aan Open Raadsinformatie moest in die behoefte voorzien. Helaas zijn op dit moment alleen raadsverslagen en uitslagenlijsten beschikbaar, en alleen in pdf-vorm. Daarmee steekt de transparantie van de Amsterdamse besluitvorming pover af bij gemeenten als Utrecht.

Open State, een organisatie die een belangrijke rol speelt in het project Open Raadsinformatie, laat weten dat leverancier NotuBiz als pilot op dit moment alleen agenda’s en agendapunten ontsluit. Zij evalueren momenteel samen met VNG en hun klanten of ze in de toekomst meer gegevens en functionaliteit toe kunnen voegen.

Maar goed, voor nu heb ik dus gebruik gemaakt van het ‘oude’ systeem. De zoekfunctie die daaraan gekoppeld is is niet optimaal, maar in dit geval viel dat te omzeilen door de sitemap te scrapen.

De hoeveelheid genotuleerde tekst varieert nogal; vanaf 2015 is er meer tekst beschikbaar dan in voorgaande jaren. Ook is de spreeksnelheid in recentere jaren hoger: een mediaan van 158 wpm voor de huidige periode, tegenover ongeveer 145 wpm daarvoor. Waar dat precies aan ligt weet ik niet, maar het lijkt erop dat de vergaderingen in het verleden minder zorgvuldig zijn genotuleerd. Voor 2015 komt het regelmatig voor dat er geen of bijna geen tekst genotuleerd is. Al met al lijkt het erop dat de gegevens voor de huidige periode het meest betrouwbaar zijn.

Op de grafiek zijn enkele outliers niet zichtbaar. Ook heb ik de spreekteksten van de voorzitters van de raadsvergaderingen bij de analyse buiten beschouwing gelaten; daar zit wat meer ruis in. Het berekenen van de spreeksnelheid van individuele raadsleden heb ik beperkt tot personen die minstens 50 keer aan het woord zijn geweest.

Dit script laat zien hoe ik de gegevens heb verzameld en geanalyseerd.

Pages