Studio empirico sulle performance di Airbnb: analisi semantica applicata al caso italiano = Empirical study of Airbnb performance: semantic analysis applied to the Italian case

Il presente studio si pone l’obiettivo di analizzare il legame tra le caratteristiche semantiche dei titoli degli annunci Airbnb in Italia, in un arco temporale compreso tra il 2019 ed il 2024, e le rispettive performances. Le variabili prestazionali adoperate sono “ADR” che rappresenta il rapporto tra i ricavi espressi in dollari ed il numero di giorni prenotati ed “revPAN” che rappresenta il rapporto tra i ricavi espressi in dollari ed il numero totale di giorni disponibili (intesi come la somma tra il numero di giorni prenotati ed il restante numero di giorni disponibili). Le caratteristiche semantiche dei titoli sono state studiate mediante l’individuazione dei temi principalmente discussi all’interno dei titoli stessi. L’individuazione dei topic maggiormente trattati all’interno dei titoli degli annunci Airbnb, è avvenuta tramite l’utilizzo di un algoritmo che combina modelli di K-Means ed SBERT tramite l’utilizzo del software “Python”. I topic individuati sono stati posti, poi, in relazione con le variabili prestazionali, mediante una funzione di regressione basata sul modello OLS, implementata sul software “Stata”. I risultati ottenuti dall’analisi di regressione mettono in risalto le tematiche che impattano in modo significativo le variabili prestazionali e gli effetti positivi del trattare la definizione del titolo in modo congiunto alla realizzazione dell’annuncio nel suo complesso, dunque, mediante l’applicazione di un approccio olistico.