La crescente diffusione degli affitti brevi ha reso necessario un approccio quantitativo capace di individuare i meccanismi di formazione del prezzo e i confini effettivi della competizione locale. La tesi analizza il mercato Airbnb in Piemonte proponendo un algoritmo integrato basato su regressione LASSO per isolare la componente strutturale del prezzo e identificare, attraverso i residui, le interazioni competitive tra strutture geograficamente prossime. A partire dalle interdipendenze residue viene costruita una rete competitiva spaziale non direzionale, sulla quale un’analisi di modularità consente di individuare cluster autocontenuti di competizione. I risultati evidenziano una marcata eterogeneità territoriale e propongono un framework replicabile per la definizione data-driven dei confini competitivi nei mercati digitali frammentati con implicazioni per le strategie di pricing e posizionamento degli host..