Ad una prima osservazione dei database disponibili si è notato che alcuni host avevano più listing nella città, in particolare la colonna “host_total_listing” avrebbe dovuto indicare esattamente quanti annunci possedeva ogni host, ma osservando attentamente i numeri presenti è emerso che molte volte erano incongruenti, in quanto ad esempio alcuni avevano valore nullo ma ciò non aveva senso in quanto avrebbe dovuto essere pari o superiore a 1 dal momento che compariva nel database oppure in alcuni era presente il punteggio 1 ma nella realtà esso avrebbe dovuto valore 52. Per questo motivo si è scelto di inserire una
97 nuova variabile “n_listing” che indica il numero di listing per un “host_id” presenti nella città di Barcellona.
Osservando i parametri inseriti si è notato che il 73% degli host presenti nella città possiede un unico annuncio, mentre altri anche più di 100, come è mostrato dal grafico.
Grafico 6.1 Distribuzione numero listing
Si è quindi ipotizzato che se un host possiede più appartamenti potrebbe avere un comportamento diverso rispetto a uno che ne possiede solo uno, in quanto potrebbe farlo in maniera professionale e gli stessi recensori potrebbero esprimere giudizi più severi superando l’ostacolo dovuto all’incontro con il padrone di casa, il maggior spirito di adattamento e le minori aspettative del cliente rispetto ad un soggiorno in hotel. Per valutare tale comportamento si è scelto di introdurre una variabile dummy “professionista” che distinguesse questi host da quelli amatoriali, è stato però studiato quale potesse essere un valore soglia per suddividere queste tipologie. A livello logico si è pensato che anche un host amatoriale potesse gestire un paio di annunci, mentre può essere più complicato gestirne di più per questioni di tempo e attenzione richiesti, questo ragionamento è stato confermato da alcuni test di ipotesi svolti confrontando tra loro chi ha un unico annuncio, chi ne possiede più di uno, chi ne ha un numero maggiore o uguale a cinque e chi tra uno e cinque esclusi. Si è utilizzato 5 in quanto si è preferito scegliere un numero inferiore rispetto a 10 usato da Deboosere, Kerrigan, Wachsmuth, & El-Geneidy (2019) e Boto-García, Mayor, & De la Vega (2021) perché si è valutato che tale comportamento intervenisse già per numeri inferiori.
98 Con i risultati ottenuti e con le considerazioni descritte precedentemente si è scelto di considerare 5 come limite; quindi, si è introdotta una dummy “professionista” che assumesse valore 1 in caso di host con più di 5 listing o classificati come agenzie.
Tabella 6.7 Riassunto statistiche host amatoriali e professionisti
VARIABILI
Confrontando i padroni di casa “amatoriali” con i “professionisti” emerge che i punteggi dei singoli parametri, sebbene siano in entrambi i casi molto alti, sono statisticamente più elevati per i primi in tutti i casi; ciò sembra confermare una possibile inclinazione degli ospiti a sentirsi più vincolati nel rilascio delle recensioni maggiori nei confronti di host amatoriali, mentre tale preoccupazione è in parte attenuata con padroni di casa più professionali.
Dall’altra parte i professionisti hanno più listing con la prenotazione istantanea, questo può confermare che gli host amatoriali siano più attenti alle persone che devono ospitare per cui preferiscono scegliere di confermare o meno la richiesta di prenotazione.
99 Diversamente da quanto ci si sarebbe aspettati, si può constatare che l’attribuzione del titolo di superhost non è statisticamente significativa: questo è in disaccordo con quanto indicato nella letteratura (Gunter, 2018) dal momento che questo badge richiede molto impegno sia per acquisirlo che per mantenerlo, perché bisogna sottostare a degli appositi target molto severi, quindi se un host lo fa di mestiere ha più tempo e attenzione da dedicarci come confermato dal loro più veloce tempo di risposta (si è creata una dummy “response_fast”
che assume valore pari a 1 se l’host risponde entro l’ora), una possibile causa legata a questo è che sebbene per gli host amatoriali sia più complicato questo titolo sono consapevoli dell’importanza che riveste sulla piattaforma e quindi incentivati ad ottenerlo.
L’analisi inoltre permette di osservare che il numero di recensioni rilasciate nei listing di host amatoriali siano più elevate, questo può essere tradotto come una maggiore domanda e può essere dovuto sia dal fatto che essi siano presenti sulla piattaforma da più tempo che dal prezzo significativamente più basso dei loro soggiorni, nonostante la minore disponibilità dell’appartamento probabilmente legato al fatto che in determinati periodi dell’anno l’host amatoriale non riuscirebbe a seguire l’attività e quindi non lo mette a disposizione, oppure è una sistemazione che affitta solo nei periodi in cui non la utilizza lui stesso direttamente.
6.2.1 Relazione genere ospite e host professionista
Il genere degli ospiti influenza la loro scelta di acquisto, tenendo in considerazione il fatto che il numero delle recensioni degli alloggi di host amatoriali è quasi il doppio di quelli professionali, si può notare che gli ospiti maschi siano più propensi delle donne ad affittare da professionisti, questo può confermare quanto riportato da Santos, Mota, Benevenuto, &
Silva (2020) in cui si presenta che dai loro soggiorni gli uomini prestano maggiore attenzione ai servizi disponibili quasi come se si aspettassero un’esperienza analoga agli hotel, mentre le donne un’esperienza locale diretta e quindi prediligono i padroni di casa amatoriali.
100
ttest professionista, by (fem_r)
𝜇𝑀𝐴𝑆 𝜇𝐹𝐸𝑀𝑀 t Intervallo(95%) p_value 0,369 0,346 10,569 (0,019;0,028) 0
Tabella 6.8 Genere recensore e tipologia di host
genere_recensore:host n. recensioni
recensore_femminile:host_professionista 31873 recensore_maschile:host_professionista 32737 recensore_femminile:host_amatoriale 60332 recensore_maschile:host_amatoriale 55862
6.3 Esistono delle differenze significative tra gli alloggi condivisi e quelli