Compreender as correlações espaciais e temporais entre o Airbnb e a reabilitação urbana em Lisboa é crucial para um planeamento urbano eficaz. No entanto, uma análise abrangente da relação espacial e temporal entre Airbnb e reabilitação urbana em Lisboa é inexistente na investigação atual. Alguns estudos visaram o Airbnb e a reabilitação, mas a investigação conjunta das suas interações e correlações, utilizando conjuntos de dados georreferenciados, é limitada. A tese estuda de forma abrangente a interação Airbnb - reabilitação urbana em Lisboa, utilizando um quadro metodológico que possibilita analisar atividades económicas em diferentes contextos urbanos. O estudo introduz uma metodologia para modelar dados georreferenciados provenientes de diferentes fontes, como anúncios do Airbnb, licenciamentos de reabilitação urbana e outros dados urbanos. A proposta visa superar a lacuna atual na literatura referente às interações e correlações entre o Airbnb e a reabilitação urbana. O principal objetivo é investigar e estabelecer correlações espácio-temporais entre o Airbnb e a reabilitação urbana em Lisboa, no período compreendido entre março de 2015 e março de 2019. Para atingir esse propósito, serão utilizadas técnicas analíticas avançadas, incluindo análise espacial e processamento de grandes volumes de dados. Os resultados oferecem informações, baseadas em evidências, para o planeamento urbano e tomada de decisão. A melhor compreensão do fenómeno permite intervenções que contrariem o impacto adverso do Airbnb na comunidade. Os conhecimentos adquiridos permitem apoiar estratégias de reabilitação urbana em áreas críticas.

Understanding the spatial and temporal correlations between Airbnb and urban renewal in Lisbon is crucial for effective urban planning. Nevertheless, the existing research lacks a thorough examination of the spatial and temporal dynamics between Airbnb and urban renewal in Lisbon. While some studies have focused on Airbnb and urban renewal independently, there are limited joint investigations exploring their interactions and correlations using georeferenced datasets. The thesis thoroughly investigates the interaction between Airbnb and urban renewal in Lisbon, employing a methodological framework designed to analyze economic activities across different urban contexts. The research presents a methodology for modeling georeferenced data sourced from different outlets, including Airbnb listings, urban renewal permits, and additional urban datasets. The primary objective is to address the existing literature gap by elucidating the interactions and correlations between Airbnb activities and urban renewal processes. The primary aim is to explore and establish the spatial-temporal correlations between Airbnb listings and urban renewal in Lisbon during the period from March 2015 to March 2019. This research uses advanced analytical methodologies, incorporating spatial analysis and big data processing techniques to achieve comprehensive insights. The results provide evidence-based information for urban planning and decision-making. Enhanced comprehension of the phenomenon empowers targeted interventions to mitigate the negative effects of Airbnb on the community. This acquired knowledge forms the basis for endorsing urban renewal strategies, especially in critical areas.