Com estan realment les webs dels negocis del Vallès i l’entorn de Barcelona
Hem mesurat, una per una, les webs dels negocis de cada població: si responen, si van al mòbil, quant triguen i si algú les manté. Aquestes són les dades, població per població.
| Població | Webs analitzades | No responien | Marge (95%) | Sense mòbil | Sense analítica | Abandonades |
|---|---|---|---|---|---|---|
| L’Hospitalet de Llobregat | 185 | 28% | ±6,5 | 7% | 19% | 16% |
| Vilanova i la Geltrú | 587 | 24% | ±3,5 | 7% | 20% | 19% |
| Badalona | 250 | 22% | ±5,1 | 5% | 14% | 25% |
| Barcelona | 3.655 | 21% | ±1,3 | 5% | 15% | 20% |
| Sabadell | 116 | 21% | ±7,4 | 4% | 10% | 17% |
| Granollers | 139 | 17% | ±6,2 | 5% | 11% | 19% |
| Sant Cugat del Vallès | 148 | 16% | ±5,8 | 1% | 13% | 18% |
Això no és una classificació. Cada xifra porta el seu marge d’error, i els marges de les poblacions amb xifres semblants se solapen: la diferència entre Sabadell i Sant Cugat, per exemple, no és estadísticament significativa. El que sí que es pot afirmar és la distància entre els extrems de la taula.
Agrupant les poblacions d’una mateixa comarca la mostra creix i el marge d’error baixa. Aquestes xifres són més sòlides que les de qualsevol població per separat.
| Comarca | Poblacions | Webs analitzades | No responien | Marge (95%) |
|---|---|---|---|---|
| el Garraf | 1 | 587 | 24% | ±3,5 |
| Barcelona i l’àrea metropolitana | 3 | 4.090 | 21% | ±1,3 |
| el Vallès | 5 | 499 | 16% | ±3,3 |
Hi ha 10 poblacions més mesurades que no tenen pàgina pròpia: amb menys de 100 webs analitzades, el marge d’error és més gran que les diferències que la xifra convidaria a llegir. Compten dins de la seva comarca i tindran pàgina quan la mostra hi arribi.
Terrassa (75) · Rubí (21) · Cornellà de Llobregat (38) · Martorell (19) · Castelldefels (41) · Mataró (54) · Vic (99) · Manresa (84) · Igualada (31) · Vilafranca del Penedès (25)
A les 37 poblacions estudiades hi ha 134.676 empreses amb assalariats (Idescat). El mapa obert OpenStreetMap en té 34.935, un 26%, i d’aquestes n’hem mesurat 6.378: un 4.7% del teixit.
Ho diem perquè és la primera cosa que caldria preguntar-nos. La mostra no és aleatòria: al mapa obert hi ha més comerç i restauració de centre que nau industrial o despatx professional, i això vol dir que aquestes xifres representen millor el comerç que la indústria. Cap conclusió d’aquest estudi s’ha d’estendre al conjunt de les empreses d’una població.
El problema no es reparteix igual. Aquests són els sectors amb prou negocis mesurats perquè la xifra signifiqui alguna cosa.
| Sector | Analitzades | No responien | Sense analítica | Sense avís legal |
|---|---|---|---|---|
| Oficis (obra, reparació, instal·lacions) | 126 | 27% | 11% | 36% |
| Serveis i restauració | 1.717 | 24% | 15% | 44% |
| Lleure i esport | 175 | 23% | 7% | 35% |
| Comerç i botigues | 1.768 | 21% | 10% | 35% |
| Salut privada | 264 | 19% | 9% | 26% |
| Oficines i professionals | 1.185 | 18% | 14% | 36% |
| Allotjament i turisme | 332 | 16% | 10% | 29% |
Aquestes dades es poden reproduir citant bloom.red i l’enllaç de la població. Si necessites el detall per sectors, la sèrie completa o una xifra concreta, escriu-nos i te la passem.
Agregats per població, comarca i sector, amb la mostra i el marge d’error al costat de cada xifra. Cap negoci hi surt anomenat.
Com ho hem mesurat
Publiquem el mètode sencer perquè qualsevol pugui repetir-ho i perquè cap xifra d’aquesta pàgina depengui de creure’ns.
- Font dels negocis. Partim del mapa obert OpenStreetMap i comptem els negocis del terme municipal: comerç, oficis, oficines, hostaleria, allotjament, salut privada i serveis. En queden fora les administracions, les escoles, els equipaments públics, les esglésies, els museus i les entitats sense ànim de lucre. D’aquests negocis, mesurem els que han publicat una web.
- On falla aquest filtre. OpenStreetMap etiqueta algunes entitats igual que un negoci (una colla castellera consta com a poliesportiu, exactament igual que un gimnàs). Queda, doncs, un residu petit d’entitats dins de la mostra. Ho diem en comptes de fer créixer una llista d’excepcions que després ningú pugui verificar.
- Per què les mostres són tan diferents. La mida de la mostra depèn de com de mapejada està cada població a OpenStreetMap, no de quants negocis hi ha. Vilanova i la Geltrú surt amb una mostra molt més gran que Mataró tot i ser una ciutat més petita, senzillament perquè hi ha més gent mapejant-la. Per això cada xifra és vàlida per a la seva població i les mides de mostra no s’han de comparar entre elles.
- Què consultem. Només la portada, un sol cop (dos si no responia), després de llegir el robots.txt del lloc i amb un identificador nostre a la petició. No entrem enlloc, no omplim formularis ni seguim enllaços interns.
- Què mesurem. Si respon, si va per HTTPS, si declara adaptació al mòbil, quant triga a respondre, si porta dades estructurades, si porta analítica i quin és l’any més recent que apareix a la pàgina.
- Què no mesurem. No jutgem el disseny, ni els continguts, ni si el negoci va bé. Són senyals tècnics públics, no una valoració comercial.
- Qui queda fora. Els llocs que ens van rebutjar la petició amb una protecció antirobots no compten enlloc: probablement funcionen bé per a una persona i no ens toca dir el contrari. Surten del càlcul, no del costat dels dolents.
- Marge d’error. Cada web que no responia es va tornar a consultar un segon cop abans de comptar-la. Tot i així, una web pot estar caiguda un moment puntual i funcionar la resta del dia: per això diem “no responia quan la vam consultar” i no “no funciona”.