Technologie nutzen, um Mieterhöhungen zu verhindern

In vielen Städten sind Mieterhöhungen eine grosse Herausforderung für die Wohnsituation. Die aktuelle Lage fühlt sich an wie ein Spiel Jenga-ein falscher Zug, und alles fällt in sich zusammen. Um den von Zwangsräumungen bedrohten Personen zu helfen, gibt es einen dringenden Bedarf an effektiven Outreach-Programmen. Hier kommen datengestützte Methoden ins Spiel.

Unser Ziel ist herauszufinden, ob smarte Technologie diese Outreach-Programme verbessern kann. Wir schlagen ein neues Konzept namens Active Geospatial Search (AGS) vor, das sich darauf konzentriert, Mieteinheiten zu identifizieren, die Hilfe benötigen, während Reiseaufwand und begrenzte Ressourcen berücksichtigt werden.

#Verständnis von Mieterhöhungen

Zwangsräumungen können Menschen in ein Wirbelwind aus Instabilität stürzen, besonders in marginalisierten Gemeinschaften wie Familien mit Kindern oder alleinerziehenden Müttern. Wenn eine Familie zwangsräumt wird, kann das einen Dominoeffekt auslösen, der die Wohnkrise verschärft und nicht nur den Mieter, sondern auch den gesamten Mietmarkt betrifft. Die verfügbaren Daten zeigen, dass Zwangsräumungen in den USA zunehmen, mit Millionen von Fällen, die jedes Jahr eingereicht werden. Das ist besonders besorgniserregend, weil es die betrifft, die es sich am wenigsten leisten können.

Während der COVID-19-Pandemie gab es einen vorübergehenden Rückgang der Zwangsräumungen durch Moratorien auf verschiedenen Regierungsebenen. Allerdings sind wir, nachdem diese Massnahmen aufgehoben wurden, wieder mit steigenden Zwangsräumungsraten konfrontiert.

#Der Bedarf an effektivem Outreach

Ein Weg, das Problem der Zwangsräumungen anzugehen, ist es, Ressourcen direkt an die von Zwangsräumung bedrohten Mieter zu liefern. Informationen zu rechtlicher Vertretung, finanzieller Unterstützung und anderen Ressourcen könnten entscheidend sein, um Mietern zu helfen, in ihren Wohnungen zu bleiben. Doch die Nachbarschaften abzuklopfen, um diese Mieter zu erreichen, kann arbeitsintensiv sein, und die verfügbaren Ressourcen sind oft begrenzt.

Wie können wir das Beste aus dem machen, was wir haben?

#Einführung in Active Geospatial Search (AGS)

Hier kommt unser Active Geospatial Search Rahmen ins Spiel. AGS ist dafür konzipiert, Outreach-Mitarbeitern zu helfen, Haushalte, die von Zwangsräumung bedroht sind, effizient aufzufinden. Denk daran wie an eine Schatzsuche, aber anstelle von Schatz ist das Ziel, Menschen zu finden, die Hilfe benötigen.

Der AGS-Rahmen identifiziert eine Abfolge von Objekten zur Untersuchung und sagt voraus, welche Einheiten ein höheres Risiko für Zwangsräumungen haben. Es geht darum, die Zeit und Ressourcen optimal zu nutzen und sich an neue Informationen anzupassen, sobald sie eintreffen.

#Wie AGS funktioniert

AGS verwendet einen sogenannten hierarchischen Verstärkungslernen-Ansatz. Dieser schicke Ausdruck bedeutet einfach, dass es aus Erfahrungen lernt und seine Strategien basierend darauf anpasst, was funktioniert und was nicht.

Stell dir vor, du bist auf einer Schnitzeljagd mit einem Budget. Du kannst nur eine bestimmte Anzahl von Häusern besuchen und jedes kostet dich Zeit und Energie. AGS findet heraus, welche Häuser am wahrscheinlichsten Menschen haben, die Hilfe brauchen, und leitet dich dorthin, während es gleichzeitig dein Budget im Auge behält.

#Die Herausforderung der Vorhersage

Eine der grössten Hürden in diesem Prozess ist, dass wir nicht im Voraus wissen, welche Haushalte gefährdet sind. Wir können historische Daten nutzen, um zu schätzen, aber Vorhersagen können schnell veraltet sein.

Daher ist es wichtig, zwei Ansätze auszubalancieren: Exploration (neue Informationen sammeln) und Exploitation (Informationen nutzen, die wir bereits haben, um gefährdete Haushalte zu finden). AGS ist so konzipiert, dass es dieses Gleichgewicht effektiv findet.

#Aufbau des Rahmens

In AGS richten wir verschiedene Orte in einem geografischen Gebiet ein, die jeweils eine Mieteinheit repräsentieren. Das System verwendet eine Suchpolitik, um zu entscheiden, welche Häuser zuerst überprüft werden, basierend auf Faktoren wie früheren Zwangsräumungen und anderen Objektdetails.

Jedes Mal, wenn ein Standort überprüft wird, fällt eine Kosten an, die je nach zurückgelegter Entfernung variieren kann. Das Hauptziel von AGS ist es, die Anzahl der Entdeckungen zu maximieren und gleichzeitig im Budget zu bleiben.

#Bewertung von AGS

Um zu sehen, wie gut AGS funktioniert, haben wir es mit Zwangsräumungsdaten aus einem grossen städtischen Gebiet bewertet. Die Ergebnisse zeigten, dass AGS deutlich effizienter darin ist, Zwangsräumungsfälle im Vergleich zu traditionellen Methoden zu identifizieren.

#Wichtige Erkenntnisse

1. Effizienz: AGS hat grundlegende Methoden übertroffen und ist ein wertvolles Werkzeug für Outreach.
2. Anpassungsfähigkeit: Die Suchpolitik kann auf neue Informationen über Zwangsräumungen reagieren, sobald sie eintreffen.
3. Budgetverwaltung: AGS verwaltet Ressourcen effizient und sorgt für maximalen Outreach mit begrenzten Mitteln.

#Verwandte Forschung

AGS passt in ein grösseres Forschungsfeld, das sich auf die Nutzung von Technologie zur Bewältigung sozialer Probleme konzentriert. Ähnliche Methoden wurden in anderen Bereichen wie Katastrophenhilfe, Lebensmittelspendenumverteilung und mehr angewendet. Allerdings hat sich bisher keine speziell auf die Verhinderung von Zwangsräumungen konzentriert.

#Aktive Suchtechniken

AGS baut auf bestehenden aktiven Suchtechniken auf, die verwendet werden, um spezifische Datenpunkte in einem grossen Datensatz zu finden. Während traditionelle Methoden nach Instanzen mit bekannten Labels suchen, muss AGS ohne vorheriges Wissen über die Zielobjekte erkunden.

#Visuelle aktive Suche

Ein verwandtes Modell, das Visual Active Search (VAS) heisst, verwendet Bilder, um Zielobjekte in einem grossen Bildbereich zu identifizieren. Allerdings verlässt sich AGS nicht ausschliesslich auf visuelle Daten, da es sich auf den geografischen Kontext von Immobilien konzentriert.

#Der hierarchische Ansatz

Um AGS weiter zu verbessern, führen wir eine hierarchische Struktur ein, die den Suchbereich in kleinere Regionen unterteilt.

1. Level 1-Politik: Diese Politik entscheidet, welche grössere Region untersucht werden soll, basierend auf einer Reihe von Eingaben.
2. Level 2-Politik: Nachdem eine Region ausgewählt wurde, konzentriert sich diese Politik auf spezifische Objekte, die überprüft werden sollen.

Diese Struktur ermöglicht ein besseres Management komplexer Suchen in grossen Gebieten.

#Bewertung der Leistung

Als wir AGS mit echten Zwangsräumungsdaten getestet haben, hat es konstant traditionelle Methoden übertroffen, insbesondere in Bereichen mit begrenzten Ressourcen.

#Variationen der Abfragekosten

Wir haben auch untersucht, wie unterschiedliche Abfragekosten die Leistung beeinflussten. In Szenarien, in denen das Finden der Ziele schwieriger war, zeigte AGS sogar noch vielversprechendere Ergebnisse, was seine Anpassungsfähigkeit unterstreicht.

#Kombination von Datentypen

Ein interessanter Aspekt unserer Arbeit war, wie visuelle und tabellarische Daten die Leistung beeinflussten. Während visuelle Daten Einblicke bieten können, tragen tabellarische Daten oft mehr Gewicht. Doch wenn sie zusammen verwendet werden, schaffen sie ein kraftvolleres Werkzeug zur Identifizierung von gefährdeten Haushalten.

#Fazit

Der Active Geospatial Search-Rahmen stellt einen bedeutenden Schritt zur Verbesserung der Outreach-Bemühungen für Mieter dar, die von Zwangsräumungen bedroht sind. Durch die effektive Kombination von Reinforcement Learning und geospatialen Daten ist AGS wie eine Geheimwaffe im Kampf gegen Wohninstabilität.

Wenn wir vorankommen, ist es wichtig, nicht nur zu überlegen, wie diese Technologien helfen können, sondern auch die ethischen Implikationen der Nutzung von Daten zur Unterstützung gefährdeter Bevölkerungsgruppen. Mit dem richtigen Ansatz könnte AGS sozialen Dienstleistungsagenturen enorm helfen, Mietern den benötigten Support zu bieten und sie möglicherweise vor dem Chaos zu bewahren, das Zwangsräumungen oft mit sich bringen.

Hoffen wir, dass nur die veralteten Methoden zur Identifizierung von gefährdeten Mietern "evakuiert" werden!