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Bewertung von Immobilienwerten durch öffentliche Einrichtungen

Entdecke, wie öffentliche Einrichtungen den Immobilienwert in städtischen Gebieten beeinflussen.

Miao Fan, Jizhou Huang, An Zhuo, Ying Li, Ping Li, Haifeng Wang

― 6 min Lesedauer


Städtische Daten und Städtische Daten und Immobilienwert Immobilienpreise zu bewerten. Öffentliche Einrichtungen nutzen, um
Inhaltsverzeichnis

Hast du dich schon mal gefragt, wie viel dein Haus wert ist? Das ist ne Frage, die viele sich stellen, egal ob sie kaufen oder verkaufen wollen. Wenn du über eine Immobilie nachdenkst, fragst du dich vielleicht auch, was eine Lage wertvoller macht als eine andere. Das Thema ist ganz schön knifflig, denn viele Faktoren beeinflussen die Immobilienwerte, und einer der wichtigsten sind die öffentlichen Einrichtungen in der Nähe, wie Schulen, Krankenhäuser und Parks.

Das Problem mit Immobilienwerten

Die Herausforderung besteht darin, den tatsächlichen Wert dieser öffentlichen Einrichtungen herauszufinden. Jeder will wissen, wie viel Einfluss die auf den Wert ihres Hauses haben, aber diese Zahlen genau festzulegen, ist schwierig. Hier kommt das "Monopoly"-Projekt ins Spiel. Inspiriert von dem klassischen Brettspiel, bei dem Spieler Immobilien kaufen, zielt dieses Projekt darauf ab, eine Menge städtische Daten zu nutzen, um Immobilienwerte basierend auf nahegelegenen öffentlichen Einrichtungen zu schätzen.

Was ist "Monopoly"?

"Monopoly" ist ein Projekt, das reale Daten von Orten wie Baidu Maps nimmt und sie organisiert, um die Immobilienwerte nachvollziehbar zu machen. Die Idee ist, zu verstehen, wie der Wert öffentlicher Einrichtungen die Preise von Wohnungen in städtischen Gebieten beeinflusst. Siehst es so, als ob man die Punkte zwischen öffentlichen Dienstleistungen und Wohnkosten verbindet.

Wie funktioniert es?

Das Projekt sammelt Daten von verschiedenen Städten und organisiert sie in einem Graphen. Jeder Punkt, der interessant ist, wie Parks und Schulen, wird als Knoten in diesem Graphen betrachtet. Durch die Analyse, wie diese Knoten interagieren, will das Team herausfinden, wie wertvoll jede öffentliche Einrichtung ist, wenn es darum geht, Immobilienwerte zu schätzen.

Das Ziel ist, eine Methode zu entwickeln, um virtuelle Preise für Öffentliche Einrichtungen festzulegen, basierend auf den Preisen von Häusern, die dem System bereits bekannt sind. Sobald sie diese virtuellen Preise haben, können sie den Wert neuer Wohnimmobilien besser einschätzen.

Warum öffentliche Einrichtungen wichtig sind

Der Wert eines Hauses hängt nicht nur von den Wänden und dem Dach ab. Die Umgebung spielt eine grosse Rolle. Gegenden in der Nähe guter Schulen oder Krankenhäuser haben tendenziell höhere Immobilienwerte. Im Gegensatz dazu verkaufen sich Häuser in der Nähe von Müllanlagen oder Friedhöfen vielleicht nicht so gut. Also, zu wissen, welche öffentlichen Einrichtungen wertvoll sind, kann Hausbesitzern und Käufern helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Ansatz des Projekts

Um dieses Problem anzugehen, kombiniert das "Monopoly"-Projekt verschiedene Arten von Daten, die mit dem urbanen Leben zu tun haben. Sie berücksichtigen:

  • Geografische Informationen: Verstehen, wo öffentliche Einrichtungen liegen und wie sie sich zu privaten Grundstücken verhalten.
  • Demografische Daten: Zu wissen, welche Eigenschaften die Menschen in der Nähe haben, kann helfen, den Wert einzuschätzen.
  • Immobilienmerkmale: Faktoren wie das Alter einer Immobilie, ihre Grösse und ihren Typ können beeinflussen, wie viel sie wert ist.

Durch die Kombination all dieser Daten erstellen sie ein Modell, das helfen kann, den Wert von Immobilien und öffentlichen Einrichtungen zu bewerten.

Datensammlung

Das Projekt nutzt umfangreiche Daten von grossen Städten in China, wie Beijing und Shanghai. Diese Daten beinhalten Informationen über Hunderttausende von Wohnimmobilien und öffentlichen Einrichtungen. Das Ziel ist, einen umfassenden Überblick darüber zu schaffen, was den Immobilienwert in diesen urbanen Umgebungen beeinflusst.

Modell testen

Um zu sehen, wie gut das Modell funktioniert, hat das Projektteam zahlreiche Tests durchgeführt. Sie haben ihre Methoden mit traditionellen Ansätzen verglichen, die in der Immobilienbranche verwendet werden. Erste Ergebnisse zeigten, dass ihre Methode genauer war, wenn es darum ging, Immobilienwerte vorherzusagen, als die standardmässigen Praktiken, die von Immobilienmaklern verwendet werden.

Erkenntnisse

Eine der interessantesten Entdeckungen des Projekts war, dass bestimmte Immobilienmerkmale konstant wichtig sind, wenn es darum geht, den Wert zu bewerten. Zum Beispiel sind die Art der Immobilie, ihre Lage und die Einrichtungen in der Nähe grosse Faktoren. Andere Entdeckungen haben auch hervorgehoben, welche öffentlichen Annehmlichkeiten am meisten geschätzt werden, wie Schulen und Parkanlagen.

Kollektive Intelligenz

Ein spannender Aspekt dieses Projekts ist, wie es auf die kollektive Intelligenz von urbanen Daten zugreift. Durch das Zusammenstellen grosser Mengen an Informationen aus verschiedenen Städten kann das Modell wertvolle Erkenntnisse ableiten, die einzelne Immobilienkäufer oder Immobilienmakler vielleicht übersehen würden. Es fungiert wie ein smarter Assistent, der ein klareres Bild der Immobilienwerte und den Einfluss öffentlicher Einrichtungen liefert.

Die Wichtigkeit des Radius

Ein weiterer wichtiger Faktor, den man berücksichtigen sollte, ist der Radius um jede Immobilie, der in Betracht gezogen werden sollte. Wenn das Gebiet zu klein ist, könnte es nicht alle relevanten öffentlichen Einrichtungen erfassen. Umgekehrt könnte ein grösseres Gebiet nicht zusammenhängende Faktoren einführen. Die Forschung legt nahe, dass ein Radius von etwa 1 bis 2 Kilometern generell optimal für die Bewertung von Immobilienwerten ist.

Fazit

Das Verständnis des Wertes einer Immobilie hängt nicht nur vom Haus selbst ab, sondern auch von allem, was darum herumliegt. Das "Monopoly"-Projekt macht einen signifikanten Schritt, um den Leuten zu helfen, diese komplexe Beziehung durch Daten und Technologie zu begreifen. Mit den Erkenntnissen, die aus städtischen Daten gewonnen wurden, kann es Millionen von Menschen unterstützen, bessere Investitionsentscheidungen zu treffen und gleichzeitig nützliche Informationen für Stadtplaner und Regierungsbeamte bereitstellen.

Zukünftige Richtung

In der Zukunft plant das "Monopoly"-Projekt, seine Forschung zu städtischen Daten weiter auszubauen. Sie wollen erkunden, wie verschiedene Modelle verschiedene Arten von Informationen angehen können und ihre Methoden im Laufe der Zeit verbessern. Es gibt grosses Potenzial, nicht nur individuelle Käufer, sondern auch Unternehmen und Regierungen für Stadtplanung und -entwicklung zu bedienen.

Zusammenfassung

Kurz gesagt, Immobilienwerte werden von viel mehr als nur von Ziegeln und Mörtel beeinflusst. Öffentliche Einrichtungen spielen eine bedeutende Rolle, und das "Monopoly"-Projekt zielt darauf ab, diese Beziehung zu quantifizieren. Durch die Nutzung städtischer Daten hoffen sie, wertvolle Einblicke für Hausbesitzer und Käufer zu bieten. Der Weg zum Verständnis des Immobilienwerts geht weiter, aber mit Projekten wie diesem ist es ein Schritt in die richtige Richtung.

Originalquelle

Titel: MONOPOLY: Learning to Price Public Facilities for Revaluing Private Properties with Large-Scale Urban Data

Zusammenfassung: The value assessment of private properties is an attractive but challenging task which is widely concerned by a majority of people around the world. A prolonged topic among us is ``\textit{how much is my house worth?}''. To answer this question, most experienced agencies would like to price a property given the factors of its attributes as well as the demographics and the public facilities around it. However, no one knows the exact prices of these factors, especially the values of public facilities which may help assess private properties. In this paper, we introduce our newly launched project ``Monopoly'' (named after a classic board game) in which we propose a distributed approach for revaluing private properties by learning to price public facilities (such as hospitals etc.) with the large-scale urban data we have accumulated via Baidu Maps. To be specific, our method organizes many points of interest (POIs) into an undirected weighted graph and formulates multiple factors including the virtual prices of surrounding public facilities as adaptive variables to parallelly estimate the housing prices we know. Then the prices of both public facilities and private properties can be iteratively updated according to the loss of prediction until convergence. We have conducted extensive experiments with the large-scale urban data of several metropolises in China. Results show that our approach outperforms several mainstream methods with significant margins. Further insights from more in-depth discussions demonstrate that the ``Monopoly'' is an innovative application in the interdisciplinary field of business intelligence and urban computing, and it will be beneficial to tens of millions of our users for investments and to the governments for urban planning as well as taxation.

Autoren: Miao Fan, Jizhou Huang, An Zhuo, Ying Li, Ping Li, Haifeng Wang

Letzte Aktualisierung: 2024-11-27 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2411.18085

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.18085

Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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