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# Informática # Inteligencia artificial # Redes sociales y de información

Evaluando los valores de las casas a través de las comodidades públicas

Descubre cómo las instalaciones públicas afectan los valores de las propiedades en las zonas urbanas.

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

― 6 minilectura


Datos urbanos y valor de Datos urbanos y valor de la propiedad el precio de la vivienda. Usando servicios públicos para evaluar
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¿Alguna vez te has preguntado cuánto vale tu casa? Es una pregunta que se hacen muchas personas, ya sea que estén buscando comprar o vender. Igualmente, si estás considerando una propiedad, podrías preguntarte qué hace que una ubicación sea más valiosa que otra. Este tema puede ser bastante complicado, ya que múltiples factores influyen en los valores de las propiedades, y uno de los más importantes son las Instalaciones públicas cercanas, como escuelas, hospitales y parques.

El Problema con el Valor de la Propiedad

El desafío está en averiguar el valor real de estas instalaciones públicas. Todos quieren saber cuánto influyen en el valor de su hogar, pero precisar esos números es difícil. Ahí es donde entra el proyecto "Monopoly". Inspirado en el clásico juego de mesa donde los jugadores compran propiedades, este proyecto tiene como objetivo usar un montón de datos urbanísticos para ayudar a estimar los valores de las propiedades basándose en las instalaciones públicas cercanas.

¿Qué es "Monopoly"?

"Monopoly" es un proyecto que toma datos del mundo real de lugares como Baidu Maps y los organiza para entender mejor los valores de las propiedades. La idea es entender cómo el valor de las instalaciones públicas impacta en los precios de las casas en áreas urbanas. Piensa en ello como conectar los puntos entre los servicios públicos y los costos de vivienda.

¿Cómo Funciona?

El proyecto recoge datos de varios centros urbanos y los organiza en un gráfico. Cada punto de interés, como parques y escuelas, se considera un nodo en este gráfico. Al analizar cómo interactúan estos nodos, el equipo busca averiguar cuán valiosa es cada instalación pública al estimar los valores de las propiedades.

El objetivo es establecer una manera de asignar precios virtuales a las instalaciones públicas basándose en los precios de las casas que ya son conocidos por el sistema. Una vez que tengan estos precios virtuales, podrán evaluar mejor el valor de nuevas propiedades residenciales.

Por Qué Importan las Instalaciones Públicas

El valor de una casa no solo depende de las paredes y el techo. El entorno circundante juega un papel importante. Las áreas cercanas a buenas escuelas u hospitales tienden a tener valores de propiedad más altos. En cambio, las casas cerca de instalaciones de basura o cementerios pueden no venderse tan bien. Así que, conocer qué instalaciones públicas son valiosas puede ayudar a los propietarios y compradores a tomar mejores decisiones.

Enfoque del Proyecto

Para abordar este problema, el proyecto "Monopoly" combina varios tipos de datos relacionados con la vida urbana. Consideran:

  • Información Geográfica: Entender dónde están ubicadas las instalaciones públicas y cómo se relacionan con las propiedades privadas.
  • Datos Demográficos: Conocer las características de las personas que viven cerca puede ayudar a evaluar el valor.
  • Atributos de la Propiedad: Factores como la edad de una propiedad, su tamaño y su tipo pueden afectar cuánto vale.

Al combinar todos estos datos, crean un modelo que puede ayudar a evaluar el valor de las propiedades y las instalaciones públicas.

Recolección de Datos

El proyecto utiliza datos extensos de grandes ciudades en China, como Beijing y Shanghai. Estos datos incluyen información sobre cientos de miles de propiedades residenciales e instalaciones públicas. El objetivo es crear una visión general de qué influye en el valor de las propiedades en estos entornos urbanos.

Pruebas del Modelo

Para ver qué tan bien funciona el modelo, el equipo del proyecto realizó numerosas pruebas. Compararon sus métodos con los enfoques tradicionales usados en bienes raíces. Los primeros resultados mostraron que su método era más preciso para predecir valores de propiedades que las prácticas estándar empleadas por los agentes inmobiliarios.

Hallazgos Obtenidos

Uno de los hallazgos más interesantes del proyecto fue que ciertos atributos de las propiedades son consistentemente importantes al evaluar el valor. Por ejemplo, el tipo de propiedad, su ubicación y las instalaciones cercanas son factores clave. Otros descubrimientos también destacaron qué servicios públicos son más valorados, como escuelas y espacios de parques.

Inteligencia Colectiva

Un aspecto emocionante de este proyecto es cómo aprovecha la inteligencia colectiva de los datos urbanos. Al compilar grandes cantidades de información de diferentes ciudades, el modelo puede derivar insights valiosos que los compradores de propiedades individuales o los agentes inmobiliarios podrían pasar por alto. Actúa como un asistente inteligente, proporcionando una imagen más clara de los valores de las propiedades y la influencia de las instalaciones públicas.

La Importancia del Radio

Otro factor importante a considerar es el radio alrededor de cada propiedad que debería tenerse en cuenta. Si el área es demasiado pequeña, podría no capturar todas las instalaciones públicas relevantes. Por otro lado, un área más grande podría introducir factores no relacionados. La investigación sugiere que un radio de alrededor de 1 a 2 kilómetros es generalmente óptimo para evaluar los valores de las propiedades.

Conclusión

Entender el valor de una propiedad no se trata solo de la casa misma, sino también de todo lo que la rodea. El proyecto "Monopoly" da un paso significativo para ayudar a las personas a entender esta relación compleja utilizando datos y tecnología. Con los insights obtenidos de los datos urbanos, puede ayudar a millones de personas a tomar mejores decisiones de inversión mientras proporciona información útil a los planificadores urbanos y funcionarios del gobierno.

Direcciones Futuras

Mirando hacia adelante, el proyecto "Monopoly" tiene como objetivo expandir su investigación sobre datos urbanos aún más. Planean explorar cómo diferentes modelos pueden abordar varios tipos de información y mejorar sus métodos con el tiempo. Hay un gran potencial para servir no solo a compradores individuales, sino también a empresas y gobiernos para la planificación y desarrollo urbano.

Resumen

En resumen, los valores de las propiedades son influenciados por mucho más que solo ladrillos y mortero. Las instalaciones públicas juegan un papel significativo, y el proyecto "Monopoly" tiene como objetivo cuantificar esa relación. Al usar datos urbanos, esperan proporcionar insights valiosos tanto para propietarios como para compradores. El viaje hacia la comprensión del valor de la propiedad continúa, pero con proyectos como este, es un paso en la dirección correcta.

Fuente original

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

Resumen: 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.

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

Última actualización: 2024-11-27 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2411.18085

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2411.18085

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

Cambios: Este resumen se ha elaborado con la ayuda de AI y puede contener imprecisiones. Para obtener información precisa, consulte los documentos originales enlazados aquí.

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