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Évaluation des valeurs immobilières grâce aux équipements publics

Découvrez comment les équipements publics influencent les valeurs immobilières dans les zones urbaines.

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

― 6 min lire


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Table des matières

As-tu déjà réfléchi à combien vaut ta maison ? C'est une question que beaucoup de gens se posent, que ce soit pour acheter ou vendre. De même, si tu penses à un bien immobilier, tu pourrais te demander pourquoi un endroit vaut plus qu'un autre. Ce sujet peut être assez délicat, car plein de facteurs influencent la valeur des propriétés, et l'un des plus importants, c'est les infrastructures publiques à proximité, comme les écoles, les hôpitaux et les parcs.

Le problème avec la valeur immobilière

Le défi, c'est de déterminer la véritable valeur de ces infrastructures publiques. Tout le monde veut savoir combien elles influencent la valeur de leur maison, mais c'est compliqué de mettre la main sur ces chiffres. C'est là que le projet "Monopoly" entre en jeu. Inspiré par le célèbre jeu de société où les joueurs achètent des propriétés, ce projet a pour but d'utiliser un gros volume de données urbaines pour aider à estimer les valeurs immobilières selon les infrastructures publiques à proximité.

Qu'est-ce que "Monopoly" ?

"Monopoly" est un projet qui prend des données du monde réel, comme celles de Baidu Maps, et les organise pour comprendre les valeurs immobilières. L'idée, c'est de voir comment la valeur des infrastructures publiques impacte les prix des maisons dans les zones urbaines. Pense à ça comme relier les points entre les services publics et le coût du logement.

Comment ça fonctionne ?

Le projet collecte des données de différents centres urbains et les organise en un graphique. Chaque point d'intérêt, comme les parcs et les écoles, est considéré comme un nœud dans ce graphique. En analysant comment ces nœuds interagissent, l'équipe veut comprendre combien chaque infrastructure publique vaut en estimant les valeurs immobilières.

Le but, c'est de créer un moyen d'assigner des prix virtuels aux infrastructures publiques selon les prix des maisons déjà connus du système. Une fois qu'ils ont ces prix virtuels, ils peuvent mieux évaluer la valeur de nouvelles propriétés résidentielles.

Pourquoi les infrastructures publiques comptent

La valeur d'une maison ne dépend pas que des murs et du toit. L'environnement qui l'entoure joue un rôle majeur. Les zones près de bonnes écoles ou d'hôpitaux ont tendance à avoir des valeurs immobilières plus élevées. À l'inverse, les maisons près de décharges ou de cimetières pourraient moins bien se vendre. Donc, savoir quelles infrastructures publiques ont de la valeur peut aider les propriétaires et les acheteurs à prendre de meilleures décisions.

L'approche du projet

Pour résoudre ce problème, le projet "Monopoly" combine divers types de données liés à la vie urbaine. Ils prennent en compte :

  • Informations géographiques : Comprendre où se trouvent les infrastructures publiques et comment elles se rapportent aux propriétés privées.
  • Données démographiques : Savoir qui vit à proximité peut aider à évaluer la valeur.
  • Attributs des propriétés : Des facteurs comme l'âge d'une propriété, sa taille et son type peuvent influencer sa valeur.

En combinant toutes ces données, ils créent un modèle qui peut aider à évaluer la valeur des propriétés et des infrastructures publiques.

Collecte de données

Le projet utilise une énorme quantité de données provenant de grandes villes en Chine, comme Pékin et Shanghai. Ces données incluent des informations sur des centaines de milliers de propriétés résidentielles et d'infrastructures publiques. L'objectif est de créer un aperçu complet de ce qui influence la valeur immobilière dans ces environnements urbains.

Tester le modèle

Pour voir si le modèle fonctionne bien, l'équipe du projet a effectué plusieurs tests. Ils ont comparé leurs méthodes avec celles traditionnelles utilisées dans l'immobilier. Les premiers résultats ont montré que leur méthode était plus précise pour prédire les valeurs immobilières que les pratiques standards des agents immobiliers.

Insights obtenus

Une des découvertes les plus intéressantes du projet a été que certains attributs de propriété sont systématiquement importants pour évaluer la valeur. Par exemple, le type de propriété, son emplacement et les infrastructures environnantes sont des facteurs majeurs. D'autres découvertes ont aussi mis en lumière les aménagements publics les plus valorisés, comme les écoles et les espaces verts.

Intelligence collective

Un aspect excitant de ce projet est la manière dont il tire parti de l’intelligence collective des données urbaines. En compilant une énorme quantité d'informations de différentes villes, le modèle peut obtenir des insights précieux que les acheteurs de propriétés individuels ou les agents immobiliers pourraient manquer. Ça fonctionne comme un assistant intelligent, offrant une vision plus claire des valeurs immobilières et de l'influence des infrastructures publiques.

L'importance du rayon

Un autre facteur important à prendre en compte est le rayon autour de chaque propriété qui doit être considéré. Si la zone est trop petite, elle pourrait manquer des infrastructures publiques pertinentes. À l'inverse, une zone plus grande pourrait introduire des éléments non liés. La recherche suggère qu'un rayon d'environ 1 à 2 kilomètres est généralement optimal pour évaluer les valeurs immobilières.

Conclusion

Comprendre la valeur d'une propriété ne se limite pas à la maison elle-même, mais aussi à tout ce qui l'entoure. Le projet "Monopoly" fait un pas significatif pour aider les gens à saisir cette relation complexe en utilisant des données et de la technologie. Avec les insights tirés des données urbaines, il peut assister des millions de personnes à prendre de meilleures décisions d'investissement tout en fournissant des informations utiles aux planificateurs urbains et aux responsables gouvernementaux.

Directions futures

Pour l’avenir, le projet "Monopoly" vise à étendre davantage sa recherche sur les données urbaines. Ils prévoient d'explorer comment différents modèles peuvent aborder divers types d'informations et améliorer leurs méthodes avec le temps. Il y a un grand potentiel pour servir non seulement les acheteurs individuels, mais aussi les entreprises et les gouvernements pour la planification et le développement urbains.

Résumé

En gros, les valeurs immobilières sont influencées par bien plus que des briques et du ciment. Les infrastructures publiques jouent un rôle important, et le projet "Monopoly" cherche à quantifier cette relation. En utilisant les données urbaines, ils espèrent fournir des insights précieux pour les propriétaires et les acheteurs. Le chemin vers la compréhension de la valeur immobilière continue, mais avec des projets comme celui-ci, c'est un pas dans la bonne direction.

Source originale

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

Résumé: 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.

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

Dernière mise à jour: 2024-11-27 00:00:00

Langue: English

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

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

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

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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