The Role of Noise Pollution in the Housing Price Prediction Problem
Creators: name: Καμτζηρίδης, Γεώργιος Νικολάου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Πρόβλεψη τιμής ακινήτου
Ηχορύπανση
Ερμηνευσιμότητα
Housing Price Prediction
Noise Pollution
Interpretability

description: Real estate market demonstrates a decisive role in the contemporary world. Housing is one of the most fundamental needs of individuals, businesses and corporations. This market affects almost every aspect of human life and especially the economic sector. From the financial planning of families, all the way to the macroeconomics and the overall stability of a country. Unexpected variations in the real estate market can introduce immediate side-effects with varying severity, where the worst scenarios include economic recessions and financial crises. Being able to predict housing prices is a mandatory tool that can be utilized not only by governments, but by companies and people in general. The data explosion of the last decade as well as the progress of the artificial intelligence field, and more specifically the machine learning sector, led to an immense effort around data-oriented housing price prediction. The volume of the research literature is vast. It ranges from basic models like linear regression incorporating basic property features, moving to more advanced techniques where artificial neural networks and ensembles employ more extensive neighborhood-related and environmental features, such as points of interest, air quality indices and noise pollution. The last-mentioned appears to be extremely hard to find which limits the research work. Knowing how valuable these data are, in this thesis, we propose a method of reconstructing a noise pollution dataset based on official studies provided by the Hellenic Ministry of Environment and Energy conducted in the area of Thessaloniki, Greece, which we make publicly available. We combine these data with residential properties supplied by the real estate platform of Openhouse to investigate whether noise affects housing prices. By employing tree-based ensemble models and state-of-the-art interpretability evaluation methods, we come to the conclusion that models like XGBoost and LGBM perform better when noise is considered. However, the correlation between housing prices and noise strictly depends on the area of the city, because each area evaluates noise differently.
description: Η αγορά ακινήτων διαδραματίζει καθοριστικό ρόλο στο σημερινό κόσμο. Η στέγαση αποτελεί μια από τις θεμελιώδεις ανάγκες του ατόμου και των επιχειρήσεων. Η αγορά αυτή επηρεάζει σχεδόν όλες τις πτυχές της ανθρώπινης ζωής και ειδικότερα της οικονομίας. Από τη διαχείριση των οικονομικών μιας οικογένειας μέχρι τη μακροοικονομία και τη σταθερότητα μιας χώρας. Αναπάντεχες διακυμάνσεις στην αγορά ακινήτων μπορούν να προκαλέσουν άμεσα προβλήματα ποικίλης σοβαρότητας, όπου τα χειρότερα σενάρια αφορούν την οικονομική ύφεση και τις οικονομικές κρίσεις. Η δυνατότητα να προβλέπει κανείς τις τιμές των ακινήτων κρίνεται απαραίτητη και μπορεί να χρησιμοποιηθεί όχι μόνο από τις κυβερνήσεις, αλλά από εταιρείες και πολίτες γενικότερα. Η έκρηξη των δεδομένων της τελευταίας δεκαετίας και της προόδου του τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και ειδικότερα της μηχανικής μάθησης, ενίσχυσαν την προσπάθεια πρόβλεψης της τιμής των ακινήτων κάνοντας χρήση δεδομένων. Ο όγκος της επιστημονικής έρευνας είναι μεγάλος. Ξεκινάει με απλά μοντέλα όπως η γραμμική παλινδρόμηση με χρήση βασικών στοιχείων των ακινήτων και συνεχίζει με προηγμένες τεχνικές όπου τεχνητά νευρωνικά δίκτυα και Ensemble μοντέλα κάνουν χρήση πολεοδομικών και περιβαλλοντικών δεδομένων, όπως σημεία ενδιαφέροντος και ηχορύπανση. Τα τελευταία είναι αρκετά δυσεύρετα, γεγονός που περιορίζει το ερευνητικό έργο. Γνωρίζοντας την αξία της ηχορύπανσης, στη παρούσα εργασία, ανακατασκευάζουμε δεδομένα ηχορύπανσης από επίσημες μελέτες που έχουν πραγματοποιηθεί από το Ελληνικό υπουργείο περιβάλλοντος και ενέργειας για την πόλη της Θεσσαλονίκης στην Ελλάδα, δημοσιοποιώντας τα δεδομένα. Έπειτα τα συνδυάζουμε με δεδομένα ακινήτων παρεχόμενα από την πλατφόρμα Openhouse με σκοπό να διερευνηθεί το αν ο θόρυβος επηρεάζει την τιμή τους. Χρησιμοποιώντας δενδρικά Ensemble μοντέλα και state-of-the-art τεχνικές αξιολόγησης της ερμηνευσημότητας ενός μοντέλου, καταλήγουμε ότι μοντέλα όπως το XGBoost και το LGBM αποδίδουν καλύτερα με τη χρήση δεδομένων θορύβου. Ωστόσο, η συσχέτιση μεταξύ της τιμής των ακινήτων και του θορύβου εξαρτάται αυστηρώς από την περιοχή της πόλης, καθώς κάθε περιοχή αξιολογεί το θόρυβο διαφορετικά.