Eine Annäherung an das schwer Erfassbare: Einzigartigkeit, Qualität und Ästhetik von Gebäuden durch Machine Learning erkennen und bewerten

In diesem Projekt werden zunächst Computer-Vision-Modelle für Immobilien optimiert, indem die zugrundeliegende Machine-Learning-Basis erstmals von Grund auf neu trainiert und nicht, wie üblicherweise, nur nachträglich justiert wird. In einem zweiten Schritt werden traditionell schwer zu fassende Gebäude-Eigenschaften wie visuelle Einzigartigkeit, Bau- und Materialqualität, architektonische Ästhetik oder Charakter geschätzt und mit Verkaufspreisen korreliert. Viele dieser Eigenschaften oder Bewertungen sind inhärent subjektiv. Darauf basierend entwickeln wir einen personalisierten Empfehlungsservice, der, basierend auf beobachteten individuellen Präferenzen, Immobilien für einzelne Personen vorschlägt: “Auf Grundlage Ihrer bisherigen Präferenzen, werden Sie wahrscheinlich dieses Objekt mögen…”

Laufzeit: Mai 2019 – Dezember 2020

Intern, ZEW – Leibniz-Zentrum für Europäische Wirtschaftsforschung Mannheim:

• Peter Buchmann, ZEW Forschungsbereich „Internationale Finanzmärkte und Finanzmanagement“
• Dr. Carolin Schmidt, ZEW Forschungsbereich „Internationale Finanzmärkte und Finanzmanagement“

Extern:

• Dr. Thies Lindenthal, University of Cambridge (Vereinigtes Königreich)
• Wayne Xinwei Wan, University of Cambridge (Vereinigtes Königreich)