N. 1171 - Le potenzialità dei big data per l'analisi del mercato immobiliare in Italia

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di Michele Loberto, Andrea Luciani e Marco Pangallo aprile 2018

Il lavoro illustra come l'impiego di metodologie big data può contribuire all'analisi del mercato delle abitazioni in Italia.

A questo fine viene utilizzato un nuovo dataset costituito da oltre un milione di annunci di vendita – messi a disposizione da Immobiliare.it S.p.A. – riguardanti abitazioni situate nei comuni capoluogo di provincia italiani. Per ciascun annuncio sono disponibili informazioni dettagliate sulle caratteristiche della corrispondente unità immobiliare, sul prezzo richiesto dal venditore, sulle tempistiche di pub-blicazione e di rimozione dell'annuncio e sul numero di visite alla relativa pagina web. Il periodo di osservazione si estende da gennaio del 2015 a giugno del 2017.

Rispetto alle fonti statistiche utilizzate finora in letteratura, la granularità delle informazioni riportate nel nuovo dataset consente di distinguere tra i diversi segmenti del mercato immobiliare, differenziati – per esempio – per dimensione, stato di conservazione o valore delle unità abitative. È inoltre possibile la costruzione di indicatori di offerta e di domanda delle abitazioni, utili anche per la previsione degli andamenti del mercato immobiliare.

Il lavoro fornisce anche evidenza dei possibili limiti insiti nell'utilizzo di questa tipologia di dati, fra cui la significativa presenza di annunci duplicati, che introducono un errore di misurazione dei fenomeni oggetto di studio. Per ovviare a questo problema, viene proposta una procedura di affinamento del dataset fondata su tecniche di machine learning.

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