Коллеги провели интересное исследование и попытались посчитать долю вакантного (т.е. пустующего) жилья по районам Москвы, используя data science. Спойлер — получилось не очень хорошо, но методологически интересно.

А методы использовались самые разные.
1. Посмотрели на окна: анализ внешнего вида фасадов на предмет признаков «обжитости» (сушки белья, штор, предметов на балконе итд). Например, так делали в Китае. Но в Москве качество данных не позволило прогнать фото с панорам через модель с нужной точностью.

2. Посмотрели на засветку: в темноте окна заселённых квартир светятся, и чем этих квартир больше, тем сильнее свет. Такое тоже пробовали сделать китайцы. Но ночных спутниковых снимков оказалось слишком мало, да и для анализа плотной городской застройки их разрешения недостаточно.

3. Посмотрели на счётчики электричества и воды: по ним можно было бы понять не только сам факт проживания в квартире, но и период этого проживания. Но нормальных источников данных тут не оказалось.

4. Посчитали на открытых данных: числе жителей в доме, количестве квартир и среднем числе жителей в заселённой квартире. Использовали данные «Фонда развития территорий» и переписи 2021. Но по таким данным вакантность достигла 30%, что здравомыслящие люди сочли неадекватно высокой цифрой (с учётом качества переписи в Москве неудивительно).

5. Сделали с помощью машинного обучения симуляцию, опирающуюся на площадь и другие паспортные характеристики квартир: так получилась более адекватная цифра в 12% вакантных квартир. Но точность оценки вызывает сомнения.

В общем, точного ответа на вопрос, сколько квартир в Москве пустует, так и не вышло. Тем не менее сама работа получилась заслуживающей внимание.

За наводку спасибо Юлии Родиковой с канала «Урбаншит» (рекомендую).

#новости_экономгео