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Die vorliegende Arbeit verfolgt das Ziel, aus geoinformatischer Sicht eine konzeptionelle Grundlage zur räumlichen Optimierung von Immobilienportalen zu schaffen. Die Arbeit geht dabei von zwei Hypothesen aus: 1. Verfahren der räumlichen Statistik und des Maschinellen Lernens zur Mietpreisschätzung sind den bisher eingesetzten Verfahren der hedonischen Regression überlegen und eignen sich zur räumlichen Optimierung von Immobilienportalen. 2. Die von Immobilienportalen publizierten webbasierten Mietpreiskarten geben nicht die tatsächlichen räumlichen Verhältnisse auf Immobilienmärkten wieder. Alternative webbasierte Darstellungsformen, wie z.B. Gridmaps, sind dem Status Quo der Immobilienpreiskarten von Immobilienportalen überlegen und visualisieren die tatsächlichen räumlichen Verhältnisse von Immobilienpreisen zweckmäßiger. Beide Thesen können bewiesen werden. Es erfolgt zunächst eine umfangreiche Erhebung des Forschungsbedarfs mittels Literaturstudien und technologischer Recherche. Zur Beantwortung der Forschungsfragen wir ...

Harald Schernthanner verfolgt das Ziel, aus geoinformatischer Sicht eine konzeptionelle Grundlage zur räumlichen Optimierung von Immobilienportalen zu schaffen. Dabei geht der Autor davon aus, dass Verfahren der räumlichen Statistik und des maschinellen Lernens zur Mietpreisschätzung sich besser als die bisher eingesetzten Verfahren der hedonischen Regression zur räumlichen Optimierung von Immobilienportalen eignen. Er zeigt, dass die von Immobilienportalen publizierten webbasierten Mietpreiskarten nicht die tatsächlichen räumlichen Verhältnisse auf Immobilienmärkten wiedergeben. Alternative webbasierte Darstellungsformen, wie beispielsweise "Gridmaps", sind dem Status quo der Immobilienpreiskarten von Immobilienportalen überlegen und visualisieren die tatsächlichen räumlichen Verhältnisse von Immobilienpreisen zweckmäßiger. Der Inhalt Qualitative und quantitative Datenbasis Immobilienportale Räumlich-statistische, geovisuelle Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens Anwendung und Umsetzungsoptionen der vorgestellten Methoden Die Zielgruppen Dozierende und Studierende der Geoinformatik, Geographie, Immobilienwissenschaft, Informatik Praktiker in der Immobilienwirtschaft Der Autor Harald Schernthanner ist akademischer Mitarbeiter der Arbeitsgruppe Geoinformatik an der Universität Potsdam