Boendet hör till de mest angelägna frågorna i Kina och har fått stor vetenskaplig uppmärksamhet. Forskare har främst koncentrerat sig på att identifiera faktorer som påverkar bostadspriserna och hur sådana mekanismer fungerar. Få studier har dock undersökt de potentiella faktorer som påverkar bostadspriserna ur ett big dataperspektiv. I den här artikeln använder vi ett stort dataperspektiv för att avgöra köparnas vilja att betala för olika faktorer. Individernas åsikter och geografiska preferenser för platser kan representeras av besöksfrekvenser med olika motiv. Check-in data från sociala medier plattformen Sina Besökssystem används i denna artikel. Här använder vi kärnan densitet uppskattning (KDE) för att analysera de rumsliga mönster check-in fläckar (eller platser av intresse, POI) och använda Getis-Ord G Ã i metoden för att identifiera hot spots för olika typer av POIs i Shenzhen, Kina. Nya index föreslås sedan baserat på hot-spot-resultaten mätt genom incheckningsdata för att analysera dessa platsers effekter på bostadspriserna. Denna modellering utförs med hjälp av den hedoniska prismetoden (HPM) och den geografiskt viktade regressionsmetoden (GWR). Resultaten visar att graden av klusterbildning av POI har en betydande inverkan på bostadsvärden. Samtidigt har GWR-metoden en bättre tolkningsförmåga än HPM på grund av den tidigare metodens förmåga att fånga rumslig heterogenitet. Denna artikel integrerar stora sociala medier data för att utöka omfattningen (nytt studieinnehåll) och djup (studie skala) av bostadsprisforskning i en aldrig tidigare skådad grad.
Wu och Al. REF betonade användningen av LBSN-data för att observera köparnas vilja att betala för olika faktorer.
Spatial and Social Media Data Analytics of Housing Prices in Shenzhen, China
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Geography', 'Medicine']}