Un modelo de 'big data' te dice si podrás comprar un piso

Un modelo de ‘big data’ te dice si podrás comprarte un piso

Comprar un piso es una de las decisiones personales y financieras más importantes en la vida de una persona. Ahora una herramienta de big data permite a cada uno saber las posibilidades reales de hacerse con una casa y las implicaciones financieras que tendrá el resto de su vida.

Las noticias, la intuición y la experiencia diaria nos dicen que la vivienda en España está por las nubes y que cada vez es más difícil acceder a ella en este país. Pero la analítica de datos nos dirá exactamente en qué situación estamos en el mercado.  

Eso es gracias al innovador modelo de análisis del investigador Óscar Olcina, de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC). Con este proyecto, Olcina ganó en una de las categorías de la quinta edición de los Big Data Talent Awards, patrocinados por Oracle, que promueven el análisis de datos y la inteligencia artificial con fines sociales. 

La herramienta cuantifica y predice las posibilidades reales que tiene un trabajador en España de adquirir una vivienda en propiedad, en función de sus ingresos, edad, estudios, lugar de residencia, tipo de cargo y responsabilidad, y sector donde trabaja.

Análisis de 100 variables

El modelo es capaz de adaptarse a cada persona “como un traje a medida”, ya que afina su predicción con hasta un centenar de variables. Por ejemplo, pregunta el sector laboral del comprador, los años de antigüedad en la empresa o si trabaja en el sector público o privado, entre otras muchas cosas. 

“Y no solo ofrecerá un dato estático como un informe clásico, sino que también podrá simularse el salario neto medio percibido en otra ciudad española, las horas anuales medias que se trabajarían, el precio medio de un piso de 80 metros cuadrados, los años medios durante los que se tendría que ahorrar para la entrada, la edad media para acometer la compra, la duración media de la hipoteca o el coste mensual medio de la hipoteca, entre otros aspectos”, explica Olcina.

comprar piso

Toda esta información, procedente de más de un centenar de variables contenidas en una docena de fuentes de datos convenientemente cruzadas, posibilita un salto adelante al tomar una decisión importante como la compra de un piso o de una casa unifamiliar. “Si bien el modelo está diseñado para ser usado por el grueso de la población, es perfectamente extrapolable a otros ámbitos, como empresas o administración”, asegura el investigador.

Olcina también cree que un portal inmobiliario podría diferenciarse de sus competidores al ofrecer este verdadero informe “a medida” a sus clientes. De la misma forma, añade, una administración pública podría monitorizar con mucha más precisión el mercado inmobiliario de una ciudad o comunidad autónoma.

Sólo uno de cada seis españoles tiene fácil acceso a la vivienda

Los datos generales que salen del modelo analítico de Olcina son desesperantes y demuestran que la vivienda es un bien de lujo. Solo uno de cada seis trabajadores españoles podría acceder de forma clara a un piso en propiedad. El investigador concreta que el 54% de los trabajadores en España (el 45% si la franja se reduce a las edades de entre 30 y 50 años) no puede comprar un piso. Y que casi un 30% (un 33% en esa franja de 30 a 50 años) lo tiene difícil o muy difícil. En consecuencia: sólo un 16% de los españoles puede comprar en estos momentos un piso de forma clara.

Según el estudio, los pisos más caros en España se encuentran en San Sebastián y Barcelona, seguidas de Madrid, Cádiz y Bilbao. Por el contrario, las ciudades donde es más fácil comprar un piso son Zaragoza, Soria, Albacete, Castellón y Logroño.

La compra de vivienda no es solo un problema del mercado inmobiliario, sino también de salarios”, recuerda Olcina. Los sueldos no crecen, ni mucho menos, al ritmo que avanza el precio de los pisos o de los alquileres, por lo que las dificultades crecen. Mientras que las retribuciones se han estancado o crecen a ritmos del 1% o 2%, el metro cuadrado de vivienda sigue subiendo por encima del 10% en algunas zonas. 

“Con la compra de la vivienda, estamos ante un problema con un calado social de primera magnitud”, dice Olcina. Y aunque el big data no va a solucionar el problema ni a bajar de golpe el precio de los pisos, sí puede ayudar a tomar la decisión más favorable. No meditar bien este paso luego nos puede salir muy caro.   

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Imágenes | BrianAJackson, SvetaZi

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