Apresentação de Seminário de Pesquisa: ANÁLISE ESPACIAL DO PREÇO DA TERRA E AVALIAÇÃO DE DADOS OBTIDOS A PARTIR DE WEB SCRAPING DE PÁGINAS DE ANÚNCIOS IMOBILIÁRIOS

Local:
Online através do Google Meet

Data :
04/26/2021 - 15:00

Resumo:

Esta pesquisa parte da hipótese de que os preços dos imóveis praticados por agentes imobiliários valoram a terra urbana em áreas de interesse do capital, diferentes do preço real definido pelo principal imposto cobrado no município. Devido às características que compõem a especulação imobiliária nas grandes cidades e na forma como opera, na atualidade, os preços dos empreendimentos imobiliários refletem e intensificam o preço da terra urbana. O presente trabalho busca verificar a autocorrelação espacial entre os preços do mercado imobiliário nos anúncios de venda dos imóveis classificados por bairro, aos valores oficiais observados do Imposto Predial Territorial Urbano (IPTU), na cidade de Salvador-Bahia com a aplicação de técnicas de mineração de dados na web e análise espacial. O método propõe a utilização de dados disponíveis na web recuperados através da técnica de raspagem de dados online (web scraping), acessível nos sites de comercialização imobiliária, utilizando-se extensões instaladas no navegador de extração de dados a partir de um site HyperText Markup Language (HTML). Para as análises espaciais são utilizados métodos como análise de clusters e outliers como o Indicador de Autocorrelação Espacial (LISA), decomposta pelo Índice Global de Moran, e regressão geográfica (GWR). Como resultado da pesquisa, espera-se revelar padrões da distribuição espacial entre os dados oficiais observados a partir da variável do Valor Unitário Padrão do Terreno (VUPT), variável determinante do IPTU e dos dados web anunciados pelo mercado imobiliário. Os resultados preliminares refutam a hipótese inicial nula de aleatoriedade espacial dos dados de VUPT 2010 e 2020. Pretende-se em passo seguinte, testar a hipótese inicial dos preços dos anúncios de venda dos imóveis do tipo casa, apartamento e terreno analisando a distribuição das médias dos preços.