Bu sektördeki herkesin bildiği gibi ev alım satımında yalnızca bir evin kendine ait özellikleri değil, aynı zamanda bulunduğu mahalle, çevre ve muhit de çok önemlidir. Alıcılar, iç ve dış özellikleri açısından hayallerindeki evi bulmuş olsa bile çevresinde bulunan olumsuz herhangi bir nedenden ötürü o evi satın almaktan vazgeçebilir.
Günümüzde alıcıların bu kararlarını değiştiren çok önemli bir etken var artık. Online emlak arama siteleri üzerinden satın alacağı evi arayan alıcılar, düşünmeleri gereken bir takım farklı kriterlerle karşılaşmaya başladılar. Ne gibi?
Örneğin iki çocuklu aile babası olan bir alıcının emlak arama sitelerinde evin konumuna ve fotoğraflarına bakarak tarama yaptığını düşünelim. Bu kişi genel olarak evin daha eğlenceli olan taraflarına bakarak arama yapıyor. Evin iç özellikleri, bakım onarımı, konumu gibi özellikleri inceliyor. Ancak bu alıcı incelemeye devam ettikçe çevredeki okulların kalitesi, mahalledeki suç oranı ve güvenlik şartları gibi olumsuz olabilecek kriterlere dair bilgilerle karşılaşmaya başlıyor. Beş dakika önce çok beğendiği evin çevresinde suç oranının yüksek olduğunu okuması üzerine evi düşünmekten vazgeçiyor.
Bu durum, online arama sitelerindeki bu tarz bilgilerin alıcıları ve kiracıları bazı bölgelerden nasıl uzaklaştırabileceğini gözler önüne seriyor. Ev alıcıları, emlak kararlarını artan bir şekilde kolay erişilebilir online verilere dayanarak alıyorlar. Örneğin son zamanlarda emlak arama sitelerine yeni birkaç özelliğin daha eklenmekte olduğunu görüyoruz. Cinsel suçlular ve zehirli atıklar açısından yoğunluk görülen bölgeler de artık belirtiliyor. Dolayısıyla emlakçılar da bu gerçekleri görerek gelen müşteriler ile daha çok karşılaşıyorlar.
Gerçekten de verilerin yayılması birçok emlak profesyonelinin hayatını zorlaştırıyor. Çünkü alıcılar, evleri veya bölgeleri çok daha hızlı ve kolay bir şekilde reddetme potansiyeline sahip oluyorlar. Bu açıdan güçlü istatistiklere ve verilere ulaşabilen alıcılar, emlak profesyonellerinin de işini gittikçe zorlaştırıyor. Verilerin artması, toplumsal sonuçları, mahalle bilgilerini ve şehirleri şekillendiren ekonomik ve kültürel ayrımları ağırlaştırıyor.
Ayrımcılığı Tetikleme
Hiper yerel verilerin yaygınlaşması, varlıklı mahallelerde yerleşen varlıklı insanların tarihsel eğilimini olumsuz etkilerken orta sınıftakileri daha düşük maliyetli alanlara iterek zaten sıkıntıya uğramış olan mahallelerdeki insanları azalan bir vergi matrahıyla zorlayacaktır.
Okul derecelendirmeleri ve suç verilerinin ötesinde birçok site, artık siyasi katkı, çocuklu ailelerin yüzdesi ve aşırı yerel düzeyde ırk bileşimi gibi bilgileri de gösteriyor. Bu verilerin bazılarının adil konut ruhunu baltalayabileceğine inanılıyor. Daha da önemlisi her mahalleye göre bu tür verilerin belirlenmesi, mahalleler arasındaki kültürel ayrılıkların daha da pekişmesine sebep olacağı düşünülüyor.
Birkaç yıl önce devreye giren fakat artık aktif olmayan bir internet tarayıcı eklentisinden bahsetmek isteriz. Aşırı yerel verileri gösteren bu eklenti, alıcı adaylarını bazı bölgelerden uzaklaştırma anlamında büyük bir etkiye sahipti. Listeleme sonucunda çıkan simgelerin üzerinde imleci hareket ettirdiğinizde, cinsel suça bulaşmış insanların bulunduğu yerleri, etnik yapıyı, oradaki ev sahibi ve kiracı oranını, ortalama hane halkı büyüklüğünü ve üniversite mezunlarının yüzdesini görmek mümkün oluyordu. Nüfus sayımı verilerine göre elde edilen bu verilerin, alıcılar üzerinde büyük bir etki gücü oluşturduğu görüldü.
Suçu Görselleştirme
Artık emlak arama sitelerinde bölgelere göre suç oranını görselleştiren akıllı haritalara ve filtreleme özelliklerine rastlıyoruz. Örneğin tamamen güvenilir bir bölgeden ev satın almak isteyen bir alıcı, önce mahalle ve bölgelerde suç oranının az olduğu yerleri filtreliyor ve ondan sonra seçim yapmaya çalışıyor. Elbette ki suç oranı en uygun yeri bulana kadar pek çok bölgeyi de aramadan çıkarmak zorunda kalıyor. Sonunda geriye araştırma yapabileceği küçük bir alan kalıyor. Peki, çok sayıda alıcının aynı şeyi yaptığını düşündüğümüzde ne olacak?
İnsanlara yüksek suç alanlarından uzak durmalarına yardımcı olmak için tasarlanan uygulamalar daha önce de tartışmalara neden olmuştu. Örneğin Microsoft, bazılarının “getto avoider” olarak adlandırdığı yüksek suç alanlarından kaçınmasına yardımcı olacak bir GPS cihazı tasarlamıştı. Ancak patenti almasının hemen ardından ateş altına alındı. Sonuç olarak 2013 yılında Getto Tracker olarak adlandırılan bu yazılım, ayrımcılığı tetiklediği için çöküşe geçti.
Teknoloji hepimize ve tüm sektörlere önemli kolaylıklar sağlıyor. Ancak onları nasıl kullanacağımı bilmezsek çok daha vahim etkilere yol açabiliyor. Bu anlamda veri biliminin kullanım alanları, kendini olumlu ve olumsuz şekilde göstermeye devam ediyor. Hangileri benimsenecek ve hangileri benimsenmeyecek? Birlikte yaşayıp göreceğiz.
