एआई यूके में अपतटीय संपत्ति स्वामित्व की बेहतर ट्रैकिंग की पेशकश करता है

यूके के दो विश्वविद्यालयों के नए शोध का उद्देश्य यूनाइटेड किंगडम और विशेष रूप से अत्यधिक बेशकीमती लंदन रियल एस्टेट बाजार में संपत्ति-आधारित मनी लॉन्ड्रिंग की संभावित स्थिति पर अधिक प्रकाश डालना है।

परियोजना के परिणामों के अनुसार, अकेले लंदन में 'अपरंपरागत' घरेलू संपत्तियों (अर्थात ऐसी संपत्तियां जिनका उपयोग मालिकों या किरायेदारों द्वारा लंबे समय तक आवास के रूप में नहीं किया जाता है) की कुल संख्या लगभग 138,000 है।

यह आंकड़ा आधिकारिक आंकड़ों से 44% अधिक है, जो यूके सरकार द्वारा आपूर्ति और समय-समय पर अद्यतन किए जाते हैं।

शोधकर्ताओं ने यूके में अपतटीय कंपनियों के स्वामित्व वाली संपत्ति के प्रतिशत, मूल्य, स्थान और प्रकार के बारे में सीमित आधिकारिक जानकारी उपलब्ध कराने के लिए अतिरिक्त डेटा और पुष्टिकारक अनुसंधान के साथ विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) तकनीकों का उपयोग किया। , जिनमें से सबसे अधिक आकर्षक राजधानी में हैं।

शोध में पाया गया कि ब्रिटेन में अपतटीय, कम उपयोग वाली और एयरबीएनबी शैली (अर्थात 'आकस्मिक व्यवसाय') की संपत्तियों की कुल कीमत लगभग 145-174 संपत्तियों में £144,000-164,000 बिलियन GBP के बीच है।

इसमें यह भी पाया गया कि इस प्रकार की अपतटीय संपत्तियां आमतौर पर अधिक महंगी होती हैं तथा ब्रिटेन में जहां भी वे स्थित होती हैं, उनके विशिष्ट पैटर्न होते हैं।

शोधकर्ताओं का अनुमान है कि अपतटीय-स्वामित्व वाला अपरंपरागत घरेलू संपत्ति (यूडीपी) कुल घरेलू मूल्य का 7.5% प्रतिनिधित्व करता है, और अनुमानित मूल्य का £56 बिलियन केवल 42,000 आवासों तक सीमित है।

पेपर बताता है:

'यूडीपी के मानकों के हिसाब से भी व्यक्तिगत अपतटीय संपत्तियां बहुत महंगी हैं, इसके अलावा वे मजबूत स्थानिक ऑटो सहसंबंध के साथ लंदन के केंद्र पर केंद्रित हैं।

'इसके विपरीत, नेस्टेड ऑफशोर संपत्ति मध्य लंदन में कुछ कम केंद्रित है, लेकिन सामान्य रूप से अधिक केंद्रित है, और इसमें भी लगभग कोई स्थानिक सहसंबंध नहीं है।'

संवर्धित डेटा के विश्लेषण से पता चलता है कि बड़ी संख्या में अपतटीय संपत्तियाँ संस्थाओं की हैं भीड़ निर्भरता (सीडी), जिसमें दूसरी सबसे बड़ी संख्या ब्रिटिश ओवरसीज टेरिटरीज की है (नीचे दिए गए चार्ट में, 'पीडब्लूडब्लू2' उन देशों को दर्शाता है जिन्होंने द्वितीय विश्व युद्ध के बाद ब्रिटेन से स्वतंत्रता प्राप्त की थी)।

नए पेपर के परिणामों के अनुसार, विदेशी स्वामित्व वाली संपत्ति का निपटान। स्रोत: https://arxiv.org/src/2207.10931v1/anc/ऑफशोर_लंदन_सप्लीमेंट्री_मटेरियल.पीडीएफ

पेपर देखता है:

'वास्तव में केवल 4 क्षेत्र, ब्रिटिश वर्जिन द्वीप समूह, जर्सी, ग्वेर्नसे और आइल ऑफ मैन, सभी संपत्तियों के 78% से जुड़े हैं।'

नए उन्नत डेटा ने उप-संपत्तियों को निर्धारित करना संभव बना दिया है जो किसी ज्ञात विदेशी स्वामित्व वाली संपत्ति के भीतर मौजूद हैं - एक क्षमता जो आमतौर पर आधिकारिक आंकड़ों में प्रदान किए गए फ्लैट और सीमित डेटा से बाधित होती है।

परिणाम यह भी दर्शाते हैं कि ऑफशोर, एयरबीएनबी और कम उपयोग वाली संपत्तियां सामान्य घरों की तुलना में भौगोलिक रूप से अधिक केंद्रित हैं, और इसके अतिरिक्त उच्च-मूल्य वाले क्षेत्रों में भी केंद्रित हैं।

लंदन में विभिन्न प्रकार की विदेशी स्वामित्व वाली संपत्ति से संबंधित विज़ुअलाइज़्ड एकाग्रता मानचित्र। स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2207.10931.pdf

उपरोक्त ग्राफ़ पर, लेखक टिप्पणी करते हैं:

'अपतटीय घरेलू संपत्ति में कुछ अत्यंत उच्च सांद्रताएं हैं, जहां संपूर्ण आवास विकास का स्वामित्व किसी अपतटीय कंपनी के पास है।'

लेखकों के पास है जारी किया गया कोड उनकी प्रसंस्करण पाइपलाइन के लिए।

RSI नया कागज शीर्षक है लॉन्ड्रोमैट में क्या है? लंदन में विदेशी स्वामित्व वाली घरेलू संपत्ति का मानचित्रण और उसकी विशेषताएँ, और यह यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन के बार्टलेट फैकल्टी ऑफ बिल्ट एनवायरनमेंट तथा किंग्स्टन यूनिवर्सिटी के अर्थशास्त्र विभाग के शोधकर्ताओं द्वारा तैयार किया गया है।

समस्या का समाधान

लेखकों का कहना है कि यूनाइटेड किंगडम में मनी-लॉन्ड्रिंग उद्देश्य के लिए रियल एस्टेट के उपयोग को नियंत्रित करने के दशकों के प्रयास के बाद, इसने और ब्रिटिश प्रकाशन द्वारा अपतटीय स्वामित्व वाली यूके संपत्ति की लीक हुई सूची निजी जासूस 2015 में यूके सरकार को यूके के अधिकांश हिस्सों में अपतटीय स्वामित्व वाली संपत्तियों की नियमित रूप से अद्यतन सूची प्रकाशित करने के लिए प्रेरित किया गया, जिसे कहा जाता है विदेशी कंपनियाँ जिनकी इंग्लैंड और वेल्स में संपत्ति है (ओसीओडी).

शोधकर्ताओं का मानना ​​है कि यद्यपि ओसीओडी यूके में विदेशी स्वामित्व और संभावित मनी लॉन्ड्रिंग के अनुसंधान और विश्लेषण के लिए एक कदम आगे है, लेकिन डेटा की कई सीमाएँ हैं, उनमें से कुछ महत्वपूर्ण हैं:

'ये पते अधूरे हो सकते हैं, इनमें नेस्टेड संपत्तियां होती हैं, जहां एक ही पंक्ति या शीर्षक संख्या के भीतर कई संपत्तियां मौजूद होती हैं, इसमें यह भी जानकारी नहीं होती है कि संपत्ति घरेलू है, व्यावसायिक है या कुछ और है।

'इस तरह के खराब गुणवत्ता वाले डेटा से ब्रिटेन में अपतटीय स्वामित्व वाली संपत्ति के वितरण और विशेषताओं को समझना चुनौतीपूर्ण हो जाता है।'

Airbnb संपत्तियों जैसी आकस्मिक रूप से किराए पर दी गई संपत्ति के बारे में डेटा प्राप्त करना विशेष रूप से कठिन है, क्योंकि सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा सीमित या अस्तित्वहीन है। इसके अतिरिक्त स्कॉटलैंड (यूनाइटेड किंगडम का एक हिस्सा) इंग्लैंड और वेल्स के विपरीत, संपत्ति बिक्री का अपना रजिस्टर सार्वजनिक रूप से उपलब्ध नहीं कराता है।

संपत्ति वर्गीकरण के आसपास कुछ विसंगतियों का मुकाबला करने के लिए, यूके सरकार ने विशिष्ट संपत्ति संदर्भ संख्या की शुरुआत की (यूपीआरएन) प्रणाली, विविध संपत्ति डेटा स्रोतों में स्पष्ट संबंधों को सक्षम करने के लिए डिज़ाइन की गई है। हालाँकि, लेखक ध्यान दें* 'जबकि यूपीआरएन का उपयोग अनिवार्य है, लगभग कोई भी सरकारी विभाग इसका उपयोग नहीं करता है, जिसका अर्थ है कि डेटा को लिंक करने के लिए उन्नत की आवश्यकता होती है डेटा संसाधन कौशल'.

इस प्रकार नया शोध डेटा को अधिक विस्तृत और व्यावहारिक बनाने के लिए तैयार किया गया है।

डेटा एकत्र करना और कनेक्ट करना

किसी भी देश में, पता प्रारूप आमतौर पर पूर्वानुमानित और सुसंगत होते हैं, जो यूके के पतों पर भी लागू होते हैं। इस प्रकार, 'फ्लैट', टेक्स्ट-आधारित पता डेटा (जैसे कि OCOD द्वारा प्रदान किया गया) के संदर्भ में, पतों को अन्य डेटा स्रोतों से क्रॉस-रेफ़रेंस करने के लिए कई ओपन सोर्स पता-पार्सिंग समाधान सामने आए हैं।

हालाँकि, इनमें से कई का उपयोग करके प्रशिक्षित किया जाता है सड़क मानचित्र खोलें डेटा, जो ऐसे पते उत्पन्न कर सकता है जो वास्तव में दसियों या यहां तक ​​कि सैकड़ों नेस्टेड उप-पते (जैसे कि एक अपार्टमेंट ब्लॉक के लिए व्यापक पते में अपार्टमेंट) को होस्ट कर सकते हैं। नतीजतन, यहां तक ​​कि एक प्रशंसित पता-पार्सर जैसे libpostal है कठिनाई हुई अपूर्ण पतों को पार्स करने का प्रयास करते समय।

अपने प्रोजेक्ट के लिए पार्सर बनाने के लिए, नए पेपर के शोधकर्ताओं ने कई सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट का इस्तेमाल किया। मुख्य डेटा OCOD द्वारा प्रदान किया गया था, जबकि डेटा क्लींजिंग घटक में भूमि रजिस्ट्री मूल्य का उपयोग किया गया था। डाटासेट, एक साथ के साथ वीओए रेटिंग लिस्टिंग डेटासेट, और राष्ट्रीय सांख्यिकी कार्यालय पोस्टकोड निर्देशिका (ओएनएसपीडी).

Airbnb डेटा से आया है इनसाइडएयरबीएनबी डोमेन, जिसमें केवल पूरे घर शामिल हैं जो किराए पर दिए जाते हैं, इसलिए एयरबीएनबी के लिए मूल प्रस्तावित उपयोग-मामले को छोड़कर (यानी कभी-कभार अपने घर के पूरे या हिस्से को किराए पर देना)।

लेखकों के कम उपयोग वाली संपत्ति के डेटासेट को सूचना की स्वतंत्रता (एफओआई) के सफल अनुरोधों से प्राप्त जानकारी द्वारा संवर्धित किया गया था, जो ज्यादातर एक वर्ष के लिए एकत्र किए गए थे। पूर्व परियोजना.

OCOD का आधार डेटा एक .CSV अल्पविराम-सीमांकित फ़ाइल है जिसमें अच्छी स्तर की संरचना और पूर्वानुमान योग्य प्रारूप है।

पाइपलाइन में पाँच चरण शामिल थे: लेबलिंग, पार्सिंग, विस्तार, वर्गीकरण और अनुबंध। शुरुआत में, कोई भी व्यक्तिगत पता वास्तविक जीवन में कई नेस्टेड संपत्तियों को हल कर सकता है, हालांकि सरकार द्वारा प्रदत्त डेटा में यह स्पष्ट नहीं है।

शोधकर्ताओं ने कुछ हल्के वाक्यात्मक प्रीप्रोसेसिंग का प्रदर्शन किया, फिर डेटा को आयात किया कार्यक्रम संबंधी, एक प्लेटफ़ॉर्म जिसे बिना हाथ-लेबलिंग के एनोटेटेड एनएलपी डेटासेट बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यहां, आठ प्रकार की नामित इकाइयों का वर्णन करने के लिए नियमित अभिव्यक्तियों (रेगेक्स) का उपयोग करके इकाइयों को लेबल किया गया था (नीचे छवि देखें):

इन लेबलों को जोड़ने के साथ, डेटासेट को JSON फ़ाइल के रूप में निकाला गया, सरल नियम-आधारित रूटीन द्वारा लेबल ओवरलैप को हटा दिया गया।

इसके अतिरिक्त, प्रोग्रामेटिक के आउटपुट का उपयोग एक पूर्वानुमान मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था spacy, फेसबुक के समर्थन से RoberTa. एक बार निंदा किए जाने के बाद, शोधकर्ताओं ने 1000 बेतरतीब ढंग से लेबल किए गए अवलोकनों का एक जमीनी सच्चाई तुलना सेट बनाया। अपर्यवेक्षित डेटा के सटीकता स्कोर का मूल्यांकन अंततः इस जमीनी सच्चाई के आधार पर किया जाएगा।

संबोधन विश्लेषण ने कई चुनौतियाँ प्रस्तुत कीं। लेखकों ने प्रत्येक वर्ण को अपनी पंक्ति में और प्रत्येक लेबल वर्ग को अपना स्वयं का कॉलम सौंपा, और फिर संपूर्ण पता पंक्तियाँ उत्पन्न करने के लिए कॉलम को बैकप्रोपेगेट किया।

चूंकि कुछ एकल पतों में कई अलग-अलग आवास शामिल थे, इसलिए पूरक डेटाबेस में मौजूद उप-गुणों में एकमात्र पतों को उप-विभाजित करके, डेटाबेस का विस्तार करना आवश्यक था।

इसके बाद, पता वर्गीकरण चरण ने ONSPD डेटाबेस का उपयोग करके सभी स्थित पोस्टकोड को क्रॉस-रेफ़र किया। यह प्रक्रिया पता डेटा को जनगणना और अन्य जनसांख्यिकीय डेटा से जोड़ता है, और उप-गुणों को भी अलग करता है जो पहले OCOD डेटा के अपारदर्शी पतों के पीछे छिपे हुए थे।

अंत में, पता संकुचन प्रक्रिया ने नेस्टेड संपत्ति समूहों से सभी गैर-घरेलू संपत्तियों (यानी वाणिज्यिक परिसर) को फ़िल्टर कर दिया।

विश्लेषण

संवर्धित डेटा की सटीकता का परीक्षण करने के लिए, जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, लेखकों ने एक नमूना जमीनी सच्चाई सेट बनाया, जिसे विश्लेषण के सामान्य दौर से रोक दिया गया था, और केवल भविष्यवाणियों और विश्लेषणों की सटीकता का परीक्षण करने के लिए उपयोग किया गया था।

जमीनी सच्चाई के लिए मैन्युअल जाँच में मानचित्र सॉफ़्टवेयर का उपयोग, साथ ही होल्ड-बैक सेट में प्रदर्शित संपत्तियों की तस्वीरों का विश्लेषण और संपत्ति के प्रकार का मूल्यांकन करने के लिए इंटरनेट खोज शामिल थी। इसके बाद, डेटा के प्रदर्शन को सटीकता, रिकॉल और F1 स्कोर के विरुद्ध मापा गया।

कम उपयोग वाली और घरेलू संपत्ति का मूल्य एक बुनियादी ग्राफिकल मॉडल के साथ प्राप्त किया गया था, उसी विधि का उपयोग यूडीपी गुणों का अनुमान लगाने के लिए भी किया जाता था।

उच्च प्रयास, मैन्युअल रूप से लेबल किए गए ग्राउंड ट्रुथ के विरुद्ध परीक्षण किए गए एनईआर कार्य को 1 का एफ0.96 स्कोर प्राप्त हुआ (सटीकता के संदर्भ में '100%' के करीब)।

एनईआर लेबलिंग कार्य के लिए एफ1 स्कोर। कुछ असमानता पाई जाती है, क्योंकि बढ़े हुए डेटा की संरचना के कारण यह प्रक्रिया घरेलू संपत्तियों की संख्या को थोड़ा अधिक और व्यवसायों की कुल संख्या को कम करके आंकती है।

लंदन में यूडीपी के संबंध में, अंतिम परिणाम कुल 138,000 प्रविष्टियाँ दिखाते हैं - मूल ओसीओडी डेटासेट (यानी, हालिया आधिकारिक आंकड़े) में प्रदर्शित 44 से 94,000% अधिक।

टाइप 2 वर्गीकरण के अंतर्गत संपत्ति प्रकारों का विवरण।

नतीजे बताते हैं कि अपतटीय संपत्तियों का कुल मूल्य लगभग £56 बिलियन है, जबकि कम उपयोग वाली संपत्ति का कुल मूल्य £85 बिलियन अनुमानित है।

लेखक ध्यान दें:

'[सभी] यूडीपी 600 हजार पाउंड की औसत पारंपरिक संपत्ति की कीमत से कहीं अधिक महंगी हैं।'

यूके में मनी-लॉन्ड्रिंग गतिविधि के रूप में संपत्ति अटकलों के उपयोग से निपटने के लिए इस प्रकार का बेहतर डेटा आवश्यक हो सकता है। लेखक अनुसंधान और सामान्य साहित्य के बढ़ते समूह पर ध्यान देते हैं जो सुझाव देते हैं कि बेहतर डेटा एएमएल संपत्ति अटकलों से निपटने में सहायता कर सकता है, और निष्कर्ष निकाला है:

'इस डेटा का उपयोग समाजशास्त्रियों, अर्थशास्त्रियों और नीति निर्माताओं द्वारा यह सुनिश्चित करने के लिए किया जा सकता है कि मनी लॉन्ड्रिंग और उच्च संपत्ति की कीमतों को कम करने के प्रयास विस्तृत डेटा पर आधारित हों जो वास्तविक स्थिति को दर्शाते हों।'

* लेखकों के इनलाइन उद्धरण को हाइपरलिंक में परिवर्तित करना।

पहली बार 25 जुलाई 2022 को प्रकाशित।