यूके में अपतटीय संपत्ति स्वामित्व की बेहतर ट्रैकिंग के लिए एआई प्रदान करता है

दो यूके विश्वविद्यालयों से नई अनुसंधान यूनाइटेड किंगडम में संपत्ति-आधारित मनी लॉन्डरिंग की संभावित स्थिति पर अधिक प्रकाश डालने का लक्ष्य रखती है, और विशेष रूप से उच्च मूल्य वाले लंदन रियल एस्टेट बाजार में।

परियोजना के परिणामों के अनुसार, लंदन में ‘अपरंपरागत’ घरेलू संपत्तियों (अर्थात संपत्तियां जो मालिकों या किरायेदारों द्वारा लंबे समय तक रहने के लिए उपयोग नहीं की जाती हैं) की कुल संख्या लगभग 138,000 है।

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

शोधकर्ताओं ने विभिन्न प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) तकनीकों का उपयोग किया, साथ ही अतिरिक्त डेटा और पुष्टि करने वाले शोध के साथ, यूके में अपतटीय कंपनियों द्वारा स्वामित्व वाली संपत्ति के प्रतिशत, मूल्य, स्थान और प्रकार के बारे में आधिकारिक जानकारी को बढ़ाने के लिए जो यूके सरकार द्वारा उपलब्ध कराई जाती है।

शोध में पाया गया कि यूके में अपतटीय, कम उपयोग और एयरबीएनबी शैली (अर्थात ‘अनौपचारिक कब्जे’) संपत्तियों का कुल मूल्य लगभग £145-174 बिलियन जीपीबी है, जो लगभग 144,000-164,000 संपत्तियों में फैला हुआ है।

इसने यह भी पाया कि अपतटीय संपत्तियों की यह शैली आमतौर पर अधिक महंगी होती है और यूके में उनके स्थान के संबंध में विशिष्ट पैटर्न होते हैं।

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

लेख में कहा गया है:

‘व्यक्तिगत अपतटीय संपत्तियां बहुत महंगी हैं, यहां तक कि यूडीपी के मानकों से, इसके अलावा वे लंदन के केंद्र में केंद्रित हैं और मजबूत स्थानिक स्व-संबंध है।’

‘इसके विपरीत, नेस्टेड अपतटीय संपत्ति लंदन के केंद्र में कम केंद्रित है, लेकिन सामान्य रूप से अधिक केंद्रित है, और लगभग कोई स्थानिक संबंध नहीं है।’

अग्रिम डेटा के विश्लेषण से पता चलता है कि अपतटीय संपत्तियों की एक बड़ी संख्या क्राउन डिपेंडेंसीज (सीडी) में संस्थाओं की है, जबकि दूसरी सबसे बड़ी संख्या ब्रिटिश ओवरसीज टेरिटरीज (चार्ट में ‘पीडब्ल्यूडब्ल्यू2’ का अर्थ है द्वितीय विश्व युद्ध के बाद ब्रिटेन से स्वतंत्रता प्राप्त करने वाले देश) द्वारा खाती है।

विदेशी स्वामित्व वाली संपत्ति का वितरण, नए शोध के परिणामों के अनुसार। स्रोत: https://arxiv.org/src/2207.10931v1/anc/Offshore_London_Supplementary_Material.pdf

लेख में कहा गया है:

‘वास्तव में, केवल 4 क्षेत्र, ब्रिटिश वर्जिन आइलैंड्स, जर्सी, गुएर्नसे और आइल ऑफ मैन, सभी संपत्तियों के 78% से जुड़े हुए हैं।’

नई उन्नत डेटा ने यह संभव बना दिया है कि एक ज्ञात अपतटीय-स्वामित्व वाली संपत्ति के भीतर उप-संपत्तियों का निर्धारण किया जा सके – एक क्षमता जो आमतौर पर आधिकारिक आंकड़ों में उपलब्ध सीमित और सपाट डेटा द्वारा बाधित होती है।

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

लंदन में विभिन्न प्रकार की अपतटीय स्वामित्व वाली संपत्तियों से संबंधित हीट-मैप। स्रोत: https://arxiv.org/pdf/2207.10931.pdf

उपरोक्त ग्राफ के बारे में, लेखकों ने टिप्पणी की:

‘अपतटीय घरेलू संपत्ति में बहुत उच्च सांद्रता है जहां एक पूरी आवासीय परियोजना एक अपतटीय कंपनी के स्वामित्व में है।’

लेखकों ने अपने प्रसंस्करण पाइपलाइन के लिए कोड जारी किया है।

नई लेख का शीर्षक लॉन्ड्रोमैट में क्या है? लंदन में अपतटीय स्वामित्व वाली घरेलू संपत्ति का मानचित्रण और वर्णन है, और यह यूनिवर्सिटी कॉलेज लंदन के द बार्टलेट फैकल्टी ऑफ द बिल्ट एनवायरनमेंट और किंग्स्टन यूनिवर्सिटी के अर्थशास्त्र विभाग के शोधकर्ताओं से आया है।

समस्या का समाधान

लेखकों ने उल्लेख किया है कि यूनाइटेड किंगडम में वास्तविक संपत्ति के उपयोग को मनी लॉन्डरिंग के उद्देश्य से नियंत्रित करने के दशकों के प्रयासों के बाद, यह 2015 में ब्रिटिश प्रकाशन प्राइवेट आई द्वारा एक लीक की गई सूची के प्रकाशन के बाद ही यूके सरकार ने यूके में अपतटीय स्वामित्व वाली संपत्तियों की एक नियमित रूप से अद्यतन सूची प्रकाशित करने का फैसला किया, जिसे इंग्लैंड और वेल्स में संपत्ति के मालिक अपतटीय कंपनियां (ओसीओडी) के रूप में जाना जाता है।

शोधकर्ताओं ने观察 किया है कि ओसीओडी एक आगे की ओर बढ़ने वाला कदम है और यूके में अपतटीय स्वामित्व और संभावित मनी लॉन्डरिंग के शोध और विश्लेषण के लिए, लेकिन डेटा में कई सीमाएं हैं, जिनमें से कुछ महत्वपूर्ण हैं:

‘इन पतों में अधूरापन, नेस्टेड संपत्तियां हो सकती हैं, जहां एक ही पंक्ति या शीर्षक संख्या में कई संपत्तियां होती हैं, और इसमें यह जानकारी नहीं होती है कि संपत्ति घरेलू, व्यावसायिक या कुछ और है।’

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

यह विशेष रूप से मुश्किल है कि अनौपचारिक रूप से किराए पर दी गई संपत्तियों, जैसे कि एयरबीएनबी संपत्तियों, के बारे में डेटा प्राप्त करने के लिए, क्योंकि सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटा सीमित या अस्तित्वहीन है।

apatटीय संपत्ति वर्गीकरण के आसपास कुछ असंगतताओं को दूर करने के लिए, यूके सरकार ने यूनिक प्रॉपर्टी रेफरेंस नंबर (यूपीआरएन) प्रणाली की शुरुआत की, जिसका उद्देश्य विभिन्न प्रॉपर्टी डेटा स्रोतों में स्पष्ट संबंधों को सक्षम करना है। हालांकि, लेखकों ने उल्लेख किया है कि ‘यूपीआरएन का उपयोग अनिवार्य है, लेकिन लगभग कोई सरकारी विभाग इसका उपयोग नहीं करता है, जिसका अर्थ है कि डेटा को जोड़ने के लिए उन्नत डेटा प्रोसेसिंग कौशल की आवश्यकता होती है।’

इसलिए, नए शोध ने डेटा को अधिक विस्तृत और जानकारीपूर्ण बनाने का लक्ष्य रखा।

डेटा का संग्रह और जोड़ना

किसी भी व्यक्तिगत देश में, पते के प्रारूप आमतौर पर अनुमानित और सुसंगत होते हैं, जो यूके के पतों पर भी लागू होते हैं। इसलिए, ‘फ्लैट’, पाठ-आधारित पते वाले डेटा (जैसे कि ओसीओडी द्वारा प्रदान किया गया है) के सामने, कई खुले स्रोत पता पार्सिंग समाधानों का उदय हुआ है जो अन्य डेटा स्रोतों के साथ पतों को क्रॉस-रेफरेंस करने के लिए हैं।

हालांकि, इनमें से कई ओपन स्ट्रीट मैप डेटा का उपयोग करके प्रशिक्षित किए जाते हैं, जो पतों को प्रदान कर सकते हैं जो वास्तव में दसियों या सैकड़ों नेस्टेड उप-पतों (जैसे कि एक अपार्टमेंट ब्लॉक के लिए एक विस्तृत पते) को होस्ट कर सकते हैं। परिणामस्वरूप, यहां तक कि एक प्रसिद्ध पता पार्सर जैसे लिबपोस्टल को भी अधूरे पतों को पार्स करने में कठिनाई हुई है।

अपनी परियोजना के लिए पार्सर बनाने के लिए, नए लेख के शोधकर्ताओं ने कई सार्वजनिक रूप से उपलब्ध डेटासेट का उपयोग किया। मुख्य डेटा ओसीओडी द्वारा प्रदान किया गया था, जबकि डेटा शुद्धिकरण घटक ने लैंड रजिस्ट्री प्राइस डेटासेट का उपयोग किया, साथ ही वीओए रेटिंग लिस्टिंग डेटासेट, और ऑफिस ऑफ नेशनल स्टैटिस्टिक्स पोस्टकोड डायरेक्टरी (ओएनएसपीडी)।

एयरबीएनबी डेटा इनसाइडएयरबीएनबी डोमेन से आया था, जो केवल उन घरों को शामिल करता है जो पूरी तरह से किराए पर दिए जाते हैं, इसलिए मूल प्रस्तावित उपयोग के मामले को छोड़कर (अर्थात, अपने घर का एक हिस्सा या पूरा घर अवसरों पर किराए पर देना)।

शोधकर्ताओं का कम उपयोग वाला संपत्ति डेटासेट सफल सूचना की स्वतंत्रता अनुरोधों से प्राप्त जानकारी से बढ़ाया गया था, जो मुख्य रूप से एक पिछली परियोजना के लिए एकत्र किया गया था।

ओसीओडी का आधार डेटा एक.सीएसवी कमा-विभाजित फ़ाइल है जिसमें एक अच्छा संरचना और अनुमानित प्रारूप है।

पाइपलाइन में पांच चरण शामिल थे: लेबलिंग, पार्सिंग, विस्तार, वर्गीकरण, और संकुचन। शुरू में, किसी भी व्यक्तिगत पते को वास्तविक जीवन में कई नेस्टेड संपत्तियों में हल किया जा सकता था, हालांकि यह सरकार द्वारा प्रदान किए गए डेटा में स्पष्ट नहीं है।

शोधकर्ताओं ने कुछ हल्के वाक्यात्मक प्रीप्रोसेसिंग किए, फिर डेटा को प्रोग्रामेटिक में आयात किया, एक प्लेटफ़ॉर्म जो हाथ से लेबलिंग के बिना एनएलपी डेटासेट बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यहां, नियमित अभिव्यक्तियों (रेगेक्स) का उपयोग करके आठ प्रकार के नामित संस्थाओं को लेबल किया गया था:

इन लेबल्स को जोड़ने के बाद, डेटासेट को एक जेसन फ़ाइल के रूप में निकाला गया था, जिसमें लेबल ओवरलैप्स को सरल नियम-आधारित दिनचर्या द्वारा हटा दिया गया था।

इसके अलावा, प्रोग्रामेटिक के आउटपुट का उपयोग स्पेसी के लिए एक पूर्वानुमान मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया गया था, जो फेसबुक के रॉबेर्टा द्वारा समर्थित है। एक बार डीनोइज़ होने के बाद, शोधकर्ताओं ने 1000 यादृच्छिक रूप से लेबल वाले अवलोकनों का एक ग्राउंड ट्रुथ तुलना सेट बनाया। असुपरवाइज्ड डेटा का सटीकता स्कोर अंततः इस ग्राउंड ट्रुथ के खिलाफ मूल्यांकन किया जाएगा।

पता पार्सिंग ने कई चुनौतियों को प्रस्तुत किया। लेखकों ने प्रत्येक अक्षर स्पैन को अपनी पंक्ति और प्रत्येक लेबल वर्ग को अपनी कॉलम दी, और फिर कॉलम को वापस पार्स करने के लिए पूर्ण पता पंक्तियों का उत्पादन करने के लिए वापस पार्स किया।

चूंकि एकल पते में कई विशिष्ट आवास थे, इसलिए डेटाबेस को विस्तारित करना आवश्यक था, जो पूरक डेटाबेस में उप-संपत्तियों को विभाजित करके किया जा सकता था।

इसके बाद, पता वर्गीकरण चरण ने ओएनएसपीडी डेटाबेस का उपयोग करके सभी स्थित पतों को क्रॉस-रेफरेंस किया। यह प्रक्रिया पता डेटा को जनगणना और अन्य जनसांख्यिकीय डेटा से जोड़ती है, और ओसीओडी डेटा के पीछे छिपी हुई उप-संपत्तियों को भी अलग करती है।

अंत में, पता संकुचन प्रक्रिया ने नेस्टेड संपत्ति समूहों से सभी गैर-घरेलू संपत्तियों (अर्थात व्यावसायिक परिसर) को फिल्टर किया।

विश्लेषण

अपग्रेडेड डेटा की सटीकता का परीक्षण करने के लिए, लेखकों ने पहले के रूप में एक नमूना ग्राउंड ट्रुथ सेट बनाया था, जिसे सामान्य रन के विश्लेषण से अलग रखा गया था और केवल सटीकता और विश्लेषण की सटीकता का परीक्षण करने के लिए उपयोग किया गया था।

मैनुअल चेकिंग ग्राउंड ट्रुथ में मैप सॉफ़्टवेयर, साथ ही साथ हेल्ड-बैक सेट में संपत्तियों की तस्वीरों और इंटरनेट खोजों का विश्लेषण शामिल था ताकि संपत्ति के प्रकार का मूल्यांकन किया जा सके। इसके बाद, डेटा का प्रदर्शन सटीकता, रिकॉल और एफ1 स्कोर के खिलाफ मापा गया था।

कम उपयोग और घरेलू संपत्ति का मूल्य एक बुनियादी ग्राफिकल मॉडल के साथ प्राप्त किया गया था, जिसे यूडीपी संपत्तियों को अनुमानित करने के लिए भी उपयोग किया गया था।

नामित संस्था पहचान (एनईआर) कार्य, जिसे उच्च प्रयास से मैन्युअल रूप से लेबल वाले ग्राउंड ट्रुथ के खिलाफ परीक्षण किया गया था, ने 0.96 का एफ1 स्कोर प्राप्त किया (सटीकता के संदर्भ में ‘100%’ के करीब)।

एनईआर लेबलिंग कार्य के लिए एफ1 स्कोर। कुछ असमानता पाई जाती है, क्योंकि प्रक्रिया घरेलू संपत्तियों की संख्या को थोड़ा अधिक अनुमानित करती है और व्यावसायिक संपत्तियों की कुल संख्या को कम अनुमानित करती है, जो उन्नत डेटा की संरचना के कारण है।

लंदन में यूडीपी के बारे में, अंतिम परिणाम 138,000 प्रविष्टियों की कुल संख्या दिखाते हैं – मूल ओसीओडी डेटासेट (अर्थात, हाल के आधिकारिक आंकड़ों) में 94,000 की तुलना में 44% अधिक।

प्रकार 2 वर्गीकरण के तहत संपत्ति प्रकारों का विभाजन।

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

लेखकों ने उल्लेख किया है:

‘[सभी] यूडीपी संपत्तियां £600,000 के औसत परंपरागत संपत्ति मूल्य से अधिक महंगी हैं।’

इस प्रकार के बेहतर डेटा की आवश्यकता यूके में संपत्ति अनुमान के रूप में मनी लॉन्डरिंग की गतिविधि का मुकाबला करने के लिए हो सकती है। लेखकों ने उल्लेख किया है कि अनुसंधान और साहित्य का बढ़ता हुआ शरीर जो सुझाव देता है कि बेहतर डेटा एएमएल संपत्ति अनुमान का मुकाबला करने में मदद कर सकता है, और निष्कर्ष निकालता है:

‘यह डेटा समाजशास्त्रियों, अर्थशास्त्रियों और नीति निर्माताओं द्वारा उपयोग किया जा सकता है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि मनी लॉन्डरिंग और उच्च संपत्ति मूल्य को कम करने के प्रयास वास्तविक स्थिति को प्रतिबिंबित करने वाले विस्तृत डेटा पर आधारित हैं।’

* मेरा लेखकों के इनलाइन उद्धरण को हाइपरलिंक में परिवर्तित करना।

पहली बार 25 जुलाई 2022 को प्रकाशित।