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Harald Schernthanner verfolgt das Ziel, aus geoinformatischer Sicht eine konzeptionelle Grundlage zur räumlichen Optimierung von Immobilienportalen zu schaffen. Dabei geht der Autor davon aus, dass Verfahren der räumlichen Statistik und des maschinellen Lernens zur Mietpreisschätzung sich besser als die bisher eingesetzten Verfahren der hedonischen Regression zur räumlichen Optimierung von Immobilienportalen eignen. Er zeigt, dass die von Immobilienportalen publizierten webbasierten Mietpreiskarten nicht die tatsächlichen räumlichen Verhältnisse auf Immobilienmärkten wiedergeben. Alternative webbasierte Darstellungsformen, wie beispielsweise "Gridmaps", sind dem Status quo der Immobilienpreiskarten von Immobilienportalen überlegen und visualisieren die tatsächlichen räumlichen Verhältnisse von Immobilienpreisen zweckmäßiger.

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Qualitative und quantitative Datenbasis.- Immobilienportale.- Räumlich-statistische, geovisuelle Methoden und Verfahren des maschinellen Lernens.- Anwendung und Umsetzungsoptionen der vorgestellten Methoden.

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Harald Schernthanner ist akademischer Mitarbeiter der Arbeitsgruppe Geoinformatik an der Universität Potsdam.

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