在这个互联网时代，只要你连上网络，不管你喜不喜欢，都会收到各平台利用算法给你推荐的各种内容、广告。大数据好像渗透在你吃穿住行的各个方面，它默默影响你的穿衣风格、购物习惯、生活品味，甚至是就业、婚姻、买房等重大决定。
那么，大数据又是如何影响人们的买房决定的呢？你在房产网站随意输入的一个关键词，一次点击、浏览、收藏的动作，又会对接下来的房屋成交、甚至当地的房价产生什么影响？
作为每月用户流量能达到上百万、澳洲最大的房地产门户之一的Domain，12月8日，刚刚发布了一篇《Domain买家需求指标》的文章，就研究了买家需求大数据对房地产活动的影响。
太长不看版：
Domain买家需求指标（Buyer Demand Indicator，简称BDI）来自Domain内部数据，跟踪澳大利亚各地每周的住宅地产需求情况。
那Domain是靠什么来衡量买家的购买需求呢？其实，Domain是通过用户在其网站和移动端的搜索行为，来找到那些更有可能买房的人。
Domain会根据用户一系列的搜索将其进行分类，形成平台的“用户画像”。通过跟踪你筛选房产、发起咨询等等的在线行为，如果非常频繁，就可能会被Domain留意，并将你划入“更可能买房”的那类人，也就是购房需求很强烈的买家。
BDI指标可以提供对买方需求的实时数据。它使我们能够识别实时变化的买方需求，从而提供对房地产市场动态的独特见解，包括对交易活动和房产交割量、未来的抵押贷款需求和房价增长的潜在影响。
Domain通过对BDI与房地产销售量之间的关系进行分析后发现，在这两个数据集之间呈一个滞后的正相关性(表1)。这种滞后关系主要表示，引发高意向买家在 Domain 上——从寻找房源到最终触发购买行为——这个过程中所花费的时间。数据证明，当买家需求增加时，不久之后，我们将看到房地产销售活动的增加，反之亦然。
表1 Domain买家需求指数与住宅成交量之间的相关性
相关系数的强度分别有几个维度：0.90-1.00表示“非常强”；0.70-0.90“强”；0.50-0.70表示中等；0.30-0.50 表示强度较弱；0.00-0.30 表示强度太低，可忽略不计。
不同城市、不同房产类型的买家需求和出售房产之间的相关性和滞后时间有所不同(表1)。悉尼、墨尔本和达尔文的独栋屋和单元房（的成交量和买家需求之间）有很强的相关性，而布里斯班和珀斯的相关性不大。阿德莱德和堪培拉的单元房相关性一般，而别墅的相关性较弱。
图1 - 悉尼别墅，BDI与销售活动之间的相关性
悉尼和墨尔本的BDI涨跌，与随后的房产销售的涨跌，之间的滞后时间最短，为2周(图2)。这个滞后时间在布里斯班略高，为3到4周。其后是，珀斯(3 - 5周)，达尔文(4-7周)，从高意向搜索到最终购买的时间间隔最长。
这表示，通过检测买家需求BDI的上升或下降，可以提前判断市场上的销售活动。
买方需求的强度最初在2021年3月就很明显了，当时在2020年封锁期间大量被压抑的购房需求开始涌入，BDI 达到了顶峰。
但随后的封锁和停工进一步限制了买方活动，BDI在2021年8月中旬达到低点。不同城市的影响各不相同。
表2 不同城市买家需求达到顶峰时的月份
随着各大城市解封，买家需求再次增加，推动大部分城市——例如墨尔本、阿德、布里斯班——的 BDI 在2021年10月中旬达到高峰。悉尼早在今年3月买家需求就提前达到峰值，霍巴特的高峰更早，在2月。
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互联网时代给我们带来了无比便利的生活，作为交换，我们的兴趣、偏好、隐私都在为巨大的数据库和复杂算法累积样本。我们每个人，不过是大数据里的一个“数字人”罢了。但无数的“数字人”又能向蝴蝶效应一样，引发一系列连锁反应。
最后，无论是买房还是别的，让大数据为我们服务，而不是把我们“奴役”。
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