Studierende aus dem Fachbereich Wirtschaft der Technischen Hochschule Brandenburg (THB) haben in einem Projekt Daten der Wohnungsbaugenossenschaft Brandenburg (WBG) ausgewertet und anhand von relevanten Fragestellungen untersucht. Zustande kam das Projekt aufgrund einer Kooperation der WBG mit Prof. Dr. Artur Tarassow, THB-Professor für Allgemeine Volkswirtschaftslehre, insbesondere empirische Wirtschaftsforschung.
„Die Studierenden haben in diesem Semester Methoden des maschinellen Lernens kennengelernt und allgemeine Kenntnisse im Bereich Data Science erhalten“, sagt Artur Tarassow. Für das Projekt haben sie anonymisierte Daten der WBG zu deren Immobilien und Wohnverhältnissen bekommen. „Dazu haben die Studierenden Fragestellungen und Hypothesen entwickelt, die sie anhand der erlernten Methoden am konkreten Datensatz überprüft haben. Das ist eine Win-Win-Situation – die Studierenden konnten mit echten Daten arbeiten und haben relevante Fragestellungen untersucht, die der WBG helfen, die Wohnsituation ihrer Mitglieder besser zu verstehen.“
So wurde zum Beispiel untersucht, welche Faktoren einen signifikanten Einfluss auf die Wohndauer der Mieterinnen und Mieter haben. Neben der Höhe der Miete sind das unter anderem Annehmlichkeiten wie Balkon oder Aufzug, das Wohngebiet sowie das Alter. Eine andere Analyse versuchte herauszufinden, ob Menschen in vergleichbaren Lebenssituationen, beispielsweise junge Familien oder Seniorinnen und Senioren, auch in ähnlichen Wohnsituationen leben.
Im Rahmen einer Präsentationsveranstaltung haben die Studierenden nun ihre Arbeiten zwei Mitarbeitern der WBG vorgestellt und dabei auch gleich ein direktes Feedback erhalten. „Wir sind beeindruckt von den Ergebnissen und werden die gewonnenen Erkenntnisse in die Optimierung unserer Arbeit bei der WBG einfließen lassen. Auch die Dinge, die nicht wie erwartet funktioniert haben, geben uns wertvolle Aufschlüsse. Ein großes Dankeschön an die engagierten Studierenden“, sagt Jens Rusch-Ihwe, IT-Leiter bei der WBG.