Dada la necesidad, en una misma ciudad, de escoger la zona / barrio donde alquilar o comprar una vivienda en función del precio, se plantea la posibilidad de observar cuáles son los precios de las viviendas a un nivel de detalle inferior al del municipio, y superior al de los datos de cada una de las mismas. Además, los mapas ofrecen la posibilidad de entender los resultados estadísticos de una forma más rápida y fácil. Mi propuesta basada en el lenguaje de programación R consiste en la realización de mapas temáticos a tiempo real del precio de vivienda de la zona escogida. Con los si- guientes parámetros de entrada: tipo (alquiler/venta), latitud, longitud, nivel de zoom, país y resultado a mostrar (precio/precio por m2/precio por habitación) se obtiene un mapa estático de google maps coloreado según la variable indicada para mostrar. Se ha utilizado la API facilitada por Nestoria para leer los Microdatos de las vivien- das (petición mediante coordenadas latitud longitud). Dado que el máximo permitido por petición no puede ser mayor a 1000 resultados, en aquellos mapas con un bajo ni- vel de zoom se han realizado diversas peticiones. Para poder ejecutar el script se utiliza también una petición a Google Static maps para obtener la imagen de la zona (antes era necesaria la obtención de una clave pero en la nueva versión ya no es necesaria) a través de una función del paquete RgoogleMaps. También sería posible utilizar los mapas estáticos de Open Street Map con dicho paquete.
Las viviendas se han agrupado en cuadrados de 300x300 metros (polígonos) para poder agrupar viviendas cercanas y facilitar la visualización. Para cada cuadrado se han excluido aquellos valores fuera de los límites de 2.5 veces la desviación estándar de la media. Para poder realizar los polígonos de 300 por 300 metros se han realiza- do varias transformaciones entre los sistemas de coordenadas latitud/longitud y utm, dado que en este último las coordenadas indican metros y es posible realizar cálculos sobre ellas de una forma sencilla. Para suavizar el hecho de que las coordenadas no son exactas sino que pueden tener una desviación de hasta 100 metros, el resultado de la variable para cada polígono consiste en una media ponderada que tiene en cuenta no sólo las viviendas del propio polígono sino también las de los colindantes (0.6*media polígono + 0.4*media de los 8 polígonos colindantes). Esta medida resuelve también el problema de algunos polígonos sin datos en los cuales, siempre que dispongan de 4 o más polígonos colindantes, se obtendrá un valor de resultado interpolado.
Los resultados a mostrar pueden ser el precio, el precio por m2 y el precio por ha- bitación. El precio por m2 sólo está disponible en España y Italia, dado que los otros países no tienen esta variable lo suficientemente informada. Para el valor del alquiler, se muestran los resultados a nivel mensual, de forma que los valores para los alquile- res semanales se han extrapolado a mensuales. Se han calculado las bandas de color de forma que cada una de las bandas contenga un 17 % (1/6) de los datos, es decir, un sextil.