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AI offenbart enorme rassische Ungleichheiten bei NYC-Eigentum

© SHUTTERSTOCK

Eine KI-Analyse von Wohnungsdaten aus New York City hat starke Rassenunterschiede bei Eigenheimen, Wohnungsbaudarlehen und Zwangsvollstreckungen im Big Apple aufgedeckt.

Die von dem Analyseriesen SAS und dem gemeinnützigen Center for NYC Neighborhoods (CNYCN) durchgeführte Untersuchung zeigte, dass Gebiete mit einem höheren Anteil schwarzer und hispanischer Hausbesitzer niedrigere Hauswerte aufweisen – selbst wenn das Alter und die Quadratmeterzahl ihrer Immobilien gleich sind.

Das Team fand auch heraus, dass die Kosten für den Erwerb von Wohnungsbaudarlehen für schwarze und hispanische Kreditnehmer höher sind als für andere ethnische Gruppen.

Das CNYCN wird die Erkenntnisse nutzen, um Programme zu entwickeln, die die Eigenheimquote von Schwarzen erhöhen, und sich für politische Maßnahmen einsetzen, die dazu beitragen, das Wohlstandsgefälle zwischen den Rassen zu verringern.

Die Ergebnisse fallen in eine Zeit, in der der Anteil schwarzer Hausbesitzer in New York City seit der Wirtschaftskrise 2008 alarmierend zurückgegangen ist. Allein in Queens haben laut einem Bericht des CNYCN zwischen 2005 und 2017 mehr als 20.000 schwarze Hausbesitzer ihre Häuser verloren.

Die Non-Profit-Organisation ist der Ansicht, dass datengestützte Erkenntnisse dazu beitragen könnten, die rassischen Ungleichheiten bei der Wohneigentumsbildung zu beseitigen.

„Während unsere Ergebnisse nicht automatisch die Ungleichheiten, die wir in New Yorker Stadtvierteln sehen, in Frage stellen, inspiriert diese Untersuchung hoffentlich neue Partnerschaften mit Finanzinstituten und anderen Organisationen mit einer Fülle von Daten, einschließlich der Rasse, um Richtlinien zu überarbeiten und Verzerrungen in Algorithmen zu korrigieren, die Dinge wie den Hauswert und die Abschlusskosten für schwarze Gemeinschaften bestimmen“, sagte Ayana Littlejohn, eine analytische Beraterin bei SAS in einem Blogbeitrag.

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