論文の概要: Predicting the Past: Estimating Historical Appraisals with OCR and Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.24676v1
• Date: Fri, 30 May 2025 15:04:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-02 19:47:53.016333
• Title: Predicting the Past: Estimating Historical Appraisals with OCR and Machine Learning
• Title（参考訳）: 過去を予測する:OCRと機械学習による歴史的評価の推定
• Authors: Mihir Bhaskar, Jun Tao Luo, Zihan Geng, Asmita Hajra, Junia Howell, Matthew R. Gormley,
• Abstract要約: 本稿では,歴史的住宅評価データをデジタル化し,それを応用して1つの郡にデータセットを構築し,リリースするアプローチを提案する。 我々は、古典的なコンピュータビジョン技術とディープラーニングベースのOCRを組み合わせた2段階のアプローチに基づいて、OCRを使用して5万のプロパティにデータをラベル付けする。 これらの費用対効果の高いツールによって、学者、コミュニティ活動家、政策立案者は、リライニングの歴史的影響をよりよく分析し理解することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.361213992389788
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite well-documented consequences of the U.S. government's 1930s housing policies on racial wealth disparities, scholars have struggled to quantify its precise financial effects due to the inaccessibility of historical property appraisal records. Many counties still store these records in physical formats, making large-scale quantitative analysis difficult. We present an approach scholars can use to digitize historical housing assessment data, applying it to build and release a dataset for one county. Starting from publicly available scanned documents, we manually annotated property cards for over 12,000 properties to train and validate our methods. We use OCR to label data for an additional 50,000 properties, based on our two-stage approach combining classical computer vision techniques with deep learning-based OCR. For cases where OCR cannot be applied, such as when scanned documents are not available, we show how a regression model based on building feature data can estimate the historical values, and test the generalizability of this model to other counties. With these cost-effective tools, scholars, community activists, and policy makers can better analyze and understand the historical impacts of redlining.
• Abstract（参考訳）: 1930年代のアメリカ合衆国政府の人種的富格差に関する住宅政策が文書化された結果があったにも拘わらず、歴史家は歴史的資産評価記録が入手できないために正確な財政効果の定量化に苦慮している。 多くの郡は依然としてこれらの記録を物理的に保存しており、大規模な定量的分析を困難にしている。 本稿では,歴史的住宅評価データをデジタル化し,それを応用して1つの郡にデータセットを構築し,リリースするアプローチを提案する。 公開されているスキャンされたドキュメントから始めて、12,000以上のプロパティを手動でアノテートして、メソッドをトレーニングし、検証しました。 我々は、古典的なコンピュータビジョン技術とディープラーニングベースのOCRを組み合わせた2段階のアプローチに基づいて、OCRを使用して5万のプロパティにデータをラベル付けする。 OCRが適用できない場合、例えばスキャンされた文書が入手できない場合、特徴データに基づく回帰モデルが歴史的価値を推定し、このモデルの他の郡への一般化可能性をテストする方法を示す。 これらの費用対効果の高いツールによって、学者、コミュニティ活動家、政策立案者は、リライニングの歴史的影響をよりよく分析し理解することができる。

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