The purpose of this paper is to investigate how the knowledge of real estate market can be used to support user requirement identification. A construction project well adjusted to the user requirements increase value and causes minors changes during its life cycle. As a consequence, renewal, refurbishments, and demolition are less present, reducing waste generation, reworking and material consumption. It is especially important in housing customization markets. However, one of the challenges faced by designers is frequently concerned about how properly to identify user requirements, wishes and needs, which are on the essence of the briefing phase. In this context, real estate data can be useful to designers, since it reflects the users' evaluation of the building attributes. The research strategy uses a knowledge discovery mechanism, composed by five steps: (1) formulation of a general database; (2) specific data selection using Case-Based Reasoning; (3) enrichment of data-sample; (4) development of hedonic price models using regression analysis; and (5) simulation of the value of design alternatives. Based on an application of an hedonic price model, using data from the medium-class housing market of Porto Alegre, Brazil, the main results indicate that adjusted price models have sufficient detailing and statistical precision to support decisions in the initial stage of design.
El propósito de este trabajo es investigar la forma en que el conocimiento del mercado inmobiliario puede ser utilizado para ayudar a identificar los requisitos de los usuarios. Un proyecto de construcción más ajustado a las necesidades de los usuarios puede aumentar su valor y producir cambios menores durante su ciclo de vida. En consecuencia, la renovación, remodelación y demolición estarán menos presentes, reduciendo la generación de residuos, la re-construcción y el consumo de materiales. Esto es especialmente importante en los casos de personalización de la vivienda. Sin embargo, uno de los desafíos que enfrentan los diseñadores es cómo identificar adecuadamente las necesidades de los usuarios, sus deseos y necesidades, pues constituyen un factor fundamental en el proceso inicial de información. En este contexto, los modelos estadísticos de datos basados en los bienes raíces pueden ser de gran utilidad para los diseñadores, pues reflejan la evaluación que poseen los usuarios de los atributos de construcción. La estrategia de investigación usa un mecanismo de descubrimiento del conocimiento, compuesta por cinco pasos: (1) la formulación de una base de datos general, (2) la selección de datos específicos utilizando el Razonamiento Basado en Casos, (3) el enriquecimiento de los datos, (4) el desarrollo de modelos de precios hedónicos utilizando el análisis de regresión, y (5) la simulación del valor de las alternativas de diseño. Sobre la base de aplicación de un modelo de precios hedónicos y utilizando los datos del mercado de las viviendas de clase media de Porto Alegre, Brasil, los principales resultados indican que los modelos de precios ajustados contienen suficientes detalles y precisión estadística para apoyar las decisiones en la etapa inicial de diseño.