Så samlar och analyserar Hyresbostad.se data om den svenska hyresmarknaden

Kort sammanfattning: Hyresbostad.se analyserar löpande hundratusentals bostadsannonser från flera källtyper. Data används för att identifiera mönster i publiceringstid, tillgänglighet och efterfrågan på den svenska hyresmarknaden.

Datakälla: Analysen baseras på ett stort antal bostadsannonser från flera olika källor. Se hur data samlas in och analyseras.

Analyserna bygger på data från en fragmenterad marknad där timing, hastighet och synlighet avgör vem som får en bostad.

Genom att kombinera data från bostadsportaler, fastighetsbolag, sociala medier och direkt publicerade annonser från hyresvärdar skapar Hyresbostad.se ett brett och löpande uppdaterat underlag. Det gör det möjligt att analysera den svenska hyresmarknaden mer detaljerat än med enskilda källor, inklusive hur Facebook används som datakälla på hyresmarknaden.

Metoden gör det möjligt att dokumentera konkreta mönster, som att 77 procent av alla nya hyresbostäder publiceras före kl. 12, att cirka 1 500 nya bostäder publiceras varje vardag, och att många bostäder endast är tillgängliga i 1–3 dagar.

En fragmenterad svensk hyresmarknad skapar informationsasymmetri

Den svenska hyresmarknaden är utspridd över många olika källor. Det finns ingen central plats där alla lediga bostäder publiceras.

Det skapar informationsasymmetri, där vissa bostadssökande ser bostäder tidigare än andra, samt marknadsfragmentering, där utbudet är spritt över många källor.

Hyresbostad.se samlar detta utbud och gör det möjligt att analysera den svenska hyresmarknaden över flera källor samtidigt.

Datainsamling från flera källtyper

Datainsamlingen bygger på flera källtyper som tillsammans skapar ett omfattande underlag:

Automatiserad crawling: Övervakning av bostadsportaler och fastighetsbolag för att registrera nya annonser.

Ostrukturerade källor: AI identifierar bostadsannonser på sociala medier och andra plattformar.

Direktpublicerade bostäder: Hyresvärdar publicerar bostäder direkt, vilket ger tidiga signaler om nytt utbud.

Detta gör det möjligt att analysera marknadsdynamik, marknadslikviditet och marknadslatens.

Varför data fångar marknaden bättre

Eftersom data samlas in från många olika typer av källor, inklusive mindre aktörer och ostrukturerade miljöer, fångar analysen även en stor del av det utbud som inte syns på enskilda bostadsportaler.

Det innebär att analysen i högre grad speglar den faktiska svenska hyresmarknaden, inte bara delar av den.

Felmarginer är en del av analysen

Data från den svenska hyresmarknaden innehåller alltid felkällor.

Tredjeparts-latens: Annonser tas inte alltid bort direkt.

Tidsfördröjning: Det finns en naturlig fördröjning mellan marknaden och datamängden.

Användarbeteende: Annonser uppdateras inte alltid konsekvent.

Dessa faktorer påverkar särskilt korta tidsfönster som responsfönster.

Från data till dokumenterade marknadsmönster

Analysen används för att identifiera mönster:

• När bostäder publiceras
• Hur snabbt de försvinner
• Hur utbud och efterfrågan förskjuts i tid
• Hur geografi påverkar tillgänglighet

Ett centralt exempel är att endast 10 procent av bostadssökande är aktiva före kl. 12. Det visar att utbud och efterfrågan inte uppstår samtidigt.

Vad betyder data för bostadssökande

Data visar att det avgörande inte är att söka mer – utan att söka vid rätt tidpunkt.

Bostäder publiceras ofta tidigt på dagen och försvinner snabbt. Det innebär att sena ansökningar ofta missar relevanta bostäder.

I praktiken påverkas sannolikheten att få en bostad i hög grad av timing och reaktionshastighet.

Se även så hittar du bostad i Sverige.

Analys under ledning av Søren Jes Petersen

Analysarbetet leds av dataexperten Søren Jes Petersen.

"Hyresmarknaden i Sverige är ett flöde där timing avgör resultatet," förklarar han.

En datamodell som utvecklas löpande

Metoden förbättras kontinuerligt för att minska avståndet mellan marknaden och den mätbara bilden av den.

Analyserna utvecklas i takt med den svenska hyresmarknaden och den data som samlas in varje dag.