{rfName}
Ma

Indexat a

APC

0,00 Dollars

Llicència i ús

Icono OpenAccess

Citacions

1

Altmetrics

Anàlisi d'autories institucional

De La Cal, Alejandro SeguraAutor (correspondència)Raya, Antonio MartinezAutor o coautorMorales-Alonso, GustavoAutor o coautor

Compartir

22 desetembre de 2025
Publicacions
>
Article
Sí

Mapping the role of Artificial Intelligence in real estate: A bibliometric and case study analysis

Publicat a: Journal of Entrepreneurship, Management and Innovation. 21 (3): 5-23 - 2025-01-01 21(3), DOI: 10.7341/20252131

Autors:

de la Cal, Alejandro Segura; Raya, Antonio Martinez; Morales-Alonso, Gustavo
[+]

Afiliacions

Univ Politecn Madrid UPM, Polytech Univ Madrid, Dept Architectural Construct & Their Control, Av Juan Herrera 6, Madrid 28040, Spain - Autor o coautor
Univ Politecn Madrid UPM, Tech Univ Madrid, Dept Org Engn Business Adm & Stat, C Jose Gutierrez Abascal 2, Madrid 28006, Spain - Autor o coautor
Univ Politecn Madrid UPM, Tech Univ Madrid, Dept Org Engn Business Adm & Stat, Plaza Cardenal Cisneros 3, Madrid 28040, Spain - Autor o coautor
Veure més

Resum

PURPOSE: Accurately forecasting real estate prices presents a significant challenge due to the complex interplay of economic, social, and spatial variables. Artificial Intelligence (AI) offers a promising avenue to enhance predictive accuracy by integrating advanced analytical techniques. This study examines the role of AI in real estate pricing by identifying prevailing research trends and assessing its practical applications in cost reduction, process automation, and decision-making. METHODOLOGY: A twopronged approach was employed, combining bibliometric analysis with insights from expert interviews. The bibliometric study mapped the evolution of AI-related research in real estate, highlighting key themes and methodological trends. The case study analysis provided complementary insights into how AI is applied in industry practice, particularly in streamlining construction processes, automating asset monitoring, and enhancing marketing strategies. FINDINGS: The study identifies a growing academic interest in AI-driven real estate research, particularly since 2018, with an increasing focus on machine learning, deep learning, and geospatial analysis. While scholarly research aligns with market needs in price forecasting and decision support, gaps remain in topics like operational efficiency and automation. Empirical evidence suggests that AI applications extend beyond price estimation, influencing profitability through process acceleration and cost optimization. However, international collaboration in the field remains low, limiting the scalability of AI-driven pricing models across different market contexts. IMPLICATIONS: The findings underscore AIs' transformative impact on real estate by bridging research and industry applications. Theoretically, the study highlights the shift from management-oriented frameworks toward data-driven and algorithmic approaches. AI enhances price estimation by integrating diverse data sources and improving risk assessment. However, challenges persist, including data accessibility, algorithm interpretability, and the demand for specialized AI expertise. Addressing these issues could unlock further advancements in predictive modeling and real estate market efficiency. ORIGINALITY AND VALUE: This research provides a comprehensive perspective on AIs' role in real estate pricing by integrating bibliometric analysis with case study insights. It extends existing knowledge by identifying key research gaps, emphasizing the need for interdisciplinary collaboration, and demonstrating AIs' potential beyond price prediction to broader market dynamics and operational efficiencies.
[+]

Paraules clau

Ai-driven decision support systemsArtificial intelligenceBibliometric analysisCase studyConstruction process automationDeep learningDeep learning for property valuationGeospatial analysisGeospatial data analyticsHedonic pricingInnovationKnowledgeMachine learningModelPredictive analytics in real estatePrice predictionReal estateReal estate price predictionSmart real estate technologiesValuation

Indicis de qualitat

Impacte bibliomètric. Anàlisi de la contribució i canal de difusió

El treball ha estat publicat a la revista Journal of Entrepreneurship, Management and Innovation a causa de la seva progressió i el bon impacte que ha aconseguit en els últims anys, segons l'agència Scopus (SJR), s'ha convertit en una referència en el seu camp. A l'any de publicació del treball, 2025, es trobava a la posició , aconseguint així situar-se com a revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoria Business and International Management. Destacable, igualment, el fet que la revista està posicionada en el Cuartil Q3 per a l'agència WoS (JCR) en la categoria Business.

Independentment de l'impacte esperat determinat pel canal de difusió, és important destacar l'impacte real observat de la pròpia aportació.

Segons les diferents agències d'indexació, el nombre de citacions acumulades per aquesta publicació fins a la data 2026-04-08:

  • WoS: 1
[+]

Impacte i visibilitat social

Des de la dimensió d'influència o adopció social, i prenent com a base les mètriques associades a les mencions i interaccions proporcionades per agències especialitzades en el càlcul de les denominades "Mètriques Alternatives o Socials", podem destacar a data 2026-04-08:

  • L'ús d'aquesta aportació en marcadors, bifurcacions de codi, afegits a llistes de favorits per a una lectura recurrent, així com visualitzacions generals, indica que algú està fent servir la publicació com a base del seu treball actual. Això pot ser un indicador destacat de futures cites més formals i acadèmiques. Aquesta afirmació està avalada pel resultat de l'indicador "Capture", que aporta un total de: 56 (PlumX).

Amb una intenció més de divulgació i orientada a audiències més generals, podem observar altres puntuacions més globals com:

    És fonamental presentar evidències que recolzin l'alineació plena amb els principis i directrius institucionals sobre Ciència Oberta i la Conservació i Difusió del Patrimoni Intel·lectual. Un clar exemple d'això és:

    • El treball s'ha enviat a una revista la política editorial de la qual permet la publicació en obert Open Access.
    • A més, el treball s'ha enviat a una revista classificada com a Diamant en relació amb aquest tipus de política editorial.
    • Assignació d'un Handle/URN com a identificador dins del Dipòsit en el Repositori Institucional: https://oa.upm.es/95213/

    Com a resultat de la publicació del treball en el repositori institucional, s'han obtingut dades estadístiques d'ús que reflecteixen el seu impacte. En termes de difusió, podem afirmar que, fins a la data

    • Visualitzacions: 5
    • Descàrregues: 1
    [+]

    Anàlisi del lideratge dels autors institucionals

    Hi ha un lideratge significatiu, ja que alguns dels autors pertanyents a la institució apareixen com a primer o últim signant, es pot apreciar en el detall: Primer Autor (SEGURA DE LA CAL, ALEJANDRO) i Últim Autor (MORALES ALONSO, GUSTAVO).

    l'autor responsable d'establir les tasques de correspondència ha estat SEGURA DE LA CAL, ALEJANDRO.

    [+]