傳統的房地產投資建議多半著重客觀財務指標，然而，一項最新提出的決策支援框架，將人類的心理因素納入考量，有望徹底改變房地產推薦系統的運作模式。
根據《Bioengineer.org》報導，這項創新框架超越了單純的市場數據分析，明確整合了「認知偏差」（Cognitive Biases）與「風險感知」（Risk Perception）等行為心理因素。該框架建立在 DIKWP（資料、資訊、知識、智慧、目的）處理流程之上，能夠全面分析用戶的行為模式與潛在心理建構，目標是讓房地產建議更能符合個別投資者的獨特心理輪廓與認知特徵。
所謂「認知偏差」，是指人類在接收、處理資訊時，因為心理捷徑或主觀判斷而產生系統性錯誤的思考模式，常在決策中影響判斷。這套新框架將行為啟發法及心理因素如認知偏差、風險感知以及情緒決策傾向等，都納入模型之中。至於「風險感知」，則是指個人對於投資標的或情境所帶來的潛在不確定性與損失可能性，主觀感受到的程度。
該系統整合了客戶檔案與多元的房地產市場數據，以便量化並建立可觀察的行為模式與潛在心理驅動因素模型。研究團隊設計並實作了一個基於此框架的決策支援系統，以解決個人化推薦與物業選擇上的挑戰。實驗結果顯示，該系統能提供高度相關且符合心理需求的推薦，有效提升決策信心，並支持更明智的投資選擇。這項研究旨在推動推薦技術發展，以考量人們「實際如何決策」，而不僅僅是他們「負擔得起什麼」。這項開放取用研究於昨日（29日）在《Applied Network Science》期刊發表，主要研究人員包括 Sang Vu、希恩·D·阮（Hien D. Nguyen）、Uyen Pham、Yucong Duan 及 Yingtain Mei。
對於台灣房地產市場而言，此類結合行為心理學的 AI 推薦框架，可為技術開發者、數據科學家及投資者提供新的視角。透過更精準地掌握買方或投資者的心理預期、風險偏好與決策偏誤，房地產業者或平台可望提供更貼近需求的客製化服務，進一步提升市場效率與用戶滿意度，為台灣競爭激烈的房地產市場帶來創新應用。
