Tekoälyavusteinen toimitustyö (EU AI Act Art. 50)
Sisältö on jäsennelty avointen viranomaislähteiden (DVV, Verohallinto, Kela, FINE) ja vertaisaineiston pohjalta. Ei sisällä keksittyjä henkilöhahmoja eikä henkilötietoja.
Tekoälyavusteinen avoimen big datan tilastollinen tutkimus
Tämä tutkimus ja vertailutyökalu yhdistää julkisia big data -aineistoja, paikkatietoa ja tekoälyä asuinalueiden ja kuntien arjen laadun ymmärtämiseksi. Tutkimus on jaettu kahteen toisiaan täydentävään tasoon: koko Suomen 309 kunnan makrotason imuvoimaindeksiin sekä 342 keskeisen kaupunginosan mikrotason asumisvertailuun.
Tämä vertailutyökalu, Imuvoimaindeksi (IVI) ja niihin liittyvät asuinalueanalyysit on tuotettu kokeellisena, suuntaa-antavana ja yleisenä taustainformaationa avoimien julkisten tilastoaineistojen pohjalta. Aineistoa, indeksejä tai listasijoituksia EI SAA pitää sitovana asumis-, sijoitus-, kiinteistökauppa-, lainoitus- tai viranomaisneuvontana.
Muuttokettu / Pelkosen Koneisto Oy ei vastaa aineiston perusteella tehdyistä yksilöllisistä päätöksistä, asuntokaupoista tai sopimuksista. Jokainen asunnonostaja, vuokralainen ja muuttaja vastaa aina itse kohteeseen, sen todelliseen ympäristöön, isännöitsijäntodistukseen ja virallisiin asiakirjoihin tutustumisesta ennen sitovien päätösten tekemistä.
Makrotaso (309 kuntaa) ja Mikrotaso (342 kaupunginosaa) omilla täsmällisillä kaavoillaan.
Tekoäly mahdollistaa analyysin, joka ennen oli vain suurlaitoksilla. OSINT- ja avoimen tieteen hengessä.
Tilastokeskus Paavo 2026, Maanmittauslaitos, Poliisi, Digitransit GTFS ja Syke (CC BY 4.0).
1. Tutkimusfilosofia ja avoin kutsu tutkijoille
Perinteisesti laajamittainen asuinalueiden ja kuntien vertaileva tutkimus on vaatinut valtavia resursseja, joita on ollut vain suurilla tutkimuslaitoksilla ja konsulteilla. Tekoälyn ja avoimen rajapintainfrastruktuurin kehitys mahdollistaa nyt tiedon demokratisoinnin: kuka tahansa voi käsitellä miljoonia viranomaisdatan rivejä ja muodostaa niistä jäsenneltyä ymmärrystä.
Kutsumme mukaan tähän missioon yliopistotutkijat, tilastotieteilijät, datajournalistit ja avoimen datan harrastajat. Emme väitä olevamme täydellisiä tai erehtymättömiä — tämä on avoin kokeilu, jonka toistettavuuskoodin ja laskentakaavat jaamme avoimesti kenen tahansa tarkasteltavaksi ja parannettavaksi.
Hyödynnämme tekoälyä (Google Gemini ja Azure OpenAI EU -infrastruktuurissa) tietomassojen tekniseen jäsentelyyn, semanttiseen luokitteluun ja toimituksellisen sisällön muotoiluun ihmisen jatkuvassa valvonnassa (Human-in-the-Loop). Tekoäly EI KOSKAAN keksi tilastolukuja: kaikki numeeriset arvot ankkuroituvat 100 % suoraan Tilastokeskuksen ja viranomaisten avoimiin tietokantoihin.
2. Viralliset avoimet tietolähteet (Open Data Sources)
Tutkimus perustuu 100-prosenttisesti julkisiin ja todennettuihin viranomaisrekistereihin (CC BY 4.0):
3. 2-tasoinen tutkimuskehys: Kuntataso vs. Asuinaluetaso
Asuinpaikan valinnassa ja vetovoimassa vaikuttavat kaksi eri mittakaavaa: kunnan kokonaistalous ja palvelut (makrotaso) sekä korttelin arjen sujuvuus ja viihtyvyys (mikrotaso). Mallimme erittelee nämä toisistaan:
- Kattavuus: Kaikki 309 Suomen virallista kuntaa (Akaasta Äänekoskeen).
- Muuttujat: Kuntatalous, neliöhinnat (€/m²), työllisyysaste, sote-indeksi, luonto ja asukasmäärä.
- Käyttötarkoitus: Kuntien välinen valtakunnallinen vertailu ja elämänvaihekohtainen sijoittuminen.
- Aineisto: Ladattavissa CSV- ja JSON API -muodossa.
- Kattavuus: 342 merkittävintä kaupunginosaa ja kampusta (Paavo ≥ 1 500 asukasta).
- Muuttujat: Postinumerot, koulut, päiväkodit, raide-/bussiyhteydet, kauppakeskukset, kampukset ja neliöhinnat.
- Käyttötarkoitus: Korttelitason asuinvalinta, hinta-laatusuhde ja kuplivat hintalöydöt.
- Aineisto: Ladattavissa CSV- ja JSON API -muodossa.
4. Pistelaskennan matemaattiset kaavamallit
Jokainen indikaattori normalisoidaan Min-Max -skaalauksella välille [0, 100], minkä jälkeen lasketaan painotettu summa:
Kunta_IVI = 0.30×Turv + 0.25×Työl + 0.25×Luon + 0.20×HintalaatuPainottaa turvallisuutta, työllisyyttä, luontoympäristöä ja asumisen kustannustasoa.
Alue_IVI = 0.30×Turv + 0.25×Saavutettavuus + 0.25×Koulutus + 0.20×HintalaatuPainottaa lähiturvallisuutta, matka-aikaa asemille/keskukseen, koulutustasoa ja neliöhintaa.
5. Toistettavuus ja avoin laskentakoodi
Kuka tahansa tutkija, data-analyytikko tai toimittaja voi toistaa laskelmat omalla koneellaan käyttämällä seuraavaa Python / Pandas -funktiota:
# Muuttokettu / Koneisto Core - 2-tasoisen monikriteerianalyysin (MCDA) toistettavuuskoodi
import numpy as np
import pandas as pd
def min_max_normalize(series: pd.Series, invert: bool = False) -> pd.Series:
"""Skaalaa raakadatan välille [0, 100] suhteessa koko jakaumaan."""
min_val = series.min()
max_val = series.max()
if max_val == min_val:
return pd.Series(50.0, index=series.index)
normalized = ((series - min_val) / (max_val - min_val)) * 100.0
return (100.0 - normalized) if invert else normalized
# ==============================================================================
# TASO 1 (MAKRO): 309 KUNNAN VALTAKUNNALLINEN IMUVOIMAINDEKSI 2026
# ==============================================================================
# kunnat_df = pd.read_json("https://muuttokettu.fi/api/research/municipalities-2026")
# kunnat_df['z_turv'] = min_max_normalize(kunnat_df['turvallisuus'], invert=False)
# kunnat_df['z_tyol'] = min_max_normalize(kunnat_df['tyollisyys'], invert=False)
# kunnat_df['z_luon'] = min_max_normalize(kunnat_df['luonto'], invert=False)
# kunnat_df['z_hint'] = min_max_normalize(kunnat_df['neliohinta_eur'], invert=True)
# kunnat_df['Kunta_IVI'] = (0.30*kunnat_df['z_turv'] + 0.25*kunnat_df['z_tyol'] + 0.25*kunnat_df['z_luon'] + 0.20*kunnat_df['z_hint']).round(1)
# ==============================================================================
# TASO 2 (MIKRO): 342 KAUPUNGINOSAN JA ASUINALUEEN VETOVOIMAINDEKSI 2026
# ==============================================================================
# alueet_df = pd.read_json("https://muuttokettu.fi/api/research/districts-2026")
# alueet_df['z_turv'] = min_max_normalize(alueet_df['safety_index'], invert=False)
# alueet_df['z_koul'] = min_max_normalize(alueet_df['education_pct'], invert=False)
# alueet_df['z_saav'] = min_max_normalize(alueet_df['transit_min'], invert=True)
# alueet_df['z_hint'] = min_max_normalize(alueet_df['sqm_price_eur'], invert=True)
# alueet_df['Alue_IVI'] = (0.30*alueet_df['z_turv'] + 0.25*alueet_df['z_saav'] + 0.25*alueet_df['z_koul'] + 0.20*alueet_df['z_hint']).round(1)
6. Tekijänoikeudet, lisenssit ja IPR-ilmoitus
Muuttoketun tutkimusmetodologia, painotusarkkitehtuuri ja toimitukselliset analyysit ovat Pelkonen Master IPR Holding Oy:n suojattua immateriaalioikeutta (Master IPR). Käytetyt viranomaisaineistot kuuluvat niiden alkuperäisille julkaisijoille (Creative Commons CC BY 4.0 -lisenssit).
Lataa tutkimusaineistot avoimena datana (CC BY 4.0)
Kaikkien 309 kunnan imuvoimaindeksit, neliöhinnat, väkiluvut, turvallisuus, sote ja profiilipisteet.
342 asuinalueen postinumerot, lähipalvelut, koulut, joukkoliikenne, neliöhinnat ja kuplivat hintalöydöt.