Tekoälyavusteinen toimitustyö (EU AI Act Art. 50)
Vinkit ja laskentamallit on jäsennelty avointen viranomaislähteiden (Energiavirasto, Motiva, TUKES, Tilastokeskus) ja todennettujen mittausten pohjalta. Ei keksittyjä väitteitä.
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 382 keskeisen kaupunginosan ja asuinalueen mikrotason asumisvertailuun 78 kunnassa ja 19 maakunnassa.
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 (382 kaupunginosaa ja asuinaluetta) 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 (avoimen datan ehdot).
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 suoraan Tilastokeskuksen ja viranomaisten avoimiin tietokantoihin.
2. Viralliset avoimet tietolähteet (Open Data Sources)
Tutkimus perustuu avoimiin julkisiin viranomaisrekistereihin niiden alkuperäisiä käyttöehtoja noudattaen:
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: 382 merkittävintä kaupunginosaa, pientaloaluetta 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.
4.b Yhdeksän elämäntyyliprofiilin ja näkökulman laskentamallit (Beta 2026)
Käyttäjä voi tarkastella Suomen asuinalueita 9 erilaisen elämäntilanteen läpi. Kukin profiili käyttää omaa matemaattista kriteeristöään ja suodatustaan:
Lapsiperheiden osuus (Paavo fam %), turvallisuusindeksi (≥ 92), päiväkoti- ja koulusaavutettavuus sekä pientalovaltainen asuntokanta.
Maanmittauslaitoksen rantaviiva- ja saaristotieto, satamamiljööt, järvi- ja jokirannat sekä uimarannat.
Keskuspuistojen, harjumaastojen, kansallispuistojen, valaistujen latuverkostojen ja luontoreittien välitön läheisyys.
Historialliset puutaloalueet (Puu-Käpylä, Pispala, Port Arthur), ruukkiyhteisöt, vanhatkaupungit ja huvilamiljööt.
Korkea väentiheys, raide- ja metroliikenne (≤ 10 min ytimeen), kivijalkakahvilat, kulttuuri ja ravintolat.
Yliopistojen ja AMK-pääkampusten sijainti, nuorten väestöosuus (stu %), opiskelija-asunnot ja edullinen vuokrataso.
Megakauppakeskukset (Tripla, Jumbo, Sello, Iso Omena, REDI, Itis, Ratina, Hansa), maakuntakeskukset ja suuret hypermarketit (Tiiriö, Laune, Linnainmaa).
Korkea Imuvoimaindeksi (IVI ≥ 76) yhdistettynä maltilliseen neliöhintaan (≤ 2 500 €/m² tai ≤ 3 200 €/m² nopeilla junayhteyksillä).
Valtakunnallinen kokonaisvertailu kaikkien 382 tutkitun asuinalueen yleisestä vetovoimasta ja arjen laadusta.
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): 382 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. Indeksin jakauma ja tilastolliset tunnusluvut (N=382)
Tieteellisen integriteetin ja avoimuuden varmistamiseksi Imuvoimaindeksin (IVI) matemaattinen jakauma ja erottelutarkkuus dokumentoidaan täysin avoimesti. IVI on monikriteerinen yhdistelmäindeksi (Composite Index), joka lasketaan deterministisesti julkisista viranomaisrekistereistä ilman mielipidekyselyitä.
IVI:n jakauma 382 tarkastellulla alueella on keskiarvoltaan 82,58 (mediaani 83,50, keskihajonta 3,83 ja vaihteluväli 70,7–89,2). Koska kyseessä on useista viranomaisrekistereistä laskettu deterministinen yhdistelmäindeksi, pieniä kymmenysten piste-eroja ei tulkita olennaisiksi eikä niistä johdeta keinotekoisia merkitsevyysväitteitä. Tuloksia tarkastellaan siksi ensisijaisesti kolmena laajana pääluokkana (Huipputaso ≥ 85.0 p, Vahva vetovoima 80.0–84.9 p, Vakaat & Hintalöydöt < 80.0 p) sekä laadullisina elämäntyyliprofiileina mekaanisen numerorankingin sijaan.
7. Tekijänoikeudet, lisenssit ja aineiston käyttöehdot
Muuttoketun tutkimusmetodologia, painotusarkkitehtuuri ja toimitukselliset analyysit ovat Pelkonen Master IPR Holding Oy:n suojattua immateriaalioikeutta (Master IPR). Aineisto on koottu avoimista julkisista tietolähteistä niiden alkuperäisiä käyttöehtoja noudattaen. Johdettu Muuttokettu-tutkimusaineisto julkaistaan CC BY 4.0 -lisenssillä siltä osin kuin lähdeaineistojen ehdot sen sallivat.
Lataa tutkimusaineistot avoimena datana (CC BY 4.0)
Aineisto, muuttujakuvaus (Codebook) ja toistettava laskentakoodi on arkistoitu pysyvällä DOI-tunnisteella Euroopan avoimen tieteen Zenodo-arkistoon (CERN / OpenAIRE).
Kaikkien 309 kunnan imuvoimaindeksit, neliöhinnat, väkiluvut, turvallisuus, sote ja profiilipisteet.
382 asuinalueen postinumerot, lähipalvelut, koulut, joukkoliikenne, neliöhinnat ja kuplivat hintalöydöt.