InmueblesConLupa

Metodología

Cómo agregamos los listings, normalizamos la data, calculamos las estadísticas zonales y manejamos los casos límite. Esta página existe para que cualquier usuario, periodista o investigador pueda entender (y cuestionar) las cifras que mostramos.

Última actualización: abril 2026

1. Fuentes de datos

Agregamos listings de cuatro portales inmobiliarios públicos en Venezuela:

Para cada listing capturamos: precio en USD, ubicación (estado/municipio/parroquia/sector), tipo de propiedad, habitaciones, baños, metros cuadrados, descripción, imágenes, datos de contacto del agente cuando son públicos, y la URL de origen. Mostramos los precios exclusivamente en USD.

Datos macro complementarios provienen de:

2. Frecuencia de actualización

3. Normalización geográfica

Los portales escriben las ubicaciones de forma heterogénea (" Caracas", "Distrito Capital", "Distrito Metropolitano", "Caracas, DC" — todas refieren a la misma zona). Resolvemos cada listing contra el padrón INE oficial con un pipeline que aplica:

  1. Aliasingde nombres comunes ("Distrito Metropolitano" → "Distrito Capital", "Vargas" → "La Guaira" post-renombre 2019).
  2. Resolución jerárquica estado → municipio → parroquia → sector/urbanización, usando tanto el texto declarado como las coordenadas GPS cuando están disponibles.
  3. Reverse geocoding por proximidad (PostGIS KNN) para listings con coordenadas pero sin texto de ubicación útil — propaga la zona desde propiedades vecinas previamente resueltas.

Cada propiedad termina con un data quality score (0-100) que combina completitud de campos + nivel de resolución geográfica. El score se muestra en la página interna del agente pero no se usa como factor de ranking público.

4. Deduplicación cross-portal

Una misma propiedad puede aparecer simultáneamente en RE/MAX, MercadoLibre y Rent-A-House. Para evitar mostrarla múltiples veces:

  1. Heurísticas determinísticas (precio ± 1%, área ± 2%, misma zona, misma cantidad de habitaciones/baños) marcan candidatos.
  2. Validación con Claude API (Haiku) compara descripciones e imágenes para confirmar si son la misma propiedad. La IA puede dar "merge" o "reject" con un nivel de confianza.
  3. Revisión manual para casos ambiguos por nuestro equipo de operaciones.

Cuando dos listings se identifican como duplicados, se conserva uno como canónico y los demás se ocultan del search público pero se mantienen accesibles para análisis históricos.

5. Cálculo de estadísticas

Todas las métricas zonales se calculan exclusivamente con listings activos no duplicados (excluimos opt-outs, duplicados y listings inactivos).

Los porcentajes de cambio están saturados a ±9999% para evitar que zonas con muy pocas propiedades distorsionen reportes (ej: una zona con solo 2 listings donde uno triplica de precio puede generar un cambio de 50000% que no es señal real).

6. Limitaciones conocidas

7. Política de opt-out

Si sos propietario y no querés que tu propiedad aparezca, podés solicitar su retiro vía nuestro flujo de Reclamar tu propiedad. El proceso requiere verificación de email y revisión interna (típicamente 24-72h). Una vez aprobado el opt-out, la propiedad queda excluida del search público, del sitemap, de la página individual y de cualquier estadística zonal — quedando solo accesible internamente para auditoría.

Para casos urgentes (data sensible expuesta, fraude, listing apócrifo), escribir directamente a legal@inmueblesconlupa.com con respuesta dentro de 48h.

8. Verificación independiente

Si sos periodista, investigador o académico y querés validar nuestras cifras o solicitar acceso a datasets agregados con fines de investigación, escribir a prensa@inmueblesconlupa.com. Compartimos data agregada (nunca identificable a nivel de propiedad o usuario) con atribución a InmueblesConLupa.com.

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