A Matching Mechanism for Provision of Housing to the Marginalized

📝 Abstract

During this pandemic, there have been unprecedented community and local government efforts to slow down the spread of the coronavirus, and also to protect our local economies. One such effort is California’s project Roomkey that provided emergency housing to over 2000 vulnerable persons but fell short of the set goal of 15,000. It is projected that the homelessness problem will only get worse after the pandemic. With that in mind, we borrow from efforts like project Roomkey and suggest a solution that looks to improve upon these efforts to efficiently assign housing to the unhoused in our communities. The pandemic, together with the project Roomkey, shed light on the underlying supply demand mismatch that presents an opportunity for a matching mechanism solution to assigning housing options to the unhoused in a way that maximizes social welfare and minimizes susceptibility to strategic manipulation. Additionally, we argue that this automated solution would cut down on the amount of funding and personnel required for the assignment of housing to unhoused persons. Our solution is not intended to replace current solutions to homeless housing assignments but rather improve upon them. We can not postpone a proper solution to homelessness anymore, the time is now as the need for an efficient solution is most dire.

💡 Analysis

During this pandemic, there have been unprecedented community and local government efforts to slow down the spread of the coronavirus, and also to protect our local economies. One such effort is California’s project Roomkey that provided emergency housing to over 2000 vulnerable persons but fell short of the set goal of 15,000. It is projected that the homelessness problem will only get worse after the pandemic. With that in mind, we borrow from efforts like project Roomkey and suggest a solution that looks to improve upon these efforts to efficiently assign housing to the unhoused in our communities. The pandemic, together with the project Roomkey, shed light on the underlying supply demand mismatch that presents an opportunity for a matching mechanism solution to assigning housing options to the unhoused in a way that maximizes social welfare and minimizes susceptibility to strategic manipulation. Additionally, we argue that this automated solution would cut down on the amount of funding and personnel required for the assignment of housing to unhoused persons. Our solution is not intended to replace current solutions to homeless housing assignments but rather improve upon them. We can not postpone a proper solution to homelessness anymore, the time is now as the need for an efficient solution is most dire.

📄 Content

이번 팬데믹 기간 동안, 코로나바이러스의 확산을 늦추고 지역 경제를 보호하기 위해 전례 없는 수준의 지역사회와 지방정부의 노력이 이어졌습니다. 그 중 하나가 캘리포니아 주에서 시행한 Roomkey(룸키) 프로젝트로, 위기에 처한 2,000명 이상의 취약 계층에게 긴급 주거를 제공했지만, 최초에 설정한 15,000명이라는 목표에는 미치지 못했습니다. 전문가들은 팬데믹이 끝난 뒤에도 노숙 문제는 오히려 악화될 가능성이 높다고 전망하고 있습니다. 이러한 상황을 고려할 때, 우리는 Roomkey와 같은 기존의 시도를 참고하면서도, 지역사회 내 무주택자를 보다 효율적으로 주거에 배정할 수 있는 새로운 해결책을 제시하고자 합니다.

팬데믹과 Roomkey 프로젝트는 주거 공급과 수요 사이의 불균형이라는 근본적인 문제를 드러냈으며, 이는 무주택자에게 적절한 주거 옵션을 배정하는 과정에서 사회 복지를 극대화하고 전략적 조작에 대한 취약성을 최소화할 수 있는 매칭 메커니즘을 도입할 수 있는 기회를 제공합니다. 구체적으로, 자동화된 매칭 알고리즘을 활용하면 각 무주택자의 선호도, 지역별 주거 가용성, 긴급성 등을 종합적으로 고려하여 최적의 배정을 실시간으로 수행할 수 있습니다.

또한, 이러한 자동화된 솔루션은 주거 배정에 필요한 재정 및 인력을 크게 절감할 수 있다는 점에서도 큰 장점을 가집니다. 현재 많은 지방자치단체와 비영리 단체가 인력과 예산의 한계 때문에 주거 배정 절차가 지연되거나 비효율적으로 진행되는 경우가 빈번합니다. 자동화된 시스템은 데이터 입력만으로도 신속하게 매칭 결과를 도출해 내므로, 인력은 보다 복잡한 사례 관리나 사후 지원에 집중할 수 있게 됩니다.

우리의 제안은 기존의 노숙자 주거 배정 방식을 대체하기 위한 것이 아니라, 보완하고 향상시키기 위한 것입니다. 현재 운영 중인 쉼터, 임시 주거 프로그램, 주거 보조금 제도 등과 연계하여, 자동 매칭 시스템이 각 프로그램의 가용 자원을 실시간으로 파악하고, 가장 필요로 하는 대상에게 우선적으로 연결해 주는 역할을 수행하도록 설계할 수 있습니다.

지금은 더 이상 노숙 문제에 대한 적절한 해결책을 미룰 여유가 없습니다. 효율적인 주거 배정이 절실히 요구되는 시점이며, 이를 위해서는 데이터 기반의 매칭 메커니즘을 도입하는 것이 시급합니다. 팬데믹이 보여준 바와 같이, 위기 상황에서는 빠르고 정확한 자원 배분이 사회 전체의 회복력을 좌우합니다. 따라서, 우리는 Roomkey와 같은 기존 프로젝트에서 얻은 교훈을 바탕으로, 무주택자에게 적합한 주거를 신속히 제공하고, 장기적으로는 노숙 문제를 근본적으로 완화시킬 수 있는 체계적인 접근법을 제안합니다.

요약하면, 이번 제안은 다음과 같은 핵심 요소를 포함합니다.

1. 수요‑공급 매칭 알고리즘: 무주택자의 주거 선호, 긴급도, 지역적 특성을 고려한 최적 매칭.
2. 자동화된 배정 프로세스: 인력과 예산 부담을 최소화하고, 실시간으로 배정 결과를 제공.
3. 기존 프로그램과의 연계: 쉼터, 임시 주거, 주거 보조금 등 현재 운영 중인 자원을 효율적으로 활용.
4. 전략적 조작 방지: 투명한 알고리즘 설계와 검증을 통해 부정 행위 및 조작 가능성을 최소화.

이러한 접근법을 통해 우리는 사회 복지를 극대화하고, 노숙자 문제를 구조적으로 해결하는 데 한 걸음 더 나아갈 수 있을 것입니다. 이제는 행동에 옮길 때이며, 효율적인 주거 배정 솔루션을 구현함으로써 무주택자들에게 안전하고 지속 가능한 삶의 터전을 제공해야 할 때입니다.