Caracterização de padrões de deslocamentos urbanos em Fortaleza com a utilização de dados de redes sociais georreferenciadas

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14295/transportes.v28i5.2153

Palavras-chave:

Redes sociais, Padrão de deslocamento, Caracterização socioeconômica, Regressão espacial

Resumo

Técnicas tradicionais para a obtenção de dados sobre mobilidade vêm sofrendo um processo de defasagem. Nesse cenário, técnicas alternativas, de baixo custo e capazes de incorporar as dinamicidades desses padrões de deslocamentos, têm se mostrado atrativas. Dentre elas, podem ser citadas as bases de dados, provenientes de redes sociais, baseadas em localização. Portanto, o objetivo principal deste trabalho foi a elaboração de um método para caracterizar padrões de mobilidade em Fortaleza com a utilização de dados do Twitter e Instagram. O método proposto possibilitou a atribuição de viagens a partir dos check-ins, identificando os pares OD. Além disso, foi sugerido um método de caracterização socioeconômica dos indivíduos, através de uma regressão espacial. Os resultados indicam que o método foi eficaz na identificação de padrões de deslocamento de pessoas de média e alta renda, principalmente de viagens por motivo lazer. No entanto, uma das limitações mais visíveis deste trabalho é o fato de ele não ter sido capaz de representar o comportamento da população de renda mais baixa na cidade de Fortaleza.

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Biografia do Autor

Sameque Farias Cunha de Oliveira, Universidade Federal do Ceará, Ceará – Brasil

Doutorando em Engenharia de Transportes - UFC. Atualmente, professor substituto no Instituto Federal do Ceará.

Carlos Augusto Uchôa da Silva, Universidade Federal do Ceará, Ceará – Brasil

O Prof. Carlos Augusto Uchôa da Silva coordena o LAG, é Engenheiro Civil pela Universidade Federal do Pará (1991), Mestre e Doutor em Engenharia Civil pela Escola de Engenharia de São Carlos - Universidade de São Paulo, respectivamente em 2000 e 2003. Atualmente é Professor Associado no Centro de Tecnologia da  Universidade Federal do Ceará. Chefe do Departamento. Compõe o corpo docente do Programa de pós-graduação em Engenharia de Transportes e atua principalmente unindo Geomática e Modelagem Computacional Aplicada tanto ao Planejamento e Operação quanto à Infraestrutura de Transportes

Referências

Abbasi, O., Alesheikh, A., Sharif, M. (2017) Ranking the city: the role of location-based social media check-ins in collective human mobility prediction. ISPRS International Journal of Geo-Information, v. 6, n. 5, p. 136. https://doi.org/10.3390/ijgi6050136

Alzahrani, S., M. (2018) Development of IoT mining machine for Twitter sentiment analysis: mining in the cloud and results on the mirror. In: 2018 15th Learning and Technology Conference (L&T). IEEE, 2018. p. 86-95.

Agryzkov, T., martí, T., Tortosa, L. (2017) Measuring urban activities using Foursquare data and network analysis: a case study of Murcia (Spain). International Journal of Geographical Information Science, v. 31, n. 1, p. 100-121. https://doi.org/10.1080/13658816.2016.1188931

Anselin, L. (1995) Local indicators of spatial association - LISA. Geographical analysis, 27, pp. 93-115.

Bifet, A., Frank, E. (2010) Sentiment knowledge discovery in twitter streaming data. In International conference on discovery science, pp. 1-15. Springer, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-16184-1_1

Capdevila, J., Cerquides, J., Nin, J., & Torres, J. (2017) Tweet-SCAN: An event discovery technique for geo-located tweets. Pattern Recognition Letters, v. 93, p. 58-68.

Cheng, Z., Caverlee, J., Lee, K., Sui, D. (2011) Exploring millions of footprints in location sharing services. ICWSM, pp. 81-88.

Cheng, Z., Jian, S., Maghrebi, M., Rashidi, T., Waller, S. (2018) Is Social Media an Appropriate Data Source to Improve Travel Demand Estimation Models? In: Transportation Research Board.

Cranshaw, j., Schwartz, R., Hong, J. I., Sadeh, N. (2012) The livehoods project: Utilizing social media to understand the dynamics of a city. Sixth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media.

Ferreira, J. (2013) Mobi-System: towards an information system to support sustainable mobility with electric vehicle integration. Doctoral thesis. Minho's University (Portugal). http://hdl.handle.net/1822/28871

Gao, S., Jiue, Y., Bo, Y.,Yingjie, H., Krzysztof, J. (2014) Detecting origin-destination mobility flows from geotagged Tweets in greater Los Angeles area. In: Eighth International Conference on Geographic Information Science (GIScience'14).

Hanson, S., Huff, J. (1988) Systematic variability in repetitious travel. Transportation, 15(1-2), pp. 111-135. https://doi.org/10.1007/BF00167983

Hanson, S.,Huff, J. Assessing day-to-day variability in complex travel patterns. Transportation Research Record, 891, pp. 18-24, 1981.

Hasan, S., Zhan, X., Ukkusuri, S. (2013) Understanding urban human activity and mobility patterns using large-scale location-based data from online social media. In Proceedings of the 2nd ACM SIGKDD international workshop on urban computing. p. 6. DDOI: 10.1145/2505821.2505823

Hellinga, B. (1995) Estimating dynamic origin-destination demands from link and probe counts. Queen's University at Kingston.

Hu, W., Peter, J. (2017) An adaptive hawkes process formulation for estimating time-of-day zonal trip arrivals with location-based social networking check-in data. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, v. 79, p. 136-155. https://doi.org/10.1016/j.trc.2017.02.002

IBGE. (2018) Pesquisa Nacional por Amostra de Domicílios Contínua. Diretoria de Pesquisas, Coordenação de Trabalho e Rendimento.

Iqbal, M. D. Shahadat, C., Charisma, F., Wang, P., Gonzalez, M. (2014) Development of origin–destination matrices using mobile phone call data. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, v. 40, p. 63-74. http://hdl.handle.net/1721.1/108682

Lima, L. S. (2017) Espraiamento Urbano por Autossegregação e seus Impactos na Acessibilidade Urbana de Fortaleza. Tese de Doutorado. Dissertação. Universidade Federal do Ceará, Fortaleza - CE.

Molloy, J. Moeckel, R. (2017) Improving destination choice modeling using location-based big data. ISPRS International Journal of Geo-Information, v. 6, n. 9, p. 291.

Oliveira, S.F.C., Silva C. A. U., Silva, M. Y. O (2019). O uso do instagram e do twitter para identificação e mapeamento de usos do solo em áreas urbanas: o caso de Fortaleza-CE. Brazilian Journal of Development, v. 5, n. 9, p. 16128-16149. tps://doi.org/10.34117/bjdv5n9-172.

Pereira, R. H. (2013). Tempo de deslocamento casa-trabalho no Brasil (1992-2009): diferenças entre regiões metropolitanas, níveis de renda e sexo. Texto para Discussão, Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (IPEA).

Piza, M. (2012) O fenômeno Instagram: considerações sob a perspectiva tecnológica. Monografia (Graduação em Sociologia). Universidade de Brasília, Brasília.

Ramos, F. R. (2002) Análise espacial de estruturas intra-urbanas: o caso de São Paulo. São José dos Campos: INPE.

Wolf, J. Oliveira, M., Thompson, M. (2003) Impact of underreporting on mileage and travel time estimates: Results from global positioning system-enhanced household travel survey. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, n.1854, p. 189-198. https://doi.org/10.3141/1854-21.

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Publicado

2020-12-15

Como Citar

de Oliveira, S. F. C., & Uchôa da Silva, C. A. (2020). Caracterização de padrões de deslocamentos urbanos em Fortaleza com a utilização de dados de redes sociais georreferenciadas. TRANSPORTES, 28(5), 136–153. https://doi.org/10.14295/transportes.v28i5.2153

Edição

Seção

Artigos