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Professor do Campus Toledo publica artigo no periódico internacional Geographical Information Science
publicado: 09/08/2021 17h24 última modificação: 10/08/2021 07h47

Sidgley Camargo de Andrade, professor do curso de Tecnologia em Sistemas para Internet da UTFPR – Campus Toledo, publicou um artigo no International Journal of Geographical Information Science https://www.tandfonline.com/toc/tgis20/current, um periódico científico de grande relevância na área de ciência da informação geográfica.

O artigo intitulado ‘The effect of intra-urban mobility flows on the spatial heterogeneity of social media activity: investigating the response to rainfall events’ quantifica a heterogeneidade espacial da atividade da rede social com relação à desigualdade intraurbana na cidade de São Paulo.

Um modelo espacial autorregressivo que usa a população e renda como covariáveis e os fluxos migratórios intraurbanos como pesos espaciais foi especificado para explicar a distribuição espacial de padrões espaço-temporais relacionados à eventos de chuva no Twitter vis-à-vis a leituras de precipitação obtidas de um radar meteorológico. 

“Os resultados mostram que a força da atividade do Twitter relacionada aos eventos de chuva segue um padrão de segregação socioespacial radial encontrado em trabalhos geodemográficos sobre a cidade de São Paulo. Isso significa que existe uma persistente divisão digital entre pessoas com alta renda vivendo em áreas urbanas centrais, com acesso a tecnologias de informação e comunicação, e pessoas com renda baixa vivendo em áreas periféricas com acesso limitado à tecnologia.  Dessa forma, isso mostra em quais locais a atividade da rede social poderia ser usada como variável proxy do radar meteorológico”, descreve Sidgley em atenção à Figura 1.

 

Figura 1 - Mapas do grau em que os eventos de chuva são refletidos nos dados do Twitter. (a) Mapa de quintil sobreposto à variável de renda média. (b) Mapa de quintil sobreposto à variável de população.

Figura 1 - Mapas do grau em que os eventos de chuva são refletidos nos dados do Twitter. (a) Mapa de quintil sobreposto à variável de renda média. (b) Mapa de quintil sobreposto à variável de população.

O professor também enfatiza que embora a literatura de análise de de dados em redes sociais tenha encontrado correlações entre fatores sócio-demográficos e a atividade geral da rede social, eles geralmente presudem que a atividade da rede social ocorre apenas onde as pessoas provavelmente dormem (censo demográfico) e não levam em consideração os movimentos regulares das pessoas dentro das cidades.

“Embora os padrões temáticos espaço-temporais extraídos das redes sociais possam ser significativamente tendenciosos em favor de áreas mais ricas e digitalmente inclusivas, os dados de mobilidade poderiam atuar como uma forma de ‘regularização ou justiça espacial’ para usar esses dados em aplicações como planejamento urbano”, explica o docente.

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