Banca de DEFESA: GISLIANY LILLIAN ALVES DE OLIVEIRA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : GISLIANY LILLIAN ALVES DE OLIVEIRA
DATA : 24/01/2020
HORA: 14:00
LOCAL: CIVT B321
TÍTULO:

Uma abordagem orientada a dados para a criação de um indicador de habitabilidade baseado na API da UBER



PALAVRAS-CHAVES:

Ciência de dados, Uber, Indicadores de Habitabilidade, Urbanização, Desenvolvimento Urbano Sustentável.



PÁGINAS: 80
RESUMO:

Um dos dilemas globais refere-se à acelerada transição urbana vivida nas últimas décadas. Por isso, é de suma importância a promoção de um desenvolvimento urbano sustentável para acomodar esse crescimento populacional. Nesse sentido, surge o conceito de habitabilidade, um princípio que combina atributos econômicos, sociais e ambientais a fim de promover a qualidade de vida e o bem-estar, e que é amplamente tratado na Nova Agenda Urbana (NAU) adotada pela Organização das Nações Unidas (ONU) em 2016. A NAU define políticas para promover a consolidação dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), particularmente o Objetivo 11, focado em um futuro pró-urbano. Para efetivar tais objetivos é preciso acompanhar o andamento da sua implementação através de indicadores, contexto em que a habitabilidade pode se enquadrar como um indicador para esse propósito. Todavia, há um impasse relacionado à indisponibilidade, má qualidade e agregação dos dados existentes, dificultando esse monitoramento. Nesse cenário, este trabalho propõe a criação de um indicador de habitabilidade que, além dos dados tradicionais dos censos, também utilize fontes de dados alternativas, como as disponibilizadas pela Uber, um serviço popular de viagens. Presumindo que o comportamento do serviço da Uber possa refletir a dimensão da habitabilidade, uma abordagem orientada à dados (ciência de dados) baseada na análise exploratória e espacial dos dados foi então conduzida, utilizando as Estimativas de Tempo até o Embarque (ETE) da Uber coletadas para o município brasileiro de Natal (RN). Essa abordagem objetiva, por fim, a criação de um indicador composto que possa representar, em algum nível, a habitabilidade para a cidade natalense. A metodologia proposta foi aplicada em dois diferentes níveis de agregação espacial: bairros e Unidades de Desenvolvimento Humano (UDH). Os resultados das análises mostraram como o serviço da Uber varia espacialmente e como ele reage a mudanças climáticas, festividades e outros eventos, além de apresentarem as relações desses dados com indicadores sociais e infraestruturais. Observou-se também que diferentes níveis de agregação espacial causam influências sobre as ETE da Uber e seu relacionamento com as variáveis socioeconômicas. Por fim, o indicador proposto foi criado para as UDH, podendo ser aplicado no monitoramento do desenvolvimento sustentável. Concluiu-se ainda que nas regiões administrativas Oeste e Norte de Natal há uma predominância de localidades com os piores indicadores de habitabilidade.



MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2885532 - IVANOVITCH MEDEIROS DANTAS DA SILVA
Interno - 1153006 - LUIZ AFFONSO HENDERSON GUEDES DE OLIVEIRA
Externa ao Programa - 2081758 - LUCIANA CONCEICAO DE LIMA
Externa à Instituição - PATRICIA TAKAKO ENDO - UPE
Notícia cadastrada em: 09/12/2019 15:28
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