Análise de dados provenientes de dados relacionados a eventos urbanos é uma área de estudos multidisciplinar que não é uma novidade. Diversos autores, sistematicamente, ao longo do tempo têm feito estudos sobre o assunto. Entretanto, o que se destaca como novo é a quantidade e variedade de dados que estão sendo adquiridos ou medidos diariamente das cidades mundo a fora.
A chamada Urban Analytics tem por objetivo usar métodos e técnicas estatísticas e computacionais nos mais variados dados urbanos para ajudar a descrever e entender as relações entre o espaço, seus elementos tridimensionais e a população.
Do ponto de vista da análise de dados, as cidades são ambientes capazes de prover conjuntos de dados fascinantes e dinâmicos para qualquer cientista de dados. Dados provenientes de sistemas urbanos geram bases de dados, do mundo real, que necessitam métodos particulares que serão aplicados a problemas urbanos particulares.
Novas formas de tecnologia estão sendo rapidamente embarcadas nos sistemas urbanos devido ao aumento da população urbana e a necessidade de desenvolvimento, assim, já existe uma quantidade valiosa de dados sendo gerados. Urban analytics representa a metodologia para estudar e gerenciar cidades ricas em dados.
Como exemplos de sistemas urbanos ou relação entre os elementos pertences a este, pode-se citar mobilidade, conectividade e acessibilidade que influenciarão a demografia e relações socioeconômicas.
As métricas envolvendo dados urbanos podem ser usadas para responder perguntas sobre quão rica ou segura uma cidade pode ser, ainda podem ser usadas como elemento de comparação entre as cidades. A definição de um conjunto de métricas urbanas podem servir de guias para decisões governamentais e análises científicas. Muitos indicadores que medem a economia local e o bem-estar social, tais como taxas de desemprego, custo de vida, mortalidade, pobreza e etc também podem ser empregados. Outro fator importante a ser considerado é o fenômeno da aglomeração resultante das relações não lineares na dinâmica social e organização das cidades e são manifestados como leis sistemáticas de crescimento que explicitamente mostram que as cidades são mais que soma linear de seus componentes individuais.
As grandes cidades obtêm muitas vantagens de grandes populações como especialização econômica mais eficiente e divisão de trabalho, ajuste socioeconômica mais eficiente que facilita os mercados sociais e econômicos, também facilita o compartilhamento de recursos resultando em maiores economias de escala e aprendizado mais rápido e inovação a partir da observação e recombinação de um maior e mais diversificado conjunto de processos tecnológicos e organizacionais.
As métricas utilizadas na representação dos dados podem ter uma dependência espacial muito forte, assim, o valor de uma variável estará associado uma localização e o seu valor será fortemente afetado pela vizinhança mais próxima em detrimento das amostras mais distantes. Partindo-se da relação entre distância e geometria, pode ser realizado uma sistemática e exaustiva análise urbana, focados principalmente nas relações dos prédios e ruas que compõem o corpo, artérias e esqueleto de uma cidade.
Análises podem ser feitas a partir da medição das dimensões de elementos morfológicos, suas partes e estruturas agregadas; quantificação de formas geométricas representando uma grande gama de características morfológicas; captura da distribuição espacial dos elementos de um determinado tipo, assim como a relação entre diferentes tipos; densidade e outros tipos de características de intensidade; diversidade dos vários aspectos da forma urbana; conectividade da ruas urbanas e geração de elementos relacionais da forma urbana.
A análise morfológica inicia com elementos morfológicos que representam os prédios e ruas. No caso de prédios a representação geométrica é chamada de footprint. Usando as bibliotecas apropriadas pode-se facilmente obter-se a representação dos prédios de uma região a partir de coordenados ou endereços. A figura abaixo exemplifica a footprint dos prédios no enterno do Palazzo Montecitorio em Roma – Itália.
Com as geometrias dos prédios é possível calcular a área de cada prédio e gerar uma escala de cores em função da área calculada.
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