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Publicação

A importância do espaço urbano para o sentimento: análise baseada em redes sociais

2021-11-20Documento de conferência Acesso aberto
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dc.contributor.authorBetco, Iuria
dc.contributor.authorEncalada, Luis
dc.contributor.authorRocha, Jorge
dc.date.accessioned2021-11-22T10:00:46Z
dc.date.available2021-11-22T10:00:46Z
dc.date.issued2021-11-20
dc.description.abstractRecentemente, tem-se verificado um despertar do interesse pela importância da qualidade do espaço no suporte à vida saudável (estilo de vida saudável) em áreas urbanas. As ligações entre o espaço e a saúde foram reconhecidas ao longo da história, tendo sido uma das forças motrizes do movimento dos parques urbanos no século XIX na Europa e na América do Norte. No entanto, muitos dos mecanismos por detrás dessas ligações eram mal compreendidos ou careciam de evidências científicas rigorosas. Atualmente, as novas técnicas de análise espacial permitem estudar estes mecanismos com rigor, ajudando a satisfazer os padrões científicos exigidos e viabilizar tomadas de decisão mais informadas, nomeadamente ao nível do planeamento urbano. O presente trabalho tem como enfoque a análise de sentimento em ambiente urbano, tendo em vista a complexidade dos problemas e as estratégias necessárias para ampliar o desenvolvimento das potencialidades locais da cidade de Lisboa. A análise do sentimento com recurso às redes sociais permitirá identificar os locais mais críticos, em que o mal-estar prevalece. Para a sua identificação foi considerado um conjunto de variáveis que caracteriza a morfologia da cidade de Lisboa: altura dos edifícios, uso e ocupação do solo, estruturas verdes e azuis, sombras, níveis de ruído, etc. De modo a identificar quais as variáveis que mais pesam no bem-estar foram utilizados os Generalized Linear Models (GLM), onde a variável dependente traduz o sentimento, e o conjunto de variáveis independentes estão relacionadas com as características da cidade que, após avaliação estatística, se irão considerar mais pertinentes. A predição de um valor de sentimento para toda a cidade foi feita usando métodos de machine learning como o Random Forests (RF).pt_PT
dc.description.versionN/Apt_PT
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10451/50147
dc.language.isoporpt_PT
dc.peerreviewednopt_PT
dc.subjectEspaço urbanopt_PT
dc.subjectBlue printpt_PT
dc.subjectGreen printpt_PT
dc.subjectredes sociaispt_PT
dc.subjectsentimentopt_PT
dc.titleA importância do espaço urbano para o sentimento: análise baseada em redes sociaispt_PT
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oaire.citation.conferencePlaceCoimbrapt_PT
oaire.citation.titleXIII Congresso da Geografia Portuguesa. O compromisso da Geografia para territórios em mudançapt_PT
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