Esse trabalho propõe articular dois eixos principais de análise: investigar os padrões de atividades de 105 residentes de Paraisópolis, segunda maior favela de São Paulo, e avaliar o processo de coleta e processamento de dados de múltiplos dias obtidos a partir de um aplicativo instalado nos smartphones. Os dados foram obtidos por meio de uma entrevista domiciliar realizada em campo e pela coleta de dados de localização de GPS a cada cinco minutos, pelo período de uma semana. A partir dos dados de localização, foram identificadas atividades e locais de interesse para cada indivíduo. As atividades foram classificadas em seis categorias, usadas para descrever os padrões de atividades dos moradores. Uma segunda rodada de classificação agrupou os indivíduos que apresentavam padrões semanais de atividades semelhantes, em sete grupos distintos. A composição de cada grupo de indivíduos foi investigada segundo as características socioeconômicas das pessoas que os formavam, permitindo avaliar se os grupos com comportamento de atividades similar apresentavam também homogeneidade no que diz respeito ao gênero, idade, renda, ocupação, nível de escolaridade, entre outros atributos. Os resultados indicam que entre os sete grupos de indivíduos identificados, dois grupos realizam a maior parte de suas atividades na residência; outros dois grupos possuem uma atividade principal dentro de Paraisópolis, sendo que um deles apresenta padrão mais regular e o outro, padrão mais variado; e outros três grupos apresentam uma atividade principal fora de Paraisópolis, sendo o primeiro com padrão mais regular, o segundo com padrão mais variado e um terceiro grupo com padrão muito variado e ativo, com alto número de atividades realizadas no período. Destaca-se o fato de que entre todos os indivíduos, 56% foram classificados em grupos de comportamento variado, apontando para a necessidade de considerar outros tipos de padrões de atividades nos processos de modelagem de transportes, além dos padrões regulares tipicamente considerados, como casa-trabalho. / This dissertation explores two main lines of research: to investigate the activity patterns of 105 residents of the Paraisópolis, second largest slum of São Paulo, using data collected over multiple days using smartphones. Data was collected with a home interview and tracking GPS location every 5 minutes for one week. Based on location data, individual stays and points of interest we inferred. Based on their characteristics, stays were clustered into 6 classes, later used to describe individuals\' weekly activity patterns. Individuals were then clustered into 7 categories, based on similarity of their activity patterns. Each group of individuals was then investigated regarding its socioeconomic and demographic composition, to verify if similarity of behavior was associated with homogeneity concerning gender, age, income, occupation, level of education, among other attributes. Results suggest that among the seven clusters of individuals, two of them conduct most of their activities at home; individuals of other two groups seem to have a main frequent regular activity outside their home but within the area of Paraisópolis, one with greater diversity of activities than the other; finally, individuals of the three remaining groups participate in a frequent regular activity outside Paraisópolis, differing among themselves concerning variability and number of other activities conducted during one week. It should be highlighted that 56% of the people in the sample was classified in groups with diversified behavior, indicating the need to consider other activity patterns beyond the more usual simple commute considered in modelling efforts.
Identifer | oai:union.ndltd.org:usp.br/oai:teses.usp.br:tde-18092018-080709 |
Date | 29 June 2018 |
Creators | Pizzol, Bruna |
Contributors | Strambi, Orlando |
Publisher | Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP |
Source Sets | Universidade de São Paulo |
Language | Portuguese |
Detected Language | Portuguese |
Type | Dissertação de Mestrado |
Format | application/pdf |
Rights | Liberar o conteúdo para acesso público. |
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