CALABRESE e outros - 2007 - draft

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Projeto: Cidadão em Rede: De Consumidor a Produtor de Informação sobre o Território
Convênio de Cooperação Tecnológica Prodeb/UFBA
Período: jan 2013/jan 2014
Título: Análise da cidade com uso da rede de telefones móveis
Fonte:
CALABRESE, Francesco; READES, Jon ; RATTI, Carlo. “Eigenplaces: analyzing cities using the space-time
structure
of
the
mobile
phone
network”.
Draft
disponível
em
http://senseable.mit.edu/papers/pdf/2007_Calabrese_Reades_Ratti_EPB.pdf
Versão final do artigo: Reades J, Calabrese F, Ratti C, 2009, "Eigenplaces: analysing cities using the
space – time structure of the mobile phone network" Environment and Planning B: Planning and Design
36(5) 824 – 836
***
É difícil analisar fluxos de pessoas, veículos e informações nas cidades conectadas utilizando métodos
tradicionais da pesquisa em Ciências Sociais. Redes de comunicações digitais são ideais para examinar o
fluxo de pessoas e informações através do tempo e do espaço.
Tentativas de usar telefones fixos e a Internet para a pesquisa urbana são limitadas: mesmo permitindo
coordenação a distância, telefones fixos não podem ser utilizados para investigar o que acontece
quando o usuário sai porta afora. Em contraste, a a rede de telefonia móvel é, ao mesmo tempo, móvel
e localizável no espaço. Além disso, a enorme extensão da rede espacial e cobertura temporal contínua
torna-a ideal para o estudo do funcionamento das cidades e regiões como um todo holístico, algo que é
funcionalmente impossível, ou pelo menos proibitivamente caro, utilizando-se metodologias tais como
surveys e contagens.
Neste artigo, agregaremos dados de uso do telefone móvel para explorar padrões espaço-temporais na
cidade de Roma, Itália, buscando evidências da correlação entre uso da terra e uso de telefones móveis.
Primeiro, ligaremos o uso de telefones móveis à geografia física através de dados sobre instalações
comerciais anunciadas nas “Pagine Gialle” (correspondente italiano das “Páginas Amarelas”). Então,
usaremos eigendecomposition - processo semelhante à análise fatorial - para extrair estruturas de uso
recorrentes. Chamamos de “eigenplaces” esses padrões recorrentes na rede de telefonia móvel:
espaços que apresentam padrões similares de atividade na rede sem fio ao longo do tempo.
Neste artigo vamos nos concentrar em dados Erlang coletados ao longo de três meses no final de 2006
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cobrindo uma região de 47 km . Um Erlang é definido como uma pessoa-hora de uso do telefone. Um
Erlang pode ser o resultado de uma única pessoa que fala durante uma hora; de duas pessoas que falam
meia-hora cada uma; de trinta pessoas falando dois minutos cada, e assim por diante. Com efeito, dados
Erlang fornecem uma visão do espaço urbano através do consumo de largura de banda;
conseqüentemente fornece uma percepção indireta da dinâmica espacial e temporal da vida urbana.
***
A distribuição de picos Erlang claramente se mostrou relacionada com a infraestrutura da cidade. Os
dois maiores níveis de Erlang no mapa estão ligados aos fluxos de pessoas na principal estação de trens
de Roma (Termini) e a um local que abrange a Praça de Espanha e a maioria dos pontos altos de Roma,
que hospeda uma variedade de telecomunicações prontamente visíveis aos telefones em busca de um
sinal.
Essa simples projeção é altamente sugestiva de uma relação concreta entre o uso do telefone e a
geografia física e socioeconômica. Contudo essa conexão intuitiva é insuficiente por si só para validar
nossos achados. Precisávamos de uma maneira de ir além do conhecimento experimental de Roma e
ligar características objetivas da cidade a Erlang específicos. Para isso seria necessário uma correlação
com base de dados suficientemente independente do sistema de telefonia móvel. Desejávamos
demonstrar uma ligação direta entre o uso do telefone móvel e os tipos de atividade urbana, para
fornecer uma sólida base empírica para a nossa metodologia de análise.
Notas técnicas - tradução livre
Maria Célia Furtado Rocha
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Fonte:
structure
of
the
mobile
phone
network”.
Draft
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em
Com base nos dados de negócios locais obtidos na lista telefônica (http://www.paginegialle.it/),
distribuídos numa grade, verificou-se o número total de negócios em cada célula da grade e tentou-se
relacioná-lo com o pico Erlang. A normalização tanto do pico quanto do número total de negócios
tornou fácil examinar a relação entre essas duas variáveis. Alta intensidade indica áreas cujo nível de uso
é muito maior do que o número de empresas na área nos faria esperar; valores negativos indicam o
contrário: áreas onde o uso da largura de banda é menor do que o número de empresas nos levaria a
esperar.
Desvios da norma estão claramente agrupados no centro de Roma. Isso sugere que, pode haver,
simultaneamente, uma relação mais linear entre Erlang e contagem de negócios em áreas com baixos
níveis globais de atividade humana, enquanto que, no centro urbano de uma cidade como Roma, esta
relação é muito mais complexa.
Foram escolhidas algumas poucas subcategorias na base de dados para mostrar a distribuição espacial
que sugere usos da terra. As seis categorias escolhidas foram: 1) acomodação, como albergues e
pensões; 2) varejo do cotidiano, como bancas de revista e jornais; 3) jantar fora, envolvendo bares,
cafés e restaurantes; 4) entretenimento, como teatros, cinemas, pubs, cervejarias, discotecas; 5) venda
de alimentos no varejo como lojas de conveniência, de frutas e verduras e 6) parques naturais,
zoológicos, parques aquáticos.
Para cada categoria, obtivemos um Quociente de Localização (LQ) para cada pixel, em Roma. O LQ foi
calculado com base no número de empresas de cada categoria para um dado pixel dividido pelo número
total de empresas existentes no pixel. O resultado foi, por sua vez, dividido pelo número total de
empresas existentes em Roma para a categoria sobre o número total de empresas em toda Roma.
A distribuição espacial do LQ é mostrada na figura a seguir.
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Fonte:
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phone
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Draft
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Com exceção da categoria "Parques", que se concentra quase exclusivamente em uma parte de Roma,
cada categoria de negócios se encontra distribuída de uma forma que sugere uma lógica espacial
específica.
A categoria “Entretenimento” parece estar muito bem agrupada, com um pequeno número de pixels,
indicando uma ligeira tendência de que os aglomerados de densidade mais alta se localizem fora do
núcleo romano e próximos às rodovias orbitais e radial, embora sem qualquer estrutura global óbvia.
Em contraste, “Acomodação” está em localização central, perto das áreas freqüentadas por turistas,
mas também tem importantes grupos periféricos que estão ligados a vários tipos de transporte
(próximos a dois aeroportos e orbitais, por exemplo). A categoria “Jantar Fora” sugere, em certa
medida, a paixão conhecida dos italianos por alimentos – restaurantes estão literalmente por toda
parte.
Para uma visualização final, traçamos a localização dos picos observados em diferentes momentos em
um mapa de Roma.
Fonte: http://www.envplan.com/ep/misc/b34133t/b34133t-f9.pdf
Discussão
Nós mostramos que existe um relacionamento identificável entre atividade de negócio e pico Erlang,
mas a natureza desta relação está longe de ser simples nas zonas mais fortemente desenvolvidas.
Nós também desenvolvemos algumas representações da atividade empresarial em Roma que fornecem
suporte empírico para o nosso conhecimento experiencial da cidade – embora indireta, a distribuição
das empresas fornece importante evidência de que o pico de uso do telefone está relacionado ao uso
local do terreno, seja ele residencial, comercial , ou orientado ao varejo, ou alguma combinação deles.
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No entanto, não podemos atribuir locais a categorias singulares a priori. Por esse motivo se revelou
difícil mapear vetores de tipos discretos de uso da terra ou de atividade humana. Isso torna o processo
difícil uma vez que nenhum lugar em Roma é simplesmente destinado a “trabalho” ou “residência” ou
“outro”.
Ao contrário do Reino Unido, a Itália não torna disponível dados de baixo nível de recenseamento
gratuitamente para fins de pesquisa. Nossa incapacidade de acessar esses dados detalhados do censo
revelou-se uma restrição particularmente grave. Roma possui um alto nível de sobreposição de usos, e
era impossível distinguir entre células que poderiam ser chamadas de “residencial” ou “negócio”, sem
dados do censo. Poderíamos ter tentado usar a distribuição de varejistas de alimentos e varejistas de
mercadorias do cotidiano (“daily retailers”) do tipo bancas de jornais e revistas e locais de aquisição de
passagens de transporte para inferir áreas residenciais, mas isso não teria colocado a nossa análise em
terreno mais firme. Assim, uma das características mais importantes potenciais da cidade tornou-se
completamente inacessível.
A falta de pesquisas neste domínio levou-nos a tentar uma variedade de abordagens analíticas, algumas
das quais cooptadas de campos como ciências da computação e astronomia, na esperança de lançar luz
sobre as características observadas na base de dados Erlang.
A capacidade de explorar dados do telefone móvel para análise e planejamento urbano representa uma
enorme oportunidade para expandir nosso conhecimento dos sistemas urbanos. Ao fazer isso, podemos
desenvolver formas de melhorar a prestação de serviços a todos os habitantes. Ao invés de vermos a
cidade em termos de infraestruturas estáticas, nos tornamos capazes de concebê-la como um conjunto
articulado de fluxos humanos (e imobilidades), e podemos tentar chegar de uma forma otimizada à
natureza do problema, a partir do ponto de vista humano e não físico.
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