Análise de redes sociais com uso de aprendizado de máquina para prever o tráfego de veículos em zonas urbanas

• Processo: 17/00406-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2017
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Roberto Marcondes Cesar Junior
• Beneficiário: Lucas de Carvalho Dias
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Mineração de dados Aprendizado computacional Fontes de informação Mídias sociais Internet Trânsito
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | fluxo de tráfego | Informática urbana | Mineração de Dados | redes sociais | Ciência de Dados

Resumo

A área de informática urbana tem se desenvolvido intensamente nos últimos anos. Técnicas de ciência de dados estão sendo criadas para analisar problemas como violência urbana, trânsito intenso, acidentes de trânsito e gasto energético. O presente projeto se encaixa nesse contexto. Utilizando técnicas de mineração de dados, informações provenientes de redes sociais, aplicativos de trânsito e fontes de notícia na internet serão extraídas, filtradas e formatadas. Ao aplicar os métodos de aprendizado de máquina nessas informações serão obtidas conclusões sobre como o trânsito é afetado dependendo das especificações de eventos que acontecem na cidade (de origem humana ou natural). Ainda com as técnicas de aprendizado de máquina, essas conclusões serão utilizadas para fazer previsões sobre como eventos futuros interferirão no fluxo do trânsito. Adicionalmente, o presente projeto propõe usar dados de mais de uma rede social e também de outras fontes da internet (como dados meteorológicos). (AU)