Avaliação das desigualdades espaço-temporais de mobilidade e acessibilidade com base em big data

• Processo: 21/01636-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2021
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2024
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia de Transportes - Planejamento de Transportes
• Pesquisador responsável: Mariana Abrantes Giannotti
• Beneficiário: Matheus Henrique Cunha Barboza
• Instituição Sede: Faculdade de Filosofia, Letras e Ciências Humanas (FFLCH). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/07616-7 - CEM - Centro de Estudos da Metrópole, AP.CEPID
• Bolsa(s) vinculada(s): 21/09208-0 - Avaliação das desigualdades espaço-temporais de mobilidade e acessibilidade com base em big data, BE.EP.DR
• Assunto(s): Análise espaço-temporal Desigualdades Mobilidade Acessibilidade Exclusão social Transportes Big data
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Accessibility Inequalities | Call detail records | Mobility inequalities | Transport related social exclusion | Informações espaciais

Resumo

Os estudos de transporte baseados em big data têm ganhado relevância, assim como a utilização do conceito de acessibilidade para avaliar questões de equidade, porém, até onde sabemos, essas duas frentes ainda não estão relacionadas na literatura. Este estudo busca integrá-los, utilizando dados telefônicos, combinados com os dados tradicionais da pesquisa domiciliar origem-destino, para propor uma medida de acessibilidade espaço-temporal com base nos padrões identificados com big data, aproveitando a ampla parcela da população que é representada com esses novos dados. As medidas espaço-temporais são apontadas como mais precisas na avaliação da equidade no transporte, pois revelam diferenças nos orçamentos de tempo pessoais, mas as pesquisas neste campo são limitadas pela necessidade de um diário de atividades dos usuários, que pode ser obtido pelos métodos tradicionais, mas apenas para uma pequena parcela da população. Este projeto pretende resolver este problema propondo novos métodos para capturar as desigualdades no transporte e as desigualdades espaciais relacionadas com base em big data. (AU)