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Título: Percepção dos usuários do Twitter em Curitiba sobre a mobilidade no transporte público
Título(s) alternativo(s): Perception of Twitter’s users from Curitiba about mobility in public transportation
Autor(es): Storrer, Paulo Matheus Peruzzo
Orientador(es): Kozievitch, Nádia Puchalski
Palavras-chave: Redes sociais on-line - Curitiba (PR)
Redes sociais on-line
Transportes - Aspectos sociais
Transporte urbano
Sistemas de informação geográfica
Redes sociais on-line - Curitiba (PR)
Online social networks
Transportation - Social aspects
Urban transportation
Geographic information systems
Data do documento: 1-Dez-2017
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Curitiba
Referência: STORRER, Paulo Matheus Peruzzo. Percepção dos usuários do Twitter em Curitiba sobre mobilidade no transporte público. 2017. 68 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.
Resumo: É nas áreas urbanas que se concentra pouco mais da metade da população mundial. Um desafio das grandes cidades para melhoria da qualidade de vida é a questão sobre mobilidade. Mobilidade envolve tanto o movimento de pessoas e objetos quanto informações. Nesse trabalho será abordada a mobilidade humana. Ao se tratar de mobilidade humana nas grandes cidades também vem a questão do transporte público, que é o meio utilizado pela a maior parte da população para se locomover. Uma cidade com um bom transporte público possibilita não somente melhorias no tráfego, como também no meio ambiente e até na qualidade de vida da população. Uma das formas de medir o quão bom é o transporte público é a partir das opiniões dos usuários. Porém pesquisas de satisfação (p. ex. questionários), mesmo se feitas online, tem uma alta demanda de tempo e esforço, tanto na realização quanto na análise, além de depender de que os usuários respondam a pesquisa. Em contrapartida, os usuários de redes sociais estão a todo momento fornecendo dados, que muitas vezes não são utilizados. A partir dos dados de Tweets geolocalizados em Curitiba, foi realizada uma filtragem a fim de obter as informações relevantes na questão de mobilidade, principalmente no transporte público. Com os dados do filtro, uma análise de sentimento foi aplicada, que em conjunto com uma análise de um Sistemas de Informação Geográfica (SIG) possibilitou uma comparação com os dados do trabalho de Kozievitch et al. (2015), este que contém informações referentes à cidade de Curitiba, como por exemplo sobre abrangência das linhas de ônibus e horários de pico. Por fim foram levantados os prós e contras sobre a utilização de dados provenientes do Twitter, a ferramenta de análise de sentimento escolhida e a disposição gráfica dos dados, como também propostas para trabalhos futuros.
Abstract: It is in urban areas that more than half of the world population is concentrated. A major challenge for large cities to improve quality of life is related to mobility. Mobility can be considered both for the movement of people, objects and information, in this work it will be approached the human mobility. When dealing with human mobility in big cities also comes the issue of public transportation, which is the medium that most of the population uses to get around. A city with good public transportation is a city with a good quality of life. How to measure how good a public transport is? From users’s opinions. However, satisfaction surveys (e. g. questionnaires) have a high demand for time and effort. In contrast, social networking users are constantly providing data, which is often not used. From the geolocated Tweets data in Curitiba, a filtering was done in order to obtain relevant information in the mobility issue, especially in public transportation. With the filter data, a sentiment analysis was applied, that in conjunction with a Geographic Information Systems (GIS) made possible to compare data from the work of Kozievitch et al. (2015), which contains information regarding the city of Curitiba, such as on comprehensiveness of bus lines and rush hours. Finally, were raised the pros and cons of using data from the Twitter, the sentiment analysis tool chosen and the graphical layout of the data, as well as proposals for future work.
URI: http://repositorio.roca.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9200
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