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Lisboa, cidade inteligente: identificação de padrões na aplicação «Na minha rua»
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| 5.51 MB | Adobe PDF |
Advisor(s)
Abstract(s)
A sociedade contemporânea encontra-se em rápida transformação, marcada por avanços
tecnológicos consecutivos, como a digitalização, o uso da Inteligência Artificial (IA), a
globalização e a crescente urbanização. Estima-se que 68% da população mundial será
urbana até 2050. Esta tendência de crescimento dos centros urbanos trará novos desafios e
exigirá novas abordagens na gestão das cidades.
O consumo de recursos nas grandes áreas urbanas afeta diretamente o aumento da poluição,
a escassez de recursos naturais, o aumento do consumo energético, entre outras
consequências. Atualmente, um dos principais problemas da mobilidade urbana é o
congestionamento de tráfego, causado principalmente pela preferência dos cidadãos por
veículos próprios em detrimento dos transportes públicos, o que gera problemas ambientais
na maioria das cidades europeias. Muitos destes problemas podem ser mitigados através do
uso das Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC), contribuindo para uma gestão e
planeamento municipais mais eficientes e sustentáveis, originando o conceito de Smart City
(SC).
Durante a pandemia de COVID-19, a tecnologia desempenhou um papel crucial ao capacitar
os governos locais com informações e dados que permitiram uma melhor gestão da crise de
saúde pública. Assim, tornou-se evidente a importância das Smart Cities (SC) como resposta
aos desafios urbanos atuais.
Esta dissertação de mestrado realiza uma análise exploratória de dados recorrendo ao
algoritmo de mineração FP-Growth no sentido de identificar padrões e as potenciais causas
das reclamações submetidas pelos munícipes através da aplicação “Na Minha Rua” em
determinadas zonas da cidade. Foi possível apurar que as freguesias presentes no estudo,
apresentam uma problemática associada à área da higiene urbana, sendo a área de tipologia
com maior número de ocorrências num total de nove áreas. De uma forma transversal as
freguesias do município de Lisboa revelam padrões associados a tipologias como a
acumulação de entulho na via pública, sacos e lixos abandonados, pragas e doenças, recolha
de monstros e grafitis, que configuram um risco de saúde pública. Estas tipologias de ocorrências podem ainda ser agravadas de forma sazonal dependendo da estação do ano.
Para mitigar estes e outros potenciais problemas, é fundamental uma gestão mais eficiente e
eficaz do espaço público por parte dos serviços municipais, através da identificação,
prevenção e resolução dos problemas diários relatados pelos munícipes. Dentro da mesma
freguesia existem padrões de ocorrência que diferem de acordo com a subsecção em análise,
o que acaba por permitir caracterizar e identificar potencias causas para as ocorrências
reportadas.
Foi desenvolvido um interface gráfico interativo de filtragem de ocorrências, onde a
distribuição das mesmas é apresentada com a finalidade de apurar a zona geográfica em que
estas ocorrem de forma mais significativa. O meio geográfico envolvente e a suas
características, tais como, zonas verdes, serviços, restauração entre outros, podem ter
impacto e justificar a existência de queixas sistemáticas. Nesse contexto a utilização de
dispositivos IoT integrados com sistemas de gestão urbana apresentam um enorme potencial
como forma de monitorar e aferir métricas relevantes, respondendo às necessidades dos
cidadãos e promovendo cidades mais inteligentes.
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Keywords
Cidade inteligente Internet das coisas CRISP DM Lisboa Sustentabilidade