Redes complexas ajudam a entender movimento diário da população entre cidades – Saense
O movimento pendular é realizado, diariamente, por pessoas que moram em uma cidade mas trabalham em outra – Foto: Marcos Santos / USP Imagens
Na última semana, a Scientific Reports, renomada revista científica de acesso aberto e com variados temas de ciências naturais e clínicas, publicou um artigo desenvolvido pelos pesquisadores Gabriel Spadon, André Carvalho, José Rodrigues Júnior e Luiz Alves. Os três últimos são membros do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI).
O artigo Reconstructing commuters network using machine learning and urban indicators – em tradução livre, "Reconstruindo as redes de migração pendular usando aprendizado de máquina e indicadores urbanos" – aborda a mobilidade urbana, mais especificamente o fluxo de pessoas que moram em uma cidade e trabalham em outra: a chamada "migração pendular". Os autores representaram o sistema como uma rede complexa para tentar quantificar o número de pessoas que viajam entre cidades, considerando indicadores além da distância entre as cidades e o tamanho de suas populações.
Para chegar aos resultados, os pesquisadores utilizaram recursos do CeMEAI, como o cluster Euler. "Nossos resultados revelam que as previsões baseadas em algoritmos de aprendizado de máquina e indicadores urbanos podem reconstruir a rede de migração pendular com 90,4% de precisão e descrever 77,6% da variação observada no fluxo de pessoas entre cidades. O apoio do CeMEAI foi essencial para desenvolver essa pesquisa", pontua Alves. [1]
[1] Por Leonardo Zacarin / Comunicação CeMEAI.
Como citar esta notícia científica: Jornal da USP. Redes complexas ajudam a entender movimento diário da população entre cidades. Texto de Por Leonardo Zacarin. Saense. https://saense.com.br/2019/08/redes-complexas-ajudam-a-entender-movimento-diario-da-populacao-entre-cidades/. Publicado em 30 de agosto (2019).