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O Google Street View também pode ser usado para detectar desigualdades sociais

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Agora é possível detectar sinais de desigualdade socioeconômica em Londres usando um banco de dados do Google Street View. As imagens permitem mensurar as diferenças de qualidade de vida e a renda média associada a cada área geográfica da cidade.

A coleta de dados foi realizada usando 525.860 imagens do Google obtidas em 156.581 códigos postais em Londres e sua região.

Londres

Esra Suel e colegas do Imperial College London projetaram este programa com quase meio milhão de fotos tiradas ” no campo “. Estes foram integrados em um algoritmo. Este último também poderia prever os níveis de criminalidade e certos aspectos da saúde pública.

“Nossos resultados demonstram que as imagens de rua têm potencial para medir as desigualdades e monitorar os impactos das políticas que buscam enfrentá-las”disse o autor do estudo.

Um grande coletor de informações

Esses acadêmicos tentaram ajustar o algoritmo, a ponto de se tornar mais eficiente do que muitos outros meios de detecção. O estudo possibilitou o processamento de uma quantidade incalculável de dados complexos. Assim, os pesquisadores podem confiar nos resultados para tirar conclusões precisas com base nos parâmetros. Este novo método poderia complementar as fontes de dados administrativos.

O banco de dados inclui muitos critérios. A IA pode reconhecer os diferentes níveis de austeridade relacionados à qualidade da habitação e do ambiente de vida. Sinais visuais detectam materiais de construção, deterioração, fontes de poluição atmosférica e sonora e espaços verdes. O ambiente do bairro também é qualificado a partir do tipo de veículos que as pessoas utilizam ou do tipo de comércio.

Uma ferramenta de monitoramento essencial

As grandes cidades abrigam uma maioria crescente da população mundial. Atualmente, é difícil acompanhar sua evolução social, econômica, ambiental e sanitária. No entanto, um profundo conhecimento dessas aglomerações é necessário para avaliar as políticas relacionadas à redução das desigualdades urbanas.

Essa nova abordagem permitirá medir as distribuições espaciais de renda, educação, desemprego, moradia, ambiente de vida, saúde e criminalidade. Além disso, o modelo prevê resultados diretamente de imagens brutas, sem extrair recursos intermediários definidos pelo usuário.

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