Uso de redes neurais artificiais para classificação de municípios quanto à vulnerabilidade social no Estado do Rio Grande do Norte, Brasil

• Autor(a) principal: Wingerter,Denise Guerra
• Data de Publicação: 2020
• Outros Autores: Santos,Emelynne Gabrielly de Oliveira, Barbosa,Isabelle Ribeiro
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Cadernos de Saúde Pública
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-311X2020000805012
• topic: Redes Neurais de Computadores; Vulnerabilidade Social; Indicadores Sociais

Resumo: O objetivo foi aplicar as redes neurais artificiais para classificar os municípios do Estado do Rio Grande do Norte, Brasil, de acordo com sua vulnerabilidade social. Estudo ecológico que utilizou 17 variáveis que refletissem os indicadores epidemiológicos, demográficos, socioeconômicos e educacionais para o ano de 2010. As fontes pesquisadas foram o Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil e o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Para a classificação dos municípios, foram aplicadas as redes neurais artificiais, dos tipos PNN e Multilayer feedforward, resultando a classificação em cinco categorias de vulnerabilidade: muito alta, alta, média, baixa e muito baixa. A fase de treinamento das redes utilizou os valores de mínimo, máximo, percentis 25 e 75 e mediana das 17 variáveis selecionadas. A rede Multilayer feedforward com seis nós apresentou os melhores resultados. Os municípios da região metropolitana (Natal, Parnamirim), das microrregiões do Seridó oriental e ocidental (Caicó, Currais Novos, São José do Seridó, Jardim do Seridó, Parelhas, Carnaúba dos Dantas) apresentaram níveis mais baixos de vulnerabilidade. Os municípios de alta e muito alta vulnerabilidade encontram-se na mesorregião do Leste potiguar: nas microrregiões do Litoral Nordeste (municípios de João Câmara, Touros, Caiçara do Rio dos Ventos) e do Litoral Sul (Nísia Floresta, São José do Mipibu, Arês, Canguaretama). A rede neural classificou os municípios com elevada precisão, destacando os que possuem extrema vulnerabilidade daqueles que detêm os melhores indicadores sociais.