Characterisation Of Individual Mobility, For Non-Routine Mobility Patterns

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Cunha, Inês Rovisco Pereira Faria da
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: eng
Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10316/84926
Resumo: Dissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Civil apresentada à Faculdade de Ciências e Tecnologia
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spelling Characterisation Of Individual Mobility, For Non-Routine Mobility PatternsCaracterização da mobilidade individual, para padrões de mobilidade não rotineirosMobilidade UrbanaMobilidade SustentávelComportamento de ViagemEscolha do DestinoModelaçãoUrban MobilitySustainable MobilityTravel BehaviourDestination ChoiceModellingDissertação de Mestrado Integrado em Engenharia Civil apresentada à Faculdade de Ciências e TecnologiaO planeamento de transportes é, geralmente, baseado em dados sobre viagens diárias e não considera outros tipos de viagem, como lazer, social, turismo, etc. Além disso, também não considera viagens em todos os momentos do dia. Essa lacuna leva a que, em muitos casos, a oferta não corresponda à procura. Com a falta de transporte público ou outras infraestruturas para a sustentabilidade do transporte, as pessoas são incentivadas a usar modos não sustentáveis, como o carro, para viagens fora da rotina. Nos últimos anos, houve também um aumento brutal na adoção e uso de plataformas e serviços de redes sociais. Por exemplo, a plataforma “Foursquare” tem mais de 50 milhões de utilizadores em todo o mundo e mais de 105 milhões de locais mapeados em todo o mundo. Estes fornecem informações que permitem não só a compreensão das atividades sociais, mas também a compreensão dos padrões de viagens, vicissitudes e tendências dos utilizadores. Todos esses dados de mobilidade, aliados às modernas técnicas de geoprocessamento, Análise de Redes Sociais (SNA) e fusão de dados, oferecem novas possibilidades de identificação de destinos e atividades, permitindo a análise da conexão entre espaços cibernéticos e físicos. Neste trabalho, propomos estudar a mobilidade dos utilizadores para extrair padrões de mobilidade em cenários fora de rotina de múltiplas fontes de dados. Este estudo procurou combinar dados de mobilidade recolhidos de uma aplicação de telemóvel e dados de redes sociais, especificamente do "Facebook", "infoPorto" e "Foursquare". Uma extensa análise dos dados foi realizada para identificar padrões de mobilidade. Os resultados devem fornecer orientações para o apoio à decisão em políticas de mobilidade sustentável na área do Grande Porto. Os programas utilizados foram ArcGIS e SPSS. Com base nos resultados, dois modelos de escolha discreta foram desenvolvidos. Através desses modelos, procurámos identificar os fatores que influenciam a escolha do meio de transporte para viagens de lazer, e também a escolha do destino para o mesmo fim.Transport planning, in general, is based on data about daily trips and does not consider other types of travel such as leisure, social, tourism, etc. It also does not consider travel at all times of the day. This gap means that, in many cases, the supply does not correspond to the demand. With a lack of public transport or other infrastructures for transport sustainability, people are encouraged to use non-sustainable modes such as the car for out-of-routine travelling. In recent years there has also been a brutal increase in the adoption and use of social media platforms and services. As an example, “Foursquare” platform has more than 50 million users worldwide, and more than 105 million mapped locations around the world. These provide information that allows not only the understanding of social activities but also the understanding of travel patterns, vicissitudes and trends of users. All this mobility data, together with modern geoprocessing techniques, Social Network Analysis (SNA) and data fusion, offer new possibilities for identifying destinations and activities, allowing the analysis of the connection between cybernetic and physical spaces. In this work, we propose to study the mobility of users to extract mobility patterns in out-ofroutine scenarios from multiple data sources. This study sought to combine mobility data collected from a mobile phone application and social networking data, specifically from "Facebook", "infoPorto" and "Foursquare". Extensive analysis of the data was performed to identify patterns of mobility. The results should provide guidelines for decision support in sustainable mobility policies in the Greater Porto area. The programs used were ArcGIS and SPSS. Based on the results, two discrete choice models were developed. Through these models, we tried to identify which factors influence the choice of mode of transport for leisure travel, and also the choice of destination for the same purpose.Outro - “URBY.Sense” project (POCI-01-0145-FEDER016848) is co-financed by COMPETE 2020, Portugal 2020 - Programa Operacional Competitividade e Internacionalização (POCI), Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER) and Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT).2018-09-17info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/84926http://hdl.handle.net/10316/84926TID:202172252engCunha, Inês Rovisco Pereira Faria dainfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2019-06-02T15:01:26Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/84926Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:06:25.395860Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse
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