A importância do ambiente urbano para o bem-estar: Análise em Lisboa – Portugal - utilizando redes sociais

Abstract

Os problemas de saúde mental têm vindo a aumentar em todo o mundo, o que poderá estar associado ao crescimento da população urbana e ao estilo de vida a ela associado. O reconhecimento de que os diversos aspetos do ambiente ur-bano podem afetar a saúde mental dos indivíduos tem vindo a aumentar, uma vez que, estes são responsáveis por facilitar ou inibir comportamentos e estilos de vida que impactam o sentimento. Neste contexto é importante compreender o potencial impacte do ambiente urbano da cidade de Lisboa. Para tal recorreu-se à análise de sentimentos, utilizado um léxico do NRC Sentiment and Emotion, a partir de dados da rede social Twitter, possibilitando a identificação dos locais em que tanto o sentimento positivo como negativo prevalecem. De seguida fez-se uso de um modelo de machine learning (ML) associado a um modelo-agnóstico de modo a aumentar a compreensão dos fatores do ambiente urbano que podem explicar o sentimento. Foram testados 4 modelos de ML, Random Forest (RF), Ex-treme Gradient Boosting (XGBoost), Neural Network (NN), o K-Nearest Neighbour (KNN) e um modelo linear para comparação (Generalized Linear Model - GLM). Os modelos agnósticos aplicados, o Local Interpretable Model-Agnostic Explanations (LIME) e o SHapley Additive exPlanation (SHAP), desempenharam um papel funda-mental neste estudo. Respondendo à questão de partida, as variáveis explicativas que mais se relacionam com o sentimento são a distância a equipamentos fitness, a distância aos espaços verdes, a popularidade dos locais (estimada através da rede social Flickr) e a distância à rede ciclável.

Keywords

• bem-estar
• redes sociais
• análise de sentimento
• morfologia urbana
• machine learning