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    Estudo usa mídias sociais e aprendizado de máquina para mostrar injustiças ambientais nos parques urbanos da Filadélfia
    Título:Aproveitando as mídias sociais e o aprendizado de máquina para descobrir injustiças ambientais nos parques urbanos da Filadélfia

    Resumo:
    A injustiça ambiental, uma questão social e ambiental significativa, refere-se à distribuição desproporcional de perigos e benefícios ambientais entre diferentes populações. Este estudo tem como objetivo investigar e destacar as injustiças ambientais nos parques urbanos da Filadélfia, aproveitando dados de mídia social e técnicas de aprendizado de máquina.

    Esta pesquisa contribui para o crescente corpo de conhecimento sobre justiça ambiental no contexto do planejamento urbano e da equidade dos parques, utilizando dados de mídias sociais como uma nova fonte de dados. Esta abordagem permite a análise do sentimento público e das preocupações em relação à qualidade ambiental e acessibilidade dos parques urbanos na Filadélfia.

    Principais conclusões:

    O estudo identificou disparidades significativas na qualidade e acessibilidade dos parques em diferentes bairros da Filadélfia.
    As áreas com estatuto socioeconómico mais baixo e populações minoritárias mais elevadas tinham frequentemente menos parques e parques mais pequenos, comodidades limitadas e manutenção mais deficiente.
    A análise de dados das redes sociais revelou que os residentes de bairros desfavorecidos expressaram frequentemente insatisfação com a qualidade e acessibilidade dos parques próximos.
    Algoritmos de aprendizado de máquina categorizaram com sucesso as postagens nas redes sociais em vários temas relacionados a comodidades, limpeza, segurança e acessibilidade do parque, fornecendo informações valiosas sobre problemas específicos enfrentados por diferentes comunidades.
    Estas conclusões destacam a necessidade de políticas de planeamento urbano específicas que priorizem o acesso equitativo a parques urbanos de qualidade para todos os residentes, independentemente do seu estatuto socioeconómico ou bairro.

    Conclusão:
    Este estudo demonstra o potencial do uso de dados de mídia social e aprendizado de máquina para identificar injustiças ambientais em parques urbanos. Ao combinar estas abordagens inovadoras com métodos de investigação tradicionais, podemos melhorar a nossa compreensão dos complexos factores sociais e ambientais que contribuem para o acesso desigual aos espaços verdes e informar o desenvolvimento de políticas de planeamento urbano mais equitativas e sustentáveis.
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