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Tese

Mining of rainfall patterns from social media for supporting flood risk management (2020)

  • Authors:
  • Autor USP: ANDRADE, SIDGLEY CAMARGO DE - ICMC
  • Unidade: ICMC
  • Sigla do Departamento: SSC
  • Subjects: MINERAÇÃO DE DADOS; REDES SOCIAIS; ENCHENTES URBANAS; RECUPERAÇÃO DA INFORMAÇÃO; SISTEMAS DE TEMPO-REAL
  • Keywords: Análise espaço-temporal; Flood risk management; Gestão de risco de inundação; Padrões de chuva; Rain patterns; Social media; Spatial data mining; Spatio-temporal analysis
  • Agências de fomento:
  • Language: Inglês
  • Abstract: Contexto. O uso generalizado de plataformas de rede social e telefones celulares nos últimos anos tem aumentado a capacidade das pessoas de compartilhar informações a qualquer hora, em qualquer lugar, e sobre qualquer tópico. Os últimos anos testemunharam um interesse crescente em dados de rede social como uma fonte suplementar para a gestão de risco de desastres. A maioria dos estudos teve como objetivo extrair padrões temáticos espaço-temporais das redes sociais para apoiar as tarefas de gestão de risco de desastres. Avanços foram feitos no entendimento de padrões temáticos espaço-temporais de fenômenos naturais, tais como padrões de inundações e terremotos. Lacuna. No entanto, pouca atenção foi dada aos padrões de chuva, que são entradas fundamentais em muitos modelos chuva-vazão para a modelagem e previsão de inundação, bem como para sistemas de alerta precoce de condições meteorológicas extremas. Questões como a seleção de uma unidade de agregação de área representativa, validação/calibração temporal com dados convencionais, e melhoria do processo de recuperação de informação não foram investigadas exaustivamente e ainda podem ser levantadas como desafios para o estabelecimento de sinais sociais mais sofisticados que são capazes de refletir fenômenos naturais. Contribuição. Esta tese de doutorado contribui para a extração de padrões de chuva dos dados do Twitter para apoiar o monitoramento e a previsão de riscos de inundação. Também avança no estabelecimento de (i) ummétodo sistemático para a seleção de uma unidade de área ideal, (ii) uma abordagem para a avaliação da validade temporal da atividade de rede social relacionada a um determinado fenômeno de interesse, (iii) um modelo conceitual para caracterizar as unidades espaciais em que o sinal social espelha com precisão um determinado fenômeno de interesse, e (iv) uma análise de sensibilidade dos padrões espaço-temporais de palavras-chaves relacionadas ao fenêmeno de interesse. Uma série de estudos de caso foram conduzidos na cidade de São Paulo, Brasil, a fim de avaliar as contribuições. Resultados. Os resultados mostraram a viabilidade de extrair padrões de chuva dos dados do Twitter e seu uso na tolerância a falhas de soluções tradicionais de gestão de risco de inundação, especialmente em áreas onde há ausência de dados convencionais. Conclusões. Os dados de redes sociais podem ser usados como uma fonte de dados suplementar para monitoramento de chuvas. Além disso, discussões fornecem princípios orientadores úteis a serem seguidos por analistas espaciais ao usar dados de redes sociais como uma fonte de dados proxy de fenômenos naturais.
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 29.04.2020
    • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      ANDRADE, Sidgley Camargo de. Mining of rainfall patterns from social media for supporting flood risk management. 2020. Tese (Doutorado) – Universidade de São Paulo, São Carlos, 2020. Disponível em: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-092812/. Acesso em: 13 jun. 2025.

    • APA

      Andrade, S. C. de. (2020). Mining of rainfall patterns from social media for supporting flood risk management (Tese (Doutorado). Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-092812/

    • NLM

      Andrade SC de. Mining of rainfall patterns from social media for supporting flood risk management [Internet]. 2020 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-092812/

    • Vancouver

      Andrade SC de. Mining of rainfall patterns from social media for supporting flood risk management [Internet]. 2020 ;[citado 2025 jun. 13 ] Available from: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-29072020-092812/

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