BIG-DATA TO SUPPORT THE STUDY OF THE ENVIRONMENTAL DISASTER IN MARIANA, MG: FROM VGI TO SOCIAL MEDIA GEOGRAPHIC INFORMATION
Conteúdo do artigo principal
Resumo
The use of Social Media Geographic Information in a planning process would improve our knowledge about local values, urban and landscape development and could support decision-making. This paper presents a case study of an environmental disaster that happened recently in one of the most important social economic areas in Brazil to understand how this type of information could be used as a systematized planning input. The authors seek to understand if it is possible to use VGI and SMGI (Volunteered Geographic Information and Social Media Geographic Information) to capture social values, such as genius loci (the essence of the place)and expectations, the values that should be considered in a disaster recovery plan. To do that, we tested an active VGI platform and passive SMGI posts' analysis. Our best results so far relied on a proposal for image analysis from Instagram posts to separate them in the themes of "everyday life", "landscape" and "memes". Presenting a logic and a tool to do this classification automatically, we provide a first step to be used in big-data, as they are characterized by a big amount of data, and we can develop a first analysis in the main pictures posted by people from that area. It is a contribution to use social media to measure values and collective expectations from a place.
Downloads
Não há dados estatísticos.
Métricas
Carregando Métricas ...
Detalhes do artigo
Como Citar
BORGES, J. L. de C.; MOURA, A. C. M.; DE PAULA, P. L.; CASAGRANDE, P. B. BIG-DATA TO SUPPORT THE STUDY OF THE ENVIRONMENTAL DISASTER IN MARIANA, MG: FROM VGI TO SOCIAL MEDIA GEOGRAPHIC INFORMATION. Revista Brasileira de Cartografia, [S. l.], v. 69, n. 8, 2018. DOI: 10.14393/rbcv69n8-43982. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/43982. Acesso em: 5 nov. 2024.
Seção
Artigos
Esta obra está licenciado com uma Licença Creative Commons Attribution 3.0 Unported License.
Autores que publicam nesta revista concordam com os seguintes termos:
- Autores mantém os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a Licença Creative Commons Atribuição que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (ex.: publicar em repositório institucional ou como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
- Autores têm permissão e são estimulados a publicar e distribuir seu trabalho online (ex.: em repositórios institucionais ou na sua página pessoal) a qualquer ponto antes ou durante o processo editorial, já que isso pode gerar alterações produtivas, bem como aumentar o impacto e a citação do trabalho publicado (veja "O Efeito do Acesso Aberto").