Identificação e caracterização de grupos de indivíduos segundo padrões de seqüências de atividades multidimensionais.

• Ano de defesa: 2009
• Autor(a) principal: Dalmaso, Ricardo Curvello
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Activity sequences; multidimensional sequence alignment; Planejamento de transportes; Transport planning; Travel demand
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-21072009-144859/

O presente estudo procura identificar grupos homogêneos de indivíduos quanto aos padrões de seqüências de atividades diárias que estes realizam. As atividades são caracterizadas por múltiplos atributos, fazendo com que as seqüências sejam multidimensionais. Como atributos, ou características, são considerados a natureza da atividade realizada, ou motivo da viagem, e o período de realização da mesma, ambos separados em categorias. É estudado o efeito da inclusão da forma de acesso à atividade, ou modo de viagem, como uma terceira dimensão. Este atributo, entretanto, dados os resultados obtidos, não é utilizado nas análises finais. É também considerada a adoção de diferentes categorizações para a dimensão motivo. São usados dados da pesquisa Origem e Destino realizada em 1997, na Região Metropolitana de São Paulo. No trabalho são considerados os indivíduos com 12 anos ou mais, com pelo menos duas viagens diárias e com seqüência de viagens iniciada e terminada em sua residência, sem inconsistências internas. O número de indivíduos que atende a estes critérios é 49.616. A classificação, ou agrupamento, das seqüências de atividades em classes ou grupos é feita considerando uma medida de distância ou dissimilaridade calculada entre as seqüências, que é baseada no esforço necessário para igualá-las. Esta medida é chamada de OT-MDSAM (uni-dimensional Optimum Trajectories-based MultiDimensional Sequence Alignment Method). A partir da matriz de dissimilaridades é executado um processo estatístico de agrupamento hierárquico aglomerativo usando o Método de Ward. Os grupos de seqüências formados são analisados considerando características das próprias seqüências e atributos sóciodemográficas e econômicas dos indivíduos que os compõem, e usados em um modelo de segmentação do tipo árvore de decisão, usando o CHAID (Chi-square Automatic Interaction Detector). Resultados indicam que os grupos formados são bastante homogêneos quanto aos padrões de seqüências de atividades que representam e aos indivíduos associados a eles.