Data-driven discovery of culturally similar urban areas using Google Places

Registro completo de metadados
MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorSilva, Thiago Henrique-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-6994-8076-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9568338246493587-
Autor(es): dc.contributorDelgado, Myriam Regattieri de Biase da Silva-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0002-2791-174X-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/4166922845507601-
Autor(es): dc.contributorAlmeida, Jussara Marques de-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-9142-2919-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/3286329883412205-
Autor(es): dc.contributorLüders, Ricardo-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-6483-4694-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/5158617067991861-
Autor(es): dc.contributorSilva, Thiago Henrique-
Autor(es): dc.contributorhttps://orcid.org/0000-0001-6994-8076-
Autor(es): dc.contributorhttp://lattes.cnpq.br/9568338246493587-
Autor(es): dc.creatorGubert, Fernanda Regina-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-29T13:41:40Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-29T13:41:40Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-05-20-
Data de envio: dc.date.issued2025-05-20-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-11-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/36849-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1117763-
Descrição: dc.descriptionUnderstanding the characteristics of diverse cultural groups worldwide and identifying cultural similarities between their respective regions can yield significant economic and social benefits. However, much of the existing research in this field relies on user behavior data, which poses challenges in scalability and generalization due to the difficulty of obtaining such data. To address this limitation, our work focuses on extracting venue data from Google Places (GP) and introducing a methodology based on the Scenes concept to enrich the GP dataset, enabling the generation of cultural signatures of urban areas. We propose and evaluate an advanced method that enhances venue categories using Scenes Theory, which helps us understand the cultural significance of everyday urban life. Moreover, we compare the Scenes-based approach with two simpler methods that use only venue types and their frequency within the studied areas. We tested all proposed methods in 14 cities worldwide and all US states. Our results indicate that a straightforward approach based on category frequencies can highlight major cultural differences. However, the Scenes Theory-based method offers a better understanding of cultural nuances, aligning with findings supported by survey data. We also explore the impact of varying granularity on the generation of cultural signatures by analyzing three levels of granularity with a hexagonal grid partition. The performed analyses underscore our approach’s societal benefits, such as location recommendations based on cultural criteria and real-time service validation.-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional do Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)-
Descrição: dc.descriptionFundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP)-
Descrição: dc.descriptionCompreender as características de diversos grupos culturais em todo o mundo e identificar semelhanças culturais entre suas respectivas regiões pode gerar benefícios econômicos e sociais significativos. No entanto, grande parte da pesquisa existente nessa área depende de dados de comportamento do usuário, o que apresenta desafios de escalabilidade e generalização devido à dificuldade de obtenção desses dados. Para abordar essa limitação, nosso trabalho se concentra na extração de dados de estabelecimentos do Google Places (GP) e na introdução de uma metodologia baseada no conceito de Scenes para enriquecer o conjunto de dados do GP, permitindo a geração de assinaturas culturais de áreas urbanas. Propomos e avaliamos um método avançado que aprimora as categorias de locais usando Scenes Theory, o que nos ajuda a compreender o significado cultural da vida urbana cotidiana. Além disso, comparamos a abordagem baseada em Scenes com dois métodos mais simples que usam apenas os tipos de estabelecimentos e sua frequência nas áreas estudadas. Testamos todos os métodos propostos em 14 cidades ao redor do mundo e em todos os estados dos EUA. Nossos resultados indicam que uma abordagem direta baseada em frequências de categorias pode destacar grandes diferenças culturais. No entanto, o método baseado na Scenes Theory oferece uma melhor compreensão das nuances culturais, alinhando-se com os resultados apoiados por dados de pesquisa. Também exploramos o impacto da granularidade variável na geração de assinaturas culturais, analisando três níveis de granularidade com uma partição de grade hexagonal. As análises realizadas destacam os benefícios sociais da nossa abordagem, como recomendações de localização baseadas em critérios culturais e validação de serviços em tempo real.-
Formato: dc.formatapplication/pdf-
Idioma: dc.languageen-
Publicador: dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paraná-
Publicador: dc.publisherCuritiba-
Publicador: dc.publisherBrasil-
Publicador: dc.publisherPrograma de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial-
Publicador: dc.publisherUTFPR-
Direitos: dc.rightsopenAccess-
Direitos: dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/-
Palavras-chave: dc.subjectCultura-
Palavras-chave: dc.subjectMapeamento conceitual-
Palavras-chave: dc.subjectSistemas de informação geográfica-
Palavras-chave: dc.subjectGeografia urbana-
Palavras-chave: dc.subjectIdentidade social-
Palavras-chave: dc.subjectServiços de informação-
Palavras-chave: dc.subjectCulture-
Palavras-chave: dc.subjectConcept mapping-
Palavras-chave: dc.subjectGeographic information systems-
Palavras-chave: dc.subjectUrban geography-
Palavras-chave: dc.subjectGroup identity-
Palavras-chave: dc.subjectInformation services-
Palavras-chave: dc.subjectCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA-
Palavras-chave: dc.subjectEngenharia Elétrica-
Título: dc.titleData-driven discovery of culturally similar urban areas using Google Places-
Título: dc.titleDescoberta orientada por dados de áreas urbanas culturalmente similares usando Google Places-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
Aparece nas coleções:Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT

Não existem arquivos associados a este item.