Resumo

Título do Artigo

ANÁLISE COMPARATIVA DA PERCEPÇÃO DE USUÁRIOS DO GOOGLE MAPS COMO INDICADOR DE MOBILIDADE URBANA: UM ESTUDO LONGITUDINAL DAS ESTAÇÕES SÉ (SÃO PAULO) E CONSTITUCIÓN (BUENOS AIRES)
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Tema

Políticas Públicas para a Sustentabilidade

Autores

Nome
1 - Hadassa Abreu Lima Souza
Instituto Federal de São Paulo - IFSP SPO - Campus São Paulo Responsável pela submissão
2 - Rodrigo Ribeiro de Oliveira
Instituto Federal de São Paulo - IFSP SPO - Departamento de Mecênica
3 - Mario Gabriel Crespi
Facultad de Ingenieria UNLP - Facultad de Ingeniería - UNLP
4 - Sivanilza Teixeira Machado
Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo - Engenharia de Controle e Automação
5 - Marcelo Tittonel
Universidad Nacional de La Plata - Facultad de Ingenierìa - Universidad Nacional de La Plata - Facultad de Ingeniería

Reumo

Introdução
A mobilidade urbana, em especial o transporte metroviário em grandes metrópoles latino-americanas como São Paulo e Buenos Aires representa um complexo sistema cujo desempenho impacta diretamente a qualidade de vida da população.O estudo analisa a percepção de usuários sobre as estações de metrô Sé (São Paulo) e Constitución (Buenos Aires) entre 2017 e 2025, utilizando os comentários dos passageiros disponiveis no Google Maps e análise de sentimentos com IA (DeepSeek-V3.1).
Problema de Pesquisa e Objetivo
Como as crises econômicas, a pandemia e políticas públicas impactaram a percepção dos usuários sobre a qualidade dos serviços nas estações Sé (São Paulo) e Constitución (Buenos Aires) entre 2017 e 2025. Com o objetivo de identificar tendências e impactos de crises na mobilidade urbana e apresentar melhorias com base nos aspectos positivos e negativos mencionados pelos usuários nas avaliações publicas para esses estações via Google Maps.
Fundamentação Teórica
A mobilidade urbana, essencial para o desenvolvimento sustentável (ODS 9 e 11), é analisada por meio da percepção dos usuários do transporte metroviário. Utiliza-se Conteúdo Gerado por Usuários (CGU) do Google Maps e Análise de Sentimentos com IA (DeepSeek-V3) para compreender experiências e emoções, identificando tendências e impactos de crises nas estações Sé (SP) e Constitución (BA).
Metodologia
Estudo longitudinal de set/2017 a set/2025 com análise de sentimentos das avaliações do Google Maps das estações Sé (São Paulo) e Constitución (Buenos Aires) usando Inteligência Artificial (DeepSeek-V3.1). Utilizou-se critérios pré-estabelecidos para análise de sentimentos das menções dos usuários, são elas: eficiência, segurança, acessibilidade, etc. Os dados foram ratados com estatística descritiva (média e moda) para identificar tendências. E para atingir os objetivos propostos, o trabalho adotou o método indutivo, caracterizado por um estudo qualitativo, combinando abordagens exploratória
Análise e Discussão dos Resultados
A estação Sé (São Paulo) manteve trajetória de melhora (3,8 para 4,3 estrelas), com pico em 2024 após intervenções em segurança. Por conseguinte a Constitución (Buenos Aires) teve queda drástica em 2024 (3,1 estrelas) devido à hiperinflação e cortes de subsídios. As críticas comuns se referem a segurança e limpeza. As avaliações refletem diretamente o contexto socioeconômico de cada cidade.
Considerações Finais
As avaliações no Google Maps revelam que a qualidade do transporte está intrinsecamente ligada a políticas públicas e contextos socioeconômicos. Para a Sé (SP), priorizar segurança e reduzir superlotação são essenciais. Já em Constitución (BA), a sustentabilidade operacional e proteção do sistema metroviários contra crises macroeconômicas são urgentes. O estudo reforça o papel dos Código Gerados pelos Usuários no apoio aos ODS's 9.1 e 11.2.
Referências
BRICHETTI et al. (2021); BRISSA et al. (2022); COSTA (2025); DEEPSEEK (2025); FEIJOO (2025); FGV (2019); FMI (2025); GOV. SP/BA (2024/25); IBGE/INDEC (2022); IPEA (2017); KRUMM et al. (2008); LAKATOS; MARCONI (2003); ONU (2025); WORLD BANK (2023).