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标题：Señales de gentrificación a través de la Inteligencia Artificial: identificación mediante el censo de vivienda
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作者：Francisco Javier Abarca-Alvarez ; Francisco Sergio Campos-Sánchez ; Rafael Reinoso-Bellido 等
期刊名称：Bitácora Urbano-Territorial
印刷版ISSN：0124-7913
电子版ISSN：2027-145X
出版年度：2018
卷号：28
期号：2
页码：103-114
语种：Spanish
出版社：Universidad Nacional de Colombia
摘要：A gentrificação nem sempre é detetada a tempo pela sociedade, a política e o planeamento para levar a cabo intervenções que mitiguem os seus efeitos adversos. As suas implicações são tão importantes na fisionomia social das cidades, que será relevante qualquer ferramenta que permita prognosticar ou evidenciar qualquer tipo de sinal da gentrificação. Neste artigo apresenta-se uma investigação que avalia a viabilidade da deteção de âmbitos vinculados a processos de gentrificação, incipientes ou consolidados, através da utilização de fontes de informação comuns nas cidades, como os recenseamentos habitacionais. Para isto, propõe-se a utilização de metodologias de extração de informação baseadas em técnicas de mineração de dados da Inteligência Artificial, aplicadas a um território complexo e extenso: a costa mediterrânea peninsular espanhola. Os resultados permitem identificar um perfil urbano que inclui todos os bairros a que os conhecimentos atuais atribuem gentrificação, demonstrando-se que a proporção de casas para alugar é um sinal relevante de gentrificação. Conclui-se que a metodologia proposta é útil para evidenciar territórios com sinais semelhantes aos dos ambientes urbanos com gentrificação, permitindo a deteção precoce de processos semelhantes noutros âmbitos.↓La gentrificación no siempre es detectada por la sociedad, la política y la planificación a tiempo de interpretar sus dinámicas y de llevar a cabo intervenciones que mitiguen sus efectos adversos. Sus implicaciones son tan importantes en la fisionomía social de las ciudades, que será relevante toda herramienta que permita pronosticar o evidenciar cualquier tipo de señal de la gentrificación. La investigación trata de evaluar la viabilidad de la detección de ámbitos vinculados a procesos de gentrificación, incipientes o asentados, mediante el uso de fuentes de información comunes en las ciudades, como son los censos de viviendas. Para ello se propone el uso de metodologías de extracción de información basadas en técnicas de minería de datos procedentes de las ciencias de la Inteligencia Artificial. La metodología se evalúa experimentalmente en un territorio complejo y extenso, la costa mediterránea peninsular española. Los resultados permiten identificar un perfil urbano que incluye todas las barriadas a las que el estado del arte atribuye gentrificación, resultando la proporción de viviendas en alquiler determinante. Se concluye que la metodología propuesta es útil para evidenciar territorios con señales similares a los entornos urbanos con gentrificación, permitiendo la detección temprana de procesos semejantes en otros ámbitos.
其他摘要：A gentrificação nem sempre é detetada a tempo pela sociedade, a política e o planeamento para levar a cabo intervenções que mitiguem os seus efeitos adversos. As suas implicações são tão importantes na fisionomia social das cidades, que será relevante qualquer ferramenta que permita prognosticar ou evidenciar qualquer tipo de sinal da gentrificação. Neste artigo apresenta-se uma investigação que avalia a viabilidade da deteção de âmbitos vinculados a processos de gentrificação, incipientes ou consolidados, através da utilização de fontes de informação comuns nas cidades, como os recenseamentos habitacionais. Para isto, propõe-se a utilização de metodologias de extração de informação baseadas em técnicas de mineração de dados da Inteligência Artificial, aplicadas a um território complexo e extenso: a costa mediterrânea peninsular espanhola. Os resultados permitem identificar um perfil urbano que inclui todos os bairros a que os conhecimentos atuais atribuem gentrificação, demonstrando-se que a proporção de casas para alugar é um sinal relevante de gentrificação. Conclui-se que a metodologia proposta é útil para evidenciar territórios com sinais semelhantes aos dos ambientes urbanos com gentrificação, permitindo a deteção precoce de processos semelhantes noutros âmbitos.↓La gentrificación no siempre es detectada por la sociedad, la política y la planificación a tiempo de interpretar sus dinámicas y de llevar a cabo intervenciones que mitiguen sus efectos adversos. Sus implicaciones son tan importantes en la fisionomía social de las ciudades, que será relevante toda herramienta que permita pronosticar o evidenciar cualquier tipo de señal de la gentrificación. La investigación trata de evaluar la viabilidad de la detección de ámbitos vinculados a procesos de gentrificación, incipientes o asentados, mediante el uso de fuentes de información comunes en las ciudades, como son los censos de viviendas. Para ello se propone el uso de metodologías de extracción de información basadas en técnicas de minería de datos procedentes de las ciencias de la Inteligencia Artificial. La metodología se evalúa experimentalmente en un territorio complejo y extenso, la costa mediterránea peninsular española. Los resultados permiten identificar un perfil urbano que incluye todas las barriadas a las que el estado del arte atribuye gentrificación, resultando la proporción de viviendas en alquiler determinante. Se concluye que la metodología propuesta es útil para evidenciar territorios con señales similares a los entornos urbanos con gentrificación, permitiendo la detección temprana de procesos semejantes en otros ámbitos.
其他关键词：urban profile;artificial neural network;self-organizing map;forecast;perfil urbano;red neuronal artificial;mapa auto-organizado;predicción