Fernanda Zibordi, no Jornal da USP, relata que a crescente urbanização gera volumes massivos de dados, que demandam organização eficiente para serem úteis em planejamento urbano, transporte e segurança. Pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP investigaram diferentes algoritmos para estruturar dados espaciais urbanos, analisando a ordenação de vértices em grafos.
Grafos são modelos matemáticos que representam relações entre conjuntos de dados, compostos por vértices conectados por arestas. Essas estruturas permitem visualizar e interpretar informações em larga escala. No estudo, os pesquisadores buscaram organizar grafos e seus vértices de forma que refletissem a realidade urbana e suas interconexões, aprimorando a análise de dados espaciais.
“Cada ponto da cidade pode conter múltiplas camadas de informação que influenciam o planejamento de infraestrutura pública e privada”, explica Thales Vieira, professor associado da Universidade Federal de Alagoas (Ufal) e um dos autores do artigo. O estudo analisou mapas urbanos de São Paulo, Maceió, Barcelona e Bogotá, estruturando dados com base nas interseções viárias.
A conversão de dados espaciais para um eixo único apresenta desafios, pois pode gerar distorções na representação gráfica. O dilema é semelhante à projeção de mapas globais em superfícies planas: há inevitáveis perdas na conversão tridimensional para bidimensional. “Esses vértices são bidimensionais, e transformá-los em uma sequência linear sempre acarretará perdas de precisão”, pontua Vieira. O objetivo central foi minimizar essas perdas, mantendo a proximidade das vizinhanças originais na ordenação.
Para avaliar a qualidade da organização dos vértices, os pesquisadores utilizaram duas abordagens visuais: forward e inverse. O método forward mede a proximidade entre vértices por meio de áreas retangulares, enquanto o método inverse emprega regiões circulares para verificar a disposição relativa dos pontos. “É fundamental evitar que vértices vizinhos se dispersem excessivamente, pois isso compromete a interpretação dos dados”, complementa Vieira.
Os testes indicaram que o algoritmo t-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) foi o mais eficiente para ordenar vértices urbanos. Karelia Salinas, doutoranda do ICMC e coautora da pesquisa, explica que o t-SNE é amplamente usado na visualização de dados devido à sua capacidade de reduzir dimensionalidade sem comprometer significativamente as relações espaciais. O estudo, desenvolvido no Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria (CeMEAI), recebeu destaque na 37ª Conferência sobre Gráficos, Padrões e Imagens (Sibgrapi 2024), sendo premiado na categoria Computação Gráfica e Visualização.
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