Resumen

ABARCA-ALVAREZ, Francisco Javier; CAMPOS-SANCHEZ, Francisco Sergio  y  REINOSO-BELLIDO, Rafael. Sinais de gentrificação através da Inteligência Artificial: identificação através do recenseamento habitacional. Bitácora Urbano Territorial [online]. 2018, vol.28, n.2, pp.103-114. ISSN 0124-7913.  https://doi.org/10.15446/bitacora.v28n2.70145.

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 gen-trificação, 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.

Palabras clave : perfil urbano; rede neuronal artificial; mapa auto-organizado; previsão; gentrificação.

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