Nome: Gabriel da Silva Alves
Orientador: Fabio Kon
Resumo: Este estudo propõe uma análise detalhada do uso de bicicletas compartilhadas na Cidade Universitária da USP, com foco na identificação de padrões de mobilidade, lacunas na infraestrutura cicloviária e no desenvolvimento de um sistema digital que permita a visualização e interpretação eficiente dos dados, contribuindo para a melhoria da mobilidade urbana na região.
Acesse abaixo a monografia completa, o pôster de apresentação e a ferramenta desenvolvida:
O serviço de bicicletas compartilhadas tem se consolidado como uma alternativa sustentável em grandes centros urbanos. No contexto da Cidade Universitária da USP, esse tipo de transporte é utilizado com frequência, mas ainda apresenta limitações operacionais perceptíveis, como a indisponibilidade de bicicletas em horários de maior demanda ou em determinados pontos de retirada.
Este trabalho busca reunir e organizar dados relacionados ao uso desse serviço na USP, facilitando a visualização de padrões de mobilidade e possíveis falhas operacionais. A proposta está alinhada com os princípios de mobilidade urbana sustentável e visa apoiar futuras decisões e intervenções baseadas em evidências.
Analisar o uso de bicicletas compartilhadas na Cidade Universitária da USP e desenvolver uma plataforma interativa para visualização e interpretação dos dados, visando propor melhorias na infraestrutura cicloviária e na experiência dos usuários.
O escopo do trabalho está centrado na Cidade Universitária da USP e abrange a análise de dados de uso das bicicletas compartilhadas na região. O projeto foca no tratamento de dados quantitativos (viagens, horários, estações) para identificar padrões de mobilidade.
A implementação inclui o desenvolvimento de uma plataforma visual para análise de dados, com potencial de expansão futura para outras regiões ou conjuntos de dados externos.
O trabalho será desenvolvido em etapas, iniciando pela coleta e organização dos dados disponíveis sobre as viagens realizadas com bicicletas compartilhadas na USP.
Os dados serão processados e analisados utilizando Python e ferramentas de visualização. Com base nessas análises, será construída uma plataforma digital para exibir os resultados de forma clara e acessível.