Os dados em si não possuem valor, o valor decorre do seu uso ou, mais concretamente, quando através do seu processamento somos capazes de criar informação que suporta a tomada de decisão.
A verdadeira inteligência urbana apenas acontecerá quando quem governa o território for capaz de estabelecer estratégias que conduzem à construção da cidade como plataforma, criando as condições necessárias e suficientes para, tirando partido da gestão da informação e da ciência dos dados alavancada no big data, alterar radicalmente o paradigma de planeamento e gestão das nossas cidades e vilas.
Mas os dados em si não possuem valor, o valor decorre do seu uso ou, mais concretamente, quando através do seu processamento somos capazes de criar informação que suporta a tomada de decisão e conduz à ação (informação são dados em contexto).
Nesse sentido, nesta página, pode consultar algumas das soluções de analítica e de visualização de dados suportadas em big data que ainda estão em desenvolvimento para os diversos parceiros do NOVA Cidade – Urban Analytics Lab e que estão abertas a contributos e à participação de investigadores interessados.
AI Generated News: Unleashing the Power of AI in Local Journalism
This master’s thesis challenge aims to explore the application of generative language modelling techniques in the context of local news generation. The project will focus on developing a framework to generate realistic and coherent local news articles. The research will involve collecting a large corpus of local news data, preprocessing and cleaning the data, training and fine-tuning a generative language model, and evaluating the generated output using metrics such as fluency, coherence, and relevance. The skills required for this challenge include proficiency in Python programming, experience with deep learning frameworks (e.g., PyTorch), and a solid understanding of natural language processing techniques.
Data sources: The challenge can utilize various data sources, such as API, news portals’ web scraping potentially other relevant data sources available through open data initiatives or partnerships with local news companies.
Skills: Natural Language Processing, information retrieval, data preprocessing, web scraping, Python programming, Large Language Models, Pytorch, Promp Engineering
NOVA IMS Assistant: Enhancing Information Access and Campus Engagement through an Intelligent Chatbot
This master’s thesis challenge aims to design and develop an intelligent chatbot tailored specifically to NOVA Information Management School (NOVA IMS). The goal is to create an intuitive community question answering (CQA) platform that facilitates information retrieval and fosters engagement within the NOVA IMS community. The chatbot will leverage natural language processing techniques to understand and respond accurately to queries related to various aspects of the school, including courses, programs, faculty, events, facilities, and administrative procedures. By providing prompt and context-aware answers, the chatbot will enhance information access, streamline campus communication, and promote a seamless user experience for students, faculty, and staff.
Data sources: The challenge can utilize various data sources, including existing FAQs and documentation from NOVA IMS, official school websites, course catalogs, event calendars, faculty profiles, and relevant administrative resources.
Skills: Natural Language Processing, information retrieval, data preprocessing, web scraping, Python programming, Large Language Models, Pytorch, Promp Engineering
Analysis of use of recycling rewarding system - Powered by OesteCIM
The use of a recycling rewarding system in the Oeste Region of Portugal provides valuable insights into the effectiveness and impact of incentivizing recycling behaviors. By closely examining the patterns and trends within the implementation of such a system, stakeholders can assess its effectiveness in promoting sustainable waste management practices. This analysis involves evaluating factors such as participation rates, recycling rates, and the overall environmental impact. By understanding the patterns of adoption, engagement, and success of the recycling rewarding system, stakeholders can make informed decisions about optimizing the program, expanding its reach, and identifying potential areas for improvement. Ultimately, this analysis supports the development of evidence-based strategies to encourage and incentivize recycling behaviors, contributing to the region’s environmental sustainability goals.
Data sources: Reverse vending machines collected information (number of users, number of packages recycled, dicscounts)
Skills: statistical analysis, geographic information systems, data visualization, reporting
Análise das vendas de passes e padrões de trânsito dos transportes rodoviários públicos - Powered by OesteCIM
A Comunidade Intermunicipal do Oeste (OesteCIM) é uma entidade pública que tem como missão contribuir para a promoção do desenvolvimento sustentável e a melhoria de qualidade de vida dos seus concelhos. A sua visão é ser uma Comunidade Intermunicipal de referência nacional de excelência na gestão pública orientada para a qualidade, inovação, eficiência e eficácia, otimizando os recursos e estruturas existentes.
Através do processamento e análise dos dados provenientes dos sistemas operacionais de gestão de vendas de passes e bilhetes, bem como validações e trânsito da rede rodoviária, o objetivo deste desafio é o desenvolvimento de modelos analíticos e ferramentas de visualização para a caraterização das vendas de passes e padrões de trânsito dos transportes rodoviários públicos na OesteCIM.
Análise de transações monetárias e caracterização do consumo - Powered by OesteCIM
A Comunidade Intermunicipal do Oeste (OesteCIM) é uma entidade pública que tem como missão contribuir para a promoção do desenvolvimento sustentável e a melhoria de qualidade de vida dos seus concelhos. A sua visão é ser uma Comunidade Intermunicipal de referência nacional de excelência na gestão pública orientada para a qualidade, inovação, eficiência e eficácia, otimizando os recursos e estruturas existentes.
Através do processamento e análise dos dados provenientes dos sistemas operacionais de transações monetárias via cartão multibanco, o objetivo deste desafio é o desenvolvimento de modelos analíticos e ferramentas de visualização para a caraterização do consumo e do consumidor na OesteCIM.
Análise das alterações climáticas e neutralidade carbónica - Powered by OesteCIM
A Comunidade Intermunicipal do Oeste (OesteCIM) é uma entidade pública que tem como missão contribuir para a promoção do desenvolvimento sustentável e a melhoria de qualidade de vida dos seus concelhos. A sua visão é ser uma Comunidade Intermunicipal de referência nacional de excelência na gestão pública orientada para a qualidade, inovação, eficiência e eficácia, otimizando os recursos e estruturas existentes.
Através do processamento e análise dos dados provenientes dos sistemas operacionais para adaptação às alterações climáticas, o objetivo deste desafio é o desenvolvimento de modelos analíticos e ferramentas de visualização para a caraterização das alterações climáticas e objetivos de neutralidade carbónica na OesteCIM.
Monitorização da justiça ambiental na cidade de Lisboa
Descrição
Injustiça ambiental é o tratamento dispar de populações vulneráveis no que diz repeito ao acesso a amenidades ambientais, como espaços verdes e infrastruturas de qualidade, e exposição a poluentes. Em Portugal a justiça ambiental ainda não é monitorizada, o que significa que populações vulneráveis, com menor poder económico e político, são mais sensíveis a situações de injustiça. A criação de um indicador de justiça ambiental para Lisboa permitiria, não só, visualizar a situação ambiental e vulnerabilidade demográfica atual, mas também informar decisões administrativas futuras com vista a melhorar a qualidade de vida de populações vulneráveis.
Resultados esperados
Criar uma ferramenta que permita monitorizar a justiça ambiental na cidade de Lisboa, intersetando informação dos Censos com indicadores ambientais para a cidade.
Movimentos pendulares nas principais vias de acesso à cidade, com base em dados de telemóveis
Descrição
A caracterização do tráfego no município é algo fundamental para o planeamento da vida na cidade de Lisboa, nomeadamente no que se refere ao volume de pessoas que nela entram diariamente nas horas de ponta da manhã (7:30h-10:00h) e da tarde (17:00h-19:30h), o que gera congestionamentos nas principais vias de acesso. Para os 11 principais pontos de entrada e saída da cidade existem dados que nos permitem conhecer o número de dispositivos móveis que entram e saem por cada um desses pontos a cada período de 15 minutos. O desafio que se coloca é tentar caraterizar estes fluxos diários durante os dois períodos referidos e a sua relação com fatores como os calendários escolares e a pluviosidade.
Resultados esperados
Entre outros resultados que os participantes no desafio achem interessantes, nomeadamente recorrendo até a outras fontes de dados, pretende-se conhecer o seguinte:
A. Para a períodos de ponta da manhã (7:30h-10:00h)
- Caraterizar o volume total de entradas e saídas da cidade durante o período da hora de ponta,
- Caraterizar o volume de entradas e saídas da cidade durante o período da hora de ponta para cada um dos 11 pontos de entrada e saída,
- Comparar com outros períodos do dia,
- Relacionar o ponto anterior com variáveis como calendários escolares e a ocorrência de pluviosidade,
- Análise das zonas de origem daqueles que entram na cidade,
- Análise das zonas de destino daqueles que saem da cidade.
B. Para a períodos de ponta da tarde (17:00h-19:30h)
- Caraterizar o volume total de entradas e saídas da cidade durante o período da hora de ponta,
- Caraterizar o volume de entradas e saídas da cidade durante o período da hora de ponta para cada um dos 11 pontos de entrada e saída,
- Comparar com outros períodos do dia,
- Relacionar o ponto anterior com variáveis como os períodos de aulas ou férias e a existência de pluviosidade,
- Análise das zonas de destino daqueles que saem da cidade,
- Análise das zonas de origem daqueles que entram na cidade.
Serviço promotor / Beneficiário da solução encontrada
CGIUL – Centro de Gestão e Inteligência Urbana de Lisboa
Dados a disponibilizar
- Número de telemóveis que entram e saem da cidade a cada 15 minutos nos 11 principais eixos de entrada na cidade de Lisboa – Eixos da cidade de Lisboa;
- Identificação dos 11 pontos de entrada e saída de Lisboa;
- Observações das estações meteorológicas do IPMA de Lisboa: Geofísico, Gago Coutinho e Tapada da Ajuda;
Informação complementar
Calendário escolar
Sentiment Analysis of Tourists' Social Media Data for Urban Mobility in Lisbon
This master’s thesis challenge aims to analyze the sentiment of tourists’ social media posts to gain insights into the perception and experiences related to urban mobility in Lisbon. The challenge involves collecting and preprocessing social media data from platforms like Twitter and Instagram, utilizing APIs or web scraping techniques. The gathered data will be used to train a sentiment analysis model tailored to Lisbon’s context, considering aspects such as traffic congestion, public transportation usage, and popular destinations. The analysis will provide valuable information to improve urban mobility infrastructure and enhance tourists’ experiences in Lisbon.
Data sources: Twitter API, Instagram API, web scraping techniques for social media data retrieval.
Skills: Natural Language Processing, sentiment analysis, data preprocessing, Python, Machine Learning
Chatbot for Lisbon: Enhancing Information Access and Community Engagement
This master’s thesis challenge focuses on designing and developing an intelligent chatbot specifically catered to the needs of residents and visitors in Lisbon. The goal is to create a user-friendly community question answering (CQA) platform that empowers users to seek information and engage with the local community. The chatbot will utilize natural language processing techniques to understand and respond accurately to queries related to various aspects of the city, including local events, transportation, dining options, cultural activities, and more. The platform will provide timely, context-aware answers, facilitating knowledge sharing, and enhancing the overall experience of individuals interacting with the city of Lisbon.
Data sources: The challenge can utilize various data sources, such as existing FAQs, official tourism websites, open data initiatives from Lisbon City Council, local event listings, restaurant directories, and cultural activity databases.
Skills: Natural Language Processing, information retrieval, data preprocessing, web scraping, Python programming, Large Language Models, Pytorch, Promp Engineering
Analysis of patterns of business companies performance - Powered by OesteCIM
Patterns of business companies’ performance in the Oeste Region of Portugal yields valuable insights into the economic landscape and competitive dynamics specific to this region. By examining key economic indicators, financial performance metrics, market dynamics, and sector-specific strengths, stakeholders can gain a comprehensive understanding of the factors shaping business success and growth in the area. This analysis enables informed decision-making, resource allocation, and the formulation of tailored strategies to capitalize on emerging opportunities and address challenges within the Oeste Region’s business environment, ultimately fostering sustainable economic growth and development.
Data sources: Companies economic activity indicators
Skills: statistical analysis, geographic information systems, data visualization, reporting
Analysis of patterns on the evolution of local accomodation - Powered by OesteCIM
Local accommodation analysis in Portugal offers valuable insights into the changing landscape and trends within the lodging industry. By closely examining the patterns and trends in the development and utilization of local accommodations, stakeholders can gain a comprehensive understanding of the factors shaping this sector’s growth and performance. This analysis involves evaluating factors such as the number of accommodations, occupancy rates, pricing trends, and the impact on tourism demand. By identifying patterns in the evolution of local accommodation, stakeholders can make informed decisions about investment opportunities, market positioning, and the development of strategies to cater to the evolving needs and preferences of travelers. Ultimately, this analysis supports the sustainable development of the local accommodation sector in Portugal, ensuring its competitiveness and contribution to the overall tourism industry.
Data sources: local accomodation registries
Skills: statistical analysis, geographic information systems, data visualization, reporting
Análise de padrões de tráfego, alertas e incidentes - Powered by OesteCIM
A Comunidade Intermunicipal do Oeste (OesteCIM) é uma entidade pública que tem como missão contribuir para a promoção do desenvolvimento sustentável e a melhoria de qualidade de vida dos seus concelhos. A sua visão é ser uma Comunidade Intermunicipal de referência nacional de excelência na gestão pública orientada para a qualidade, inovação, eficiência e eficácia, otimizando os recursos e estruturas existentes.
Através do processamento e análise dos dados provenientes da aplicação WAZE, o objetivo deste desafio é o desenvolvimento de modelos analíticos e ferramentas de visualização para a caraterização e previsão de padrões de tráfego, alertas e incidentes na OesteCIM.
Movimentação de pessoas nas zonas de diversão noturna
Descrição
As áreas de diversão noturna com forte ocupação do espaço público têm um grande impacto na vida da cidade sendo que a sua gestão é importante no sentido de responder aos interesses dos diversos intervenientes, nomeadamente comerciantes, moradores e utilizadores. Desta forma, e recorrendo aos dados dos dispositivos móveis pretende-se conhecer a movimentação e permanência das pessoas entre as zonas de diversão noturna. Atendendo ao interesse económico do turismo e do impacto dos turistas nas zonas de diversão noturna, esta análise incluirá também os dados relativos aos dispositivos móveis em roaming. É igualmente interessante conhecer os efeitos destes movimentos de pessoas no ambiente sonoro exterior, designadamente conhecer a evolução dos valores do parâmetro nível sonoro contínuo equivalente (LAeq).
Resultados esperados
Além de outra informação que possa resultar da análise dos dados, pretende-se com este desafio:
1 – Determinar o período horário e as quadrículas em que o uso do espaço público deixa de ser o normal e passa a estar relacionado com atividades de diversão noturna em espaços públicos (ao ar livre),
2 – Para as quadrículas e os períodos horários identificados no ponto anterior (esses períodos podem ser variáveis de zona para zona) caraterizar, entre outros aspectos, as seguintes variáveis ao longo do período de diversão noturna:
-
- permanência de residentes e de turistas,
- mobilidade nas zonas de diversão noturna,
- avaliação de possíveis transferências de utilizadores entre zonas de diversão noturna,
3 – Relacionar os movimentos de pessoas com os níveis de ruído registados nos sensores ambientais localizados nas zona de estudo considerada.
Serviço promotor / Beneficiário da solução encontrada
CGIUL – Centro de Gestão e Inteligência Urbana de Lisboa / Direção Municipal do Ambiente, Estrutura Verde, Clima e Energia
Dados a disponibilizar
- Número de telemóveis que entram, permanecem e saiem por quadrícula de 200m/200m num período de 5 minutos – Grelha da cidade de Lisboa;
- Mapeamento das quadriculas da Vodafone;
- Sensores ambientais (ruído);
- Localização dos estabelecimentos de diversão noturna.
Analysis of docked bike sharing service in the city of Lisbon
The analysis of the docked bike sharing service in the city of Lisbon provides valuable insights into the patterns and impact of this transportation alternative. By closely examining the usage patterns, ridership trends, and infrastructure requirements of the docked bike sharing system, stakeholders can gain a comprehensive understanding of its effectiveness in promoting sustainable urban mobility. This analysis involves evaluating factors such as user adoption rates, trip durations, popular routes, and the integration of bike sharing with existing transportation networks. By understanding the patterns and dynamics of the docked bike sharing service, stakeholders can make informed decisions about expanding the network, optimizing station locations, and improving user experience. Ultimately, this analysis supports the development of evidence-based strategies to enhance the bike sharing service in Lisbon, promoting environmentally friendly transportation options and contributing to the city’s sustainable mobility goals.
Data sources: bike docks occupation ratio from the GIRA service, Bike count from EMEL Open data portal
Skills: statistical analysis, geographic information systems, data visualization, reporting
Mobilidade na cidade com base em dados de telemóveis
Descrição
Os serviços municipais necessitam de conhecer os movimentos pendulares nas horas de ponta da manhã e da tarde, de forma a gerir melhor a cidade.
Resultados esperados
Recorrendo a soluções de analítica, este desafio pretende utilizar os dados referentes aos telemóveis que entram e se movimentam na cidade para:
- identificar os padrões de entrada e movimentação na cidade na hora de ponta da manhã (8-10h);
- identificar os padrões de movimentação na cidade para a saida para a periferia na hora de ponta da tarde (17-19h).
Serviço promotor / Beneficiário da solução encontrada
Centro de Gestão e Inteligência Urbana de Lisboa / Serviços Municipais
Dados a disponibilizar
- Número de telemóveis que entram, permanecem e saem por quadrícula de 200m/200m num período de 5 minutos – Grelha da cidade de Lisboa;
- Número de telemóveis que entram e saem da cidade a cada 5 minutos nos 11 principais eixos de entrada na cidade de Lisboa – Eixos da cidade de Lisboa;
- Mapeamento das quadrículas da Vodafone;
- Identificação dos 11 pontos de entrada e saída de Lisboa;
- Dados relativos à rede viária da cidade de Lisboa;
- Dados do nível de tráfego registados através da plataforma WAZE;
- Condicionamentos trânsito (EMEL).
