Antropologia computacional

(Foto destaque maravilhosa do Sican. https://www.flickr.com/photos/sican/)

Redes sociais baseadas em geolocalização estão permitindo estudos sobre os diferentes tipos de comportamentos de grupos de pessoas em tempo e espaço diferentes.

O crescimento da possibilidade de avaliar dados mobile de aplicativos, proporciona um avanço gigante na análise dos dados de Big Data para estudos e compreensão da natureza humana. O gráfico acima mostra a variedade de locais em que as pessoas fazem Check in (indicam em que local estão) separados por dois tipos de pessoas. As nativas e as estrangeiras. Esse tipo de estudo, vem sendo desenvolvido no MIT (Massachusetts Institute of Technology)  e permite melhor compreender o fluxo diário de deslocamento.

Existe uma importância considerável em analisar dados de deslocamentos. Essa análise pode ser utilizada para formar estratégias na prevenção de contágio de doenças,  planejamento para mobilidade das pessoas como trânsito e trafego, estudos de localização para publicidade, formação de pontos turísticos, abertura de comércios locais, resumindo, viabiliza um planejamento inteligente para o desenvolvimento das cidades.

Os testes acima foram feitos pela empresa Zimo and Co e  os dados coletados pelo aplicativo Jiepang. Segundo a empresa, com a análise desses dados é possível saber quais pessoas são locais e quais são estrangeiras, mesmo sem saber os endereços. As estrangeiras costumam visitar locais mais populares como museus e parques já as locais costumam fazer check-in em locais repetitivos, próximos de suas casas ou trabalho.

Esse tipo de análise pode ter um impacto fascinante nos estudos de antropologia sobre imigração e, como os imigrantes com o tempo, podem passar a ter hábitos parecidos com os nativos da comunidade, essa tecnologia ainda está no início e proporciona estudos preliminares mas, com certeza, terá grande impacto no desenvolvimento do comportamento humano no futuro.

No Brasil, o aplicativo de geolocalização mais famoso é o Foursquare  (). Conta com milhares de pessoas e locais cadastrados, separados por segmento. É bem prático para você encontrar os locais mais próximos para sair, jantar, fazer compras ou para conhecer lugares turísticos.