• Home
  • Química
  • Astronomía
  • Energía
  • Naturaleza
  • Biología
  • Física
  • Electrónica
  •  Science >> Ciencia >  >> Naturaleza
    El estudio utiliza las redes sociales y el aprendizaje automático para mostrar las injusticias ambientales en los parques urbanos de Filadelfia
    Título:Aprovechar las redes sociales y el aprendizaje automático para descubrir injusticias ambientales en los parques urbanos de Filadelfia

    Abstracto:

    La injusticia ambiental, un problema social y ambiental importante, se refiere a la distribución desproporcionada de los peligros y beneficios ambientales entre las diferentes poblaciones. Este estudio tiene como objetivo investigar y resaltar las injusticias ambientales en los parques urbanos de Filadelfia aprovechando los datos de las redes sociales y las técnicas de aprendizaje automático.

    Esta investigación contribuye al creciente conjunto de conocimientos sobre justicia ambiental en el contexto de la planificación urbana y la equidad de parques mediante la utilización de datos de redes sociales como una fuente de datos novedosa. Este enfoque permite el análisis del sentimiento y las preocupaciones del público con respecto a la calidad ambiental y la accesibilidad de los parques urbanos en Filadelfia.

    Hallazgos clave:

    El estudio identificó disparidades significativas en la calidad y accesibilidad de los parques en diferentes vecindarios de Filadelfia.

    Las áreas con un nivel socioeconómico más bajo y una mayor población minoritaria a menudo tenían menos parques y más pequeños, servicios limitados y un mantenimiento deficiente.

    El análisis de datos de las redes sociales reveló que los residentes de vecindarios desatendidos frecuentemente expresaban insatisfacción con la calidad y accesibilidad de los parques cercanos.

    Los algoritmos de aprendizaje automático clasificaron con éxito las publicaciones de las redes sociales en varios temas relacionados con las comodidades, la limpieza, la seguridad y la accesibilidad de los parques, proporcionando información valiosa sobre los problemas específicos que enfrentan las diferentes comunidades.

    Estos hallazgos resaltan la necesidad de políticas de planificación urbana específicas que prioricen el acceso equitativo a parques urbanos de calidad para todos los residentes, independientemente de su estatus socioeconómico o vecindario.

    Conclusión:

    Este estudio demuestra el potencial del uso de datos de redes sociales y aprendizaje automático para identificar injusticias ambientales en parques urbanos. Al combinar estos enfoques innovadores con métodos de investigación tradicionales, podemos mejorar nuestra comprensión de los complejos factores sociales y ambientales que contribuyen al acceso desigual a los espacios verdes e informar el desarrollo de políticas de planificación urbana más equitativas y sostenibles.

    © Ciencia https://es.scienceaq.com