Decisão de Localização de Escolas com Uso de Sistema de Informação Geográfica e Análise de Agrupamentos
Por José Sueldo Câmara Ferreira (Autor), Andrea Kaliany da Costa Lima (Autor), Francisco Carlos Carvalho de Melo (Autor).
Resumo
A busca por informações mercadológicas e geodemográficas na geração de subsídios para a definição da melhor localização de empreendimentos públicos e privados é um processo que envolve diversas áreas de conhecimento. Este estudo desenvolve esforços adicionais para propor a utilização conjunta de SIG e análise de agrupamentos como subsídio para a tomada de decisão de localização de escolas do setor privado e público. Com suporte dos softwares SPSS e Arcview® GIS 3.2, foi realizada a análise de cluster dos setores censitários da planta urbana da cidade de Mossoró/RN e foi definida a localização georreferenciada das escolas municipais do ensino fundamental. O agrupamento dos casos em estudo foi efetuado mediante análise hierárquica de clusters com o método Ward, usando a distância euclidiana quadrada como medida de similaridade. O dendograma resultante sugere a formação de até 5 clusters, quantidade confirmada pelo critério do R- Quadrado (R2). Nas áreas representadas pelos clusters 2 e 4, estão instaladas o maior número de unidades educacionais. Nos clusters 1 e 3, está instalado o menor número de escolas da rede pública, onde existe o melhor desempenho de renda e menor contingente populacional. O cluster 5 detém um contingente populacional de 40.011 pessoas, sendo 5.346 delas na faixa de 6 a 14 anos e um percentual de alfabetização de 90%. Neste cluster, a renda média é de R$ 1514,25. Os resultados evidenciam que as escolas que compõem a Rede Municipal de Ensino apresentam boa distribuição no espaço geográfico da área urbana do município de Mossoró, concentrando-se em áreas da população com menor poder aquisitivo. O perfil do cluster 5, contudo, sugere que há demanda por investimentos do poder público e possibilidades de investimentos privados. A realização de estudos com uso conjunto das técnicas SIG e Cluster é promissora, sendo necessárias novas pesquisas que considerem outras variáveis, como endereços dos alunos e distância percorrida até a unidade escolar.
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