Uma metodologia orientada a dados sociodemográficos para predição de preços do Uber X

Abstract

O avançado processo de urbanização e desenvolvimento tecnológico possibilita a busca por novas formas de avaliar a qualidade de vida no meio urbano. Pesquisas na área e que utilizam a Uber como fonte de dados apontam que o tempo de espera do serviço pode se relacionar com características socioeconômicas das cidades. A fim de se testar a hipótese de que a precificação da Uber relaciona-se às características socioeconômicas dos lugares de embarque do serviço, este trabalho realiza um estudo para a cidade de Natal no Rio Grande do Norte e que representa uma área do Nordeste em que há uma demanda reprimida por transporte público de qualidade. Para atender esse objetivo, foram coletados dados de preços dos serviços do Uber X para essa localidade durante todo o ano de 2018, além de dados socioeconômicos agregados a nível de Unidades de Desenvolvimento Humano (UDH) fornecidos pelo Atlas do Desenvolvimento Humano no Brasil. Como metodologia, empregou-se técnicas de aprendizagem de máquina para a criação de modelos de regressão orientados à dados. Análises de regressão sobre esses modelos revelaram que as características socioeconômicas da cidade de Natal se relacionam com os dados de preço do Uber X.