Serviço de sugestão de rotas através da percepção de emoções em dados de redes sociais baseadas em localização

O crescente número da frota veicular das grandes cidades, aliado a uma infraestrutura viária defasada favoreceram para o surgimento de um ambiente complexo para se locomover. Para tentar resolver parte destes problemas, tecnologias como sistemas de transporte inteligentes surgiram para melhorar a segurança do trânsito e a mobilidade nas vias urbanas. Essas soluções são projetadas para sugerir rotas, levando em conta congestionamentos e acidentes identificados por meio de sensoriamento participativo. Nelas são registradas as localizações e os horários das ocorrências, onde as áreas mais afetadas podem evoluir durante o dia, tornando assim aquela região evitável por determinados usuários. No entanto, a maioria destas aplicações dependem de uma comunidade ativa de usuários e levam em consideração apenas incidentes de transito, não registrando assim eventos correlacionados como desastres naturais e outros acontecimentos. Portanto, este trabalho tem como objetivo propor um serviço que possa reconhecer a percepção de incidentes correlacionados ao trânsito através dos dados de redes sociais. Esse serviço leva em consideração a evolução do cenário, que pode se adaptar de acordo com o horário, buscando sugerir rotas que evitem regiões evitáveis. A solução proposta busca identificar regiões impactadas por esses incidentes de trânsito e posteriormente sugerir uma rota mais favorável sem comprometer o tempo do percurso.