A normalização deixa mais claro e simples a definição de vizinhança entre os polígonos, inclusive, promovendo melhor aderência aos algoritmos de inteligência artificial que buscam padrões e eventos que se autocorrelacionam no espaço.
“Todas as coisas estão relacionadas com todas as outras, mas coisas próximas estão mais relacionadas do que coisas distantes.”
A normalização geográfica pode também ser feita de diferentes formas, como por triângulos equiláteros, quadrados ou hexágonos. No entanto, o hexágono proporciona o menor viés, dentre esses, devido ao menor tamanho de suas paredes laterais.
Com a normalização, torna-se possível a sumarização das estatísticas dos pontos (habitantes, residências, escolas, unidades de saúde, supermercados, indústrias, etc.) contidos dentro desses hexágonos de modo a haver constância na área de análise e, claro, significância estatística dessas sumarizações. Empresas de analytics maduras, com um datalake robusto e bem consolidado, passam a ter a vantagem nesse tipo de abordagem. Confira também nosso artigo sobre Como escolher uma empresa de analytics.
A geografia normalizada pode também ser utilizada por meio de mapas interativos. Mapas desse tipo possibilitam um nível de aproximação bastante interessante nas análises, como podemos ver na animação abaixo, onde mostramos uma visualização da Plataforma Vortx que apresenta as escolas na cidade de Curitiba.
Quanto mais escuro o hexágono, maior a quantidade de escolas. Perceba que também podemos ter acesso a outros dados através do pop-up e alterar o tamanho do hexágono a gosto.
“Quanto maior a quantidade de dados pontuais disponíveis em uma região, menor o tamanho possível dos hexágonos”.
Como toda a representação da realidade, modelos que utilizam a análise normalizada – apesar de grande valia na tomada de decisão – não substituem por completo a ilustração dos dados espaciais em polígonos irregulares, sobretudo quando:
Além disso, o processamento computacional para produzir mapas normalizados também deve ser levado em consideração, posto que o processamento dos dados nesse não se resume ao número de observações do fenômeno analisado, mas também ao tratamento da geografia sob análise. Por exemplo, workstations ou notebooks convencionais podem levar horas para processar cálculos geoestatísticos básicos das 5573 cidades do Brasil.
Nesse artigo explicamos sobre normalização geográfica, sua importância, vantagens e cuidados para condução de análises espaciais. Além disso, comparamos duas abordagens importantes para análises de dados espaciais. Vale notar que essas abordagens se mostram complementares para haver um melhor entendimento da distribuição dos dados sobre o espaço. Portanto, recomendamos a visualização das análises em múltiplas facetas.
Percebemos que, ao desenhar o espaço geográfico de forma equânime, torna-se factível uma série de benefícios às análises, tais como:
Simplificar a definição de vizinhança entre os polígonos, proporcionando, assim, melhor aderência a algoritmos espaciais;
Utilizar algoritmos de inteligência artificial (supervisionados e não supervisionados) para assim identificar pontos de interesse que não seriam identificados sem a normalização. Mais informações em: Aplicação de Inteligência Artificial em análises georreferenciadas.