Pegadas digitais na paisagem urbana: Buscando redes de segregação através de Big Data

Pegadas  digitais  na  paisagem  urbana:     1

Buscando  redes  de  segregação  através  de  Big  Data     Vinicius  M.  Netto   Maíra  Pinheiro   João  Vitor  Meirelles   Henrique  Leite2     Resumo:   A   segregação   tem   sido   uma   das   características   mais   persistentes   nas   cidades   e   um   dos   principais   temas  de  investigação  em  estudos  urbanos  e  sociológicos.  Partindo  de  uma  tradição  que  remete  à  Escola  de   Chicago   no   início   do   século   XX,   a   segregação   social   tem   sido   vista   como   a   consequência   natural   da   divisão   social  do  espaço,  reduzindo  o  fenômeno  da  segregação  à  segregação  territorial  e  assumindo  o  espaço  como   razão  e  explicação  suficientes  para  a  distância  social.  Propomos  uma  mudança  do  foco  na  visão  da  segregação   estática  dos  lugares  para  um  entendimento  da  segregação  social  ocorrendo  nas  ações  e  trajetórias   dos  atores   urbanos.   Analisamos   as   rotinas   de   grupos   de   atores   sociais   diferenciados   por   níveis   de   renda   no   Rio   de   Janeiro,  fazendo   uso   de  metadados  de  usuários  do   Twitter  em  suas  movimentações  na  cidade.   Em   seguida,   cruzamos   essas   trajetórias   com   dados   socioeconômicos,   a   fim   de   identificar   as   redes   de   apropriação   dos   usuários  de  acordo  com  sua  renda,  de  modo  a  examinar  seu  comportamento  espacial  em  uma  geografia  do   potencial   de   segregação   /   integração   dos   encontros   na   cidade.   Esta   abordagem   busca   a   espacialidade   da   segregação   ativa   nas   circunstâncias   do   contato   social   na   cidade,  para   além   dos   territórios   estáticos   e  padrões   de  localização  residencial.  Palavras-­‐chave:  segregação,  mobilidades,  redes  sociais,  de  Big  Data.  

  1.  Introdução:  uma  nova  abordagem  para  a  segregação  urbana   Examinaremos   neste   trabalho   a   relação   entre   formas   de   segregação   social   na   cidade   e   as   mobilidades   de   atores   socialmente   diferenciados.   Vamos   sugerir   que   formas   usuais,   puramente   espaciais   de   segregação   não   podem   explicar   o   fenômeno   da   segregação   social.   Mesmo   que   a   resposta  para  a  questão  dos  modos  como  vivemos  a  segregação  social  ainda  implique  um  papel  de   espaço,  esperamos  mostrar  que  esse  papel  não  pode  ser  reduzido  à  segregação  territorial.  Vamos   argumentar  que,  uma  vez  que  as  nossas  sociedades  são  sistemas  de  interação  de  alta  mobilidade,   precisamos  ver  o  espaço  além  de  sua  condição  estática.  Através  de  uma  crítica  às  abordagens  usuais   ao   espaço   como   uma   razão   e   uma   explicação   para   a   distância   social,   vamos   enfatizar   as   espacialidades   de   nossas   ações   diárias,   sobretudo   os   encontros   urbanos   como   principais   componentes  da  experiência  e  do  fenômeno  da  segregação.  Em  outras  palavras,  em  contraste  com   uma   literatura   tradicionalmente   centrada   na   dimensão   territorial,   nossa   abordagem   reformula   a   espacialidade  da  segregação,  mostrando  formas  como  a  segregação  é  moldada  pelo  potencial  tanto   segregador   quanto   integrador   do   encontro.   Essa   passagem   representa   uma   mudança   de   foco,   de   uma   visão   à   formas   de   segregação   estática  inerentes   a   lugares   -­‐   onde   a   distância   social   é   assumida,   em   vez   de   compreendida   em   toda   sua   manifestação   material   –   para   a   visão   da   segregação   social   reproduzida  através  de  nossas  ações  e  trajetórias  enquanto  atores  urbanos.  Essa  reformulação  da   espacialidade   da   segregação   deve   colocar   o   corpo,   tanto   o   elemento   que   carrega   quanto     o   sinalizador   de   identidades   e   diferenças,   como   sendo   a   primeira   instância   onde   a   segregação   é   socialmente   revelada   e   vivida   pelo   ator.   Ao   fazê-­‐lo,   temos   a   intenção   de   mostrar   que   o   espaço                                                                                                                           1

 Este  título  remete  a  Frederico  de  Holanda  e  seu  trabalho  “Class  footprints  in  the  landscape”  (Holanda,  2000).    Os  autores  atuam  na  Universidade  Federal  Fluminense  (UFF),  Escola  Nacional  de  Ciência  Estatística  (ENCE),  Universidade   de  São  Paulo  (USP)  e  Universidade  Federal  do  Rio  Grande  do  Sul  (UFRGS)  respectivamente.   2

mantém  um  papel-­‐chave  –  na  verdade,  um  papel  muito  mais  sutil,  penetrante  e  conclusivo  do  que  a   leitura   usual   da   segregação   espacial   permitiria   ver   –   essencial   para   a   explicar   a   experiência   duradoura  de  segregação.     Na   verdade,   este   objetivo   implica   adentrar   em   um   emaranhado   praticamente   infinito   de   movimentos  e  interações  nas  cidades.  Para  tanto,  o  presente  trabalho  faz  uso  bastante  eclético  de   ideias,  iniciando  pela  visão  de  Linton  Freeman  (1978)  da  segregação  como  “restrições  à  interação”   até  ecos  da  geografia  temporal  de  Torsten  Hägerstrand  (1970).  Este  artigo  desenvolve  um  método   voltado  para  capturar  possibilidades  de  encontro,  ilustrados  em  um  estudo  empírico  de  larga  escala   de   mapeamento   de   trajetórias   urbanas   na   cidade   do   Rio   de   Janeiro.   A   abordagem   destina-­‐se   a   ajudar  a  compreender  as  formas  elusivas  de  como  o  Outro  é  invisibilizado  em  nossas  vidas  diárias,  e   como   a   distância   social   penetra   silenciosamente   a   vida   cotidiana,   transformando   as   diferenças   sociais   em   distância   estrutural,   e   o   Outro   uma   forma   de   alteridade   desconhecida   –   como   se   vivêssemos  em  mundos  sociais  distintos;  um  processo  sutil  que  opera,  em  última  analise,  através  do   corpo.     Essa   reconsideração   da   segregação   parece   também   útil   se   levarmos   em   conta   os   padrões   complexos   de   mobilidades   diárias   nas   cidades   contemporâneas.   Desde   os   trabalhos   da   Escola   de   Chicago   de   Park   e   Burgess   até   as   recentes   abordagens   sobre   as   características   contextuais   da   segregação,   a   mobilidade   tem   sido   quase   sempre   representada   pela   migração,   tendo   a   temporalidade   lenta   da   produção   e   localização   residencial   como   uma   expressão   (como   em   Maloutas,   2004;   2007).   Nessa   visão,   a   temporalidade   e   a   espacialidade   inerentes   à   mobilidade   cotidiana,  como  capacidade  para  acessar  e  participar  de  situações  sociais,  têm  sido  negligenciadas.   De  modo  muito  diferente  desta  visão,  queremos  explorar  uma  ideia  de  mobilidade  mais  próxima  à   de  Georg  Simmel  (1997):  a  mobilidade  como  propriedade  de  um  “mundo  em  fluxo,  cujo  conteúdo  é   substantiva-­‐se   dissolvido   em   movimento”   (Frisby   em   Maloutas,   2004:   195).   De   fato,   há   formas   altamente   interdependentes   de   mobilidade,   incluindo   deslocamentos   de   pessoas   para   o   trabalho,   situações  de  lazer,  vida  familiar,  migração  e  de  escape,  as  quais  são  centrais  para  construir  e  manter   conexões   complexas   em   uma   sociedade   em   rede   (Urry,   2002:   1).   Esperamos   explorar   esta   perspectiva   e   incorporar   conexões   que   constituam   ao   mesmo   tempo   as   condições   elusivas   do   contato   entre   os   atores,   e   aquilo   que   Giddens   (1984)   entende   como   um   elemento-­‐chave   da   integração  social:  os  encontros.  Primeiramente,  vamos  desenvolver  essas  ideias  de  modo  a  alcançar   uma   compreensão   mais   clara   da   relação   entre   mobilidade   e   as   circunstâncias   do   encontro.   Em   seguida,   vamos   relacionar   as   mobilidades   produtoras   do   encontro   às   diferenças   sociais.   Argumentaremos  que  as  diferenças  sociais  podem  ser  fatores  ativos  na  mobilidade,  especialmente   em   sociedades   fortemente   desiguais.   Desejamos   construir   essas   relações   de   modo   a   nos   libertar   da   redução  espacial  da  segregação  à  divisão  social  do  espaço.     2.  Segregação  como  restrições  à  interação   Uma  das  definições  mais  poderosas  de  segregação  é  de  Freeman  (1978:  413):  "Todas  as  restrições  à   interação,   envolvendo   o   espaço   físico   ou   não,   são   formas   de   segregação   –   em   um   espaço   social".   Nossa  abordagem  se  relaciona  fortemente  à  visão  de  Freeman  da  restrição  à  interação,  de  modo  a   entender  a  segregação  como  restrição  à  presença  do  outro  em  nossas  ações  na  cidade,  imersos  no   tecido   delicado   dos   encontros   e   interações   que   mantém   sistemas   sociais   locais   integrados.   Infelizmente,  abordagens  usuais  parecem  mal  equipadas  para  reconhecer  essas  dimensões  sutis  da  

 

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segregação   ativa   nos   ritmos   urbanos   do   encontro.   Assim,   se   quisermos   entender   o   potencial   integrador   /   segregador   do   encontro,   devemos   nos   voltar   para   o   tecido   de   nossas   ações   diárias   e   movimento   além   das   áreas   segregadas.   Teoricamente,   isso   significa   a   possibilidade   de   acharmos   espacialidades  mais  complexas  da   segregação   e   potenciais  socialmente   integradores   talvez  latentes   em   locais   que   podemos   chamar   de   “convergência   social”.   Uma   visão   mais   atenta   às   práticas   urbanas   de   diferentes   grupos   sociais   requer   um   conceito   capaz   de   identificar   como   os   atores   desempenham   suas   ações   espacialmente,   de   modo   a   acessar   e   participar   de   situações   sociais.   É   importante   ressaltar   que   diferentes   mobilidades   poderiam   estar   associada   a   diferentes   grupos   sociais   e   a   diferentes   formas   de   experiência   urbana.   A   renda   dos   atores   pode   ter   efeitos   sobre   o   número   de   atividades   em   que   são  capazes  de  se  envolver.  A  localização  das   atividades  também   é   importante,  e  aqui  abordagens  à  segregação  espacial  ainda  tem  muito  a  dizer,  dado  que  a  moradia   em   lugares   acessíveis   implica   em   estamos   mais   perto   de   mais   atividades,   podendo   realizá-­‐las   em   números  maiores  de  forma  materialmente  mais  eficiente.     Encontros   podem   ser   dispersos   nas   ruas   ou   polarizados   em   locais   de   trabalho,   lazer   e   consumo;   em   pontos  de  ônibus,  estações  de  metrô,  edifícios  institucionais  e  assim  por  diante.  Se  entendermos  a   cidade  como  uma  rede,  poderemos  ver  lugares  de  atividade  como  "atratores"  (Kruger,  1979;  Krafta,   1994):3  uma   parte   substancial   da   vida   social   se   desenrola   dentro   de   edifícios,   por   exemplo,   como   nossa   comunicação   e   a   possibilidade   de   relacionar   nossos   atos   com   os   atos   de   outras   pessoas.   Podemos  participar  de  uma  atividade  em  particular  se  ela  nos  interessa,  se  nós  temos  um  papel  a   desempenhar  na  mesma,  se  temos  condições  financeiras  para  fazê-­‐lo,  e  se  tivermos  condições  de   chegar  nesse  lugar  -­‐  e  se  sabemos  que  ele  de  fato  existe  na  cidade,  em  primeiro  lugar.  Todas  essas   coisas  significam  que  pelo  menos  algumas  atividades  são  frequentemente  sem  interessante  ou  não   acessíveis   (socialmente   e   espacialmente)   a   todos.   No   entanto,   esses   fatores   ainda   têm   impactos   sobre   nossas   ações,   como   faíscas   para   uma   densa   rede   de   movimentos   diários   provenientes   de   locais   residenciais.   Se   o   movimento   deixasse   marcas   visíveis   no   espaço,   tais   redes   de   apropriação   poderiam  revelar  o  potencial  de  encontros  e  desencontros  e  segregação  desenrolando-­‐se  na  cidade.     Exatamente   o   mapeamento   destas   redes   de   ações   e   movimentações   na   cidade   é   um   objetivo   do   presente  trabalho.  Na  verdade,  a  ideia  de  mapear  trajetórias  está  longe  de  ser  nova.  O  trabalho  de   Hägerstrand   (1970)   foi   a   primeira   tentativa   sistemática   de   capturar   trajetórias   e   as   restrições   espaço-­‐temporais   que   pesam   sobre   nossas   ações.   Ainda   que   a   abordagem   de   Hägerstrand   tenha   sido   uma   moda   passageira   no   início   dos   anos   1980   na   geografia   humana   (veja   Pred,   1981),   novas   abordagens   empíricas   têm   retomado   o   espírito   daquele   trabalho,   fazendo   uso   de   tecnologias   capazes   de   registrar   o   movimento   de   atores   e   identificar   padrões   de   mobilidade.4  Propomo-­‐nos   a   adicionar   novas   camadas   a   essa   ideia,   e   avaliar   como   a   apropriação   cotidiana   dos   atores   molda   encontros.   Para   tanto,   exploraremos   padrões   de   mobilidade   potencialmente   relacionados   a   diferentes  grupos  sociais.  Redes  de  apropriação  urbana  estão  presentes  como  traços  evanescentes   da   nossa   presença   efetiva   no   espaço.   Se   pudéssemos   capturar   pelo   menos   uma   parte   deles,   poderíamos   ter   uma   ideia   melhor   de   como   grupos   socialmente   diferenciados   espacializam   suas                                                                                                                           3

 Derivamos  uma  forma  de  analisar  a  cidade  dos  estudos  configuracionais  urbanos,  mais  precisamente  Kruger  (1979),   Hillier  e  Hanson  (1984)  e  Krafta  (1994).     4  Um  método  desenvolvido  por  Gonzáles  et  al  (2008)  é  exemplar  em  seu  uso  de  dados  de  localização  registrados  a  partir   de  telefones  celulares  para  mapear  movimentos,  limitados  a  setores,  mostrando  que  atores  têm  uma  marcante  tendência   à  recursividade.  

 

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ações.   Estes   "caminhos   de   ação"   podem   moldar   as   possibilidades   do   encontro   e   de   formação   de   relações   entre   as   pessoas,   bem   como   podem   conter   os   espaços   potenciais   de   copresença   e   de   ausência   sistemáticas.   Em   outras   palavras,   esta   cartografia   das   ações   pode   permitir   compreender   a   espacialidade  da  presença  e  da  ausência  ativa  na  segregação  social.     Gostaríamos   de   adicionar   uma   definição   de   "rede   social"   particular,   que   vai   ser   útil   para   a   compreensão   de   como   a   espacialidade   do   encontro   molda   a   experiência   da   segregação   social   enquanto  dinâmica  de  formação  de  grupos  sociais.  Por  exemplo,  não  pretendemos  usar  o  conceito   como   um   arranjo   matematicamente   identificável   de   vínculos   pessoais,   como   na   abordagem   da   Social  Network  Analysis,  área  da  sociologia  quantitativa  ativa  desde  os  anos  1950.5  Usaremos  uma   definição  de  rede  social  como  um  conjunto  aberto  de  relações  mutáveis  no  tempo  -­‐  especialmente   considerando  as  posições  sociais  dos  atores  e  as  circunstâncias  de  tempo-­‐espaço  onde  seus  grupos   são  formados.  Esta  definição  intencionalmente  flexível  de  redes  destina-­‐se  a  incluir  a  probabilidade   de  encontro,  um  fator  sociológico  que  será  chave  para  entendermos  como  aumentam  ou  diminuem   as   conexões   e   configurações   que   envolvem   os   atores   em   suas   relações   sociais.   Graficamente,   preferimos   não   representar   os   atores   por   pontos   como   na   análise   clássica   de   redes   sociais,   mas   inverteremos   essa   representação,   vendo   os   atores   como   “linhas   de   vida”   (como   em   Hägerstrand)   convergindo   para   posições   no   espaço-­‐tempo,   em   relações   homológicas   com   caminhos   espaciais   reais.   Essa   inversão  busca  tornar   a   espacialidade   do   encontro   e   o   papel   do   espaço   na   construção  de   redes  sociais  mais  intuitivos  (figura  1).    

  Figura  1  -­‐  Princípios  de  homologia  entre  as  redes  sociais  e  espaciais  operando  no  tempo.  

 

    3.  Distintas  mobilidades   Qual   é   a   chance   de   se   conhecer   pessoas   de   um   grupo   social   diferente?   Vamos   desdobrar   uma   série   de   premissas   trazidas   à   luz   de   achados   anteriores,   para   então   testarmos   essas   suposições   em   nosso   estudo  empírico.                                                                                                                               5

 Veja  abordagens  baseadas  em  teoria  dos  grafos  em  Gravonetter  (1973),  Freeman  (1978,  2006),  Scott  (1991),  Wasserman   e  Faust  (1994)  e  Marques  (2012).  

 

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Primeiramente,  a  formação  de  redes  sociais  em  cidades  parece  dependem,  substancialmente,   de  circunstâncias  de  copresença.     Em   segundo   lugar,   cidades   são   historicamente   produzidas   e   estruturadas   espacialmente   de   forma   a   tornar   situações   sociais   relativamente   -­‐   em   princípio   –   acessíveis   para   possíveis   participantes,  na  forma  de  padrões  de  localização  e  acessibilidades,  revelados   especialmente   por  trabalhos  em  economia  espacial  (de  Hansen,  1959  à  Glaeser,  2010)  e  estudos  urbanos  (de   Lynch,  1960  à  Hillier,  2012).6     Em   terceiro   lugar,   locais   de   atividade   tendem   a   aumentar   o   potencial   de   convergência   de   atores  que  compartilham  interesses  e  mobilidades  semelhantes.7     Em   quarto   lugar,   caminhos   de   ação   capazes   de   incluir   mais   lugares   de   atividade   também   aumentariam,   em   tese,   o   potencial   de   contato   social.   Teoricamente,   quanto   mais   amplo   e   complexo   o   padrão   de   apropriação   do   espaço   em   relação   ao   número   de   casas   e   ruas   que   constituem   cidades,   mais   amplo   seria   o   potencial   para   aumentarmos   nossas   redes   sociais   pessoais.     Em   quinto   lugar,   a   renda   desempenha   um   papel   neste   processo.   Pessoas   com   orçamentos   menores  enfrentam  mais  restrições  na  mobilidade  e  menos  diversidade  em  suas  atividades  -­‐   que   por   sua   vez   leva   a   uma   menor   diversidade   de   formas   de   apropriação   do   espaço.   Como   veremos   a   seguir,   limitações   na   mobilidade  intensificam   o   localismo   -­‐   o   nível   de   dependência   da   proximidade   para   se   estabelecer   redes   sociais   pessoais.   Nesses   casos,   a   densidade   de   encontros  tende  a  aumentar  especialmente  em  torno  da  residência,  enquanto  atores  sociais   tendem  a  contar  com  lugares  no  entorno  para  criar  e  manter  relacionamentos.     Além   disso,   há   uma   gama   de   atividades   não   dependentes   de   proximidade   à   residência,   como   aquelas   em   torno   do   trabalho,   o   que   pode   aumentar   a   extensão   e   complexidade   das   trajetórias   urbanas   desses   atores.   O   transporte   público   e   o   aumenta   progressivo   da   propriedade   de   veículos   privados   nos   países   em   desenvolvimento   também   permitem   movimentos   mais   amplos   e   complexos   na   cidade.   Na   verdade,   uma   série   de   trabalhos   empíricos   têm   consistentemente   demonstrado   que   níveis   mais   altos   de   renda   permitem   menor  dependência  de  proximidade  espacial.8  

  Nossa   hipótese   é   que   limitações   de   mobilidade   contidas   em   padrões   de   apropriação   tenderiam   a   aumentar  a  densidade  de  encontros  entre  atores  sociais  semelhantes.  Por  sua  vez,  esta  tendência   espacial   em   direção   tanto   a   níveis   mais   altos   de   homofilia   e   a   diferentes   graus   de   conectividade   em   redes   pessoais,   ambos   gerados   por   diferenças   de   renda,   estilos   de   vida   e   mobilidades,   pode   ter   fortes  implicações  para  as  atuações  sociais  dos  atores.     Uma   série   de   estudos   oferece   suporte   para   a   ideia   de   uma   variação   substancial   nos   níveis   de   dependência  de  proximidade  na  formação  de  redes  sociais  pessoais  de  acordo  com  classe  e  renda  -­‐   no   Brasil,   país   de   nosso   estudo   de   caso,   e   em   outros   países   no   mundo.   Por   exemplo,   o   estudo   recente  de  Marques  (2012)  em  São  Paulo  analisa  os  perfis  de  sociabilidade  dos  atores  em  situação   de   pobreza   e   seu   papel   na   formação   de   redes   sociais,   e   revela   diferenças   entre   as   estruturas   de                                                                                                                           6

 Há  uma  longa  tradição  desde  Alfred  Weber  (1909)  e  Hansen  (1959)  na  economia  espacial  que  tem  sido  capaz  de   identificar  padrões  de  localização  de  atividades  nas  cidades.   7  Os  efeitos  de  trajetos  lineares  sobre  a  densidade  do  encontro  foi  recentemente  teorizada  em  Bettencourt  (2013).   8  Veja  Holanda  (2000)  e  Marques  (2012).  Dados  empíricos  sobre  gastos  em  transporte  no  Brasil  mostram  que  grupos  de   alta  renda  não  apenas  gastam  mais  que  os  de  baixa  renda:  eles  gastam  mais  que  proporcionalmente  (POF,  2009;  veja   Netto,  2014).  

 

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redes  pessoais  de  atores  de  diferentes  classes  sociais.  Redes  na  classe  média  tendem  a  ser  pouco   dependentes   da   proximidade,   como   se   fossem   “comunidades   desterritorializadas”   pessoais   (Wellman   em   Marques,   2012)   -­‐   um   padrão   muito   diferente   de   atores   em   situação   de   pobreza.   Uma   relação  similar  de  renda  e  formação  de  rede  é  encontrada  em  outros  países.  Análises  na  Califórnia,   EUA,   e   Israel   (Fischer   e   Shavit,   1995),   França   (Grosseti,   2007),   Finlândia   e   Rússia   (Lonkila,   2010)   e   China  (Lee  et  al.,  2005),  entre  outros,  sugerem  que  as  redes  pessoais  variam  mais  de  acordo  com  a   classe  do  que  em  relação  a  contextos  culturais  e  regionais.  A  relação  inversa  entre  a  dependência  de   proximidade  e  a  renda  também  encontra  suporte  em  Briggs  (2003;  2005).       Estas   abordagens   à   segregação,   no   entanto,   ainda   tendem   a   ver   o   espacialidade   das   redes   superficialmente,  principalmente  limitada  à  localização  de  áreas  residenciais.  Temos  que  esclarecer   como  a  formação  de  redes  sociais  é  efetivamente  realizada  tanto  espacial  quanto  temporalmente,   envolvendo   circunstâncias   de   copresença   e   ausência.   Poderia   a   mobilidade   -­‐   e   não   a   proximidade   espacial  -­‐  ser  o  fator  chave  nessa  formação?  Por  sua  vez,  abordagens  à  mobilidade  que  fazem  uso   de   informação   geográfica   derivada   de   dados   digitais   (digamos,   o   dados   de   uso   de   telefones   celulares)   ainda   estão   restritos   a   captura   de   padrões   de   comportamento   espacial   (por   exemplo,   Gonzales   et   al,   2008)   -­‐   sem   qualquer   ligação   com   as   condições   sociais   dos   comportamentos   espaciais,  como  a  influência  da  renda  e  classe.  Propomos  que  uma  análise  detalhada  da  estrutura   das   rotinas   e   das   trajetórias   de   atores   urbanos   poderia   esclarecer   fatores   causais   na   formação   de   redes  separadas  e  naquilo  que  podemos  chamar,  lembrando  Young  (1990),  de  "a  invisibilidade  do   Outro".     4.  Redes  de  segregação  na  cidade   Agora   vamos   analisar   a   formação   temporal   de   redes   sociais   pessoais   em   contexto   urbano.   Parece   bastante  razoável  dizer  que  as  redes  pessoais  poderiam  ser  expandidas  ao  aumentarmos  o  acesso  a   diferentes   situações   sociais.   Também   parece   razoável   dizer   que   esse   aumento   depende   de   maior   mobilidade.   Sabemos   que   as   redes   pessoais   mais   amplas   e   diversificadas   permitem   mais   oportunidades  de  atividade  social  e  econômica  (Marques,  2012).  Chegamos  aqui  outro  ponto-­‐chave   de  nossa  argumentação.  Para  que  redes  sociais  ofereçam  de  fato  mais  oportunidades  de  atividade,   as   redes   devem   antes   de   tudo   ser   formadas.   Entretanto,   lembremos   que   a   formação   de   redes   sociais   presenciais   é   uma   capacidade   espacial.   Em   outras   palavras,   a   mobilidade   e   as   trajetórias   urbanas   criam   os   encontros   que   produzem   e   expansão   de   redes,   e   geram   novos   contatos   e   oportunidades  de  atividade.     Se   estas   implicações   (lógicas   e   materiais)   fazem   sentido,   a   mobilidade   deve   ser   considerada   um   fator   potencial   chave   na   superação   do   localismo   e   na   diversificação   da   sociabilidade.   A   renda   certamente   mantém   seu   papel   central,   uma   vez   que   suporta   a   mobilidade,   mas   temos   que   considerar   que   uma   crescente   mobilidade   está   diretamente   relacionada   ao   aumento   da   capacidade   de  formarmos  e  ampliarmos  nossas  redes  pessoais.  Por  outro  lado,  uma  mobilidade  baixa  tende  a   limitar   interações,   como   podemos   ver   no   caso   de   atores   mais   pobres.   Mobilidade   e   renda   estão   associados  em  um  círculo  que  leva  a  aumentos  ou  reduções  no  potencial  para  criarmos,  mantermos   e  expandirmos  redes  pessoais.      

 

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Mas  como  isso  acontece?  Se  a  rede  depende  de  situações  de  encontro,  precisamos  entender  como     a   mobilidade   importa   na   estrutura   de   encontros,   enquanto   a   instância   onde   a   segregação   social   opera  no  cotidiano.     Vimos  que  a  mobilidade  pode  ter  uma  influência  direta  sobre  os  potenciais  de  interação.  Sabemos,   também,  que  os  atores  de  baixa  renda,  apesar  de  ter  mobilidades  mais  limitadas,  não  são  estáticos   dentro  de  áreas  socialmente  homogêneas.  As  diferenças  nos  seus  níveis  de  localismo  e  sociabilidade   em   suas   redes   pessoais   sugerem   variações   no   alcance   espacial   e,   por   extensão,   nas   condições   da   sua   presença   em   certos   lugares   na   cidade.   Mas   como   (e   onde)   o   potencial   do   encontro   entre   os   diferentes   se   materializa?   Para   responder   essa   questão,   precisamos   examinar   os   efeitos   de   diferentes   mobilidades   na   formação   de   redes   pessoais   dentro   e   entre   os   grupos   sociais,   a   fim   de   compreender  as  oportunidades  de  encontro.  Sugerimos  que,  se  as  redes  sociais  são  formadas  pela   realização   de   conexões   possíveis   entre   atores,   as   redes   de   classe   (ou   seja,   as   redes   sociais   que   operam   dentro   dos   grupos   em   grande   escala   com   recursos   comuns   econômicos   que   influenciam   fortemente   suas   ações   e   estilos   de   vida) 9  e   outras   formas   de   formação   de   grupos   sociais   são   moldadas  por  probabilidades  de  encontro  e  de  novas  conexões  de  redes  pessoais.     Veremos   em   nosso   estudo   empírico   abaixo   que   o   espaço   importa   aqui.   Mesmo   que   não   costumemos   pensar   nisso,   nossas   trajetórias   diárias   definem   o   cenário   de   nossas   interações   e   moldam   a   estrutura   elusiva   de   nossa   vida   social   na   cidade.  A   distância   entre   lugares   dentro   de   uma   cidade  associada  a  diferences  mobilidades  impõem  limitações  nessas  probabilidades.  Diferenças  em   mobilidade,   renda   e   estilos   de   vida   trazem   desigualdades   na   capacidade   de   participar   de   suas   situações   sociais.   Essas   incompatibilidades   são   formas   de   disjunção   do   encontro   –   de   se   desconstituir  a  possibilidade  de  encontros  que  poderiam  acontecer  de  outra  forma.  A  disjunção  do   encontro   significa   um   deslocamento   das   presenças   a   lugares   distintos.   Ela   parece   ocorrer   especialmente   entre   pessoas   socialmente   diferentes   –   ativa   nas   condições   sociais   e   materiais   que   evitam   que   pessoas   diferentes   venham   a   estar   co-­‐presentes,   reconhecendo   assim   a   existência   alheia.  Dito  de  outro  modo,  há  uma  chance  muito  maior  de  redes  sociais  incorporarem  atores  que   compartilham  mobilidades  semelhantes  e  padrões  de  apropriação.       Estas  descrições  começam  a  retratar  o  complexo  tecido  da  socialidade  na  cidade.  No  entanto,  como   podemos   compreender   em   detalhe   essa   espacialidade   volátil   do   encontro?   Como   podemos   ver   o   tecido  das  trajetórias  pessoais  que  entrelaçam-­‐se,  apenas  para  a  separar-­‐se  adiante,  em  situações   no  espaço-­‐tempo  de  nossas  vidas  urbanas?     5.  Pegadas  digitais  na  paisagem  urbana:  o  uso  metodológico  de  Big  Data   Naturalmente,   ver   a   espacialidade   dos   fluxos   tremendamente   complexos   de   convergências   e   divergências  de  nossas  ações  e  trajetos  na  cidade  parece  praticamente  impossível.  Nossos  próprios   estudos  anteriores  permaneceram  em  um  nível  de  pequena  escala,  que  faziam  uso  de  dados  sociais   e  espaciais  derivados  de  entrevistas  de  um  número  de  atores  (Netto  et  al,  2010;  Netto,  2014).  Eles   ofereceram   imagens   delicadas   da   segregação   em   redes   de   classe   social   atuando   na   cidade.   A   pergunta-­‐chave  nesse  momento  é:  como  podemos  expandir  esta  abordagem  dinâmica,  de  modo  a   ver  o  panorama  da  segregação  para  uma  cidade  inteira?                                                                                                                             9

 Derivamos  essa  definição  da  definição  de  Giddens  (1993)  para  classes  sociais.  

 

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  A  resposta  é  que  podemos  rastrear  e  registrar  o  movimento  de  uma  grande  quantidade  de  atores   (socialmente   diferentes)   na   cidade   explorando   o   potencial   enorme   do   chamado   ‘Big   Data’   como   forma  de  lidar  com  um  ambiente  urbano.  Nesse  espírito,  realizamos  um  estudo  empírico  no  Rio  de   Janeiro.   O   Twitter   oferece   condições   particularmente   interessantes,   ao   tornar   seu   banco   de   metadados   público   e   em   princípio   anômimo.   O   conjunto   de   variáveis   fornecidas   pelo   Twitter   API   inclui   os   IDs   númericos   dos   usuários   (não   sua   identificação   completa)   bem   como   as   coordenadas   geográficas   e   o   timestamp   de   cada   tweet   emitido   por   esses   IDs.   Gostaríamos   de   mostrar   os   resultados  iniciais  de  um  experimento  em  andamento  no  Rio.  Coletamos  os  metadados  de  tweets   postados  na  cidade  do  Rio  de  Janeiro  entre  os  dias  12  (00:07:13  am)  e  14  de  novembro  (2:36:45)  de   2014.   Registramos   postagens   durante   o   intervalo   de   tempo   de   56   horas,   gerando   um   banco   de   dados  com  14.960  usuários,  incluindo  a  localização  espacial  e  o  momento  em  que  os  tweets  foram   feitos  (figura  2).    

Figura  1  –  Total  de  tweets  no  Rio  de  Janeiro,  12/11  (12:07:13)  –  14/11/2014  (2:36:45).  

 

  Primeiramente,   padrões   temporais   se   tornam   visíveis   e   mostram   como   o   Twitter   pode   ser   usado   como  uma  forma  de  reconhecermos  o  pulso  social  da  cidade.  Há  um  aumento  constante  durante  o   dia,  um  pequeno  pico  por  volta  de  meio-­‐dia,  um  rápido  crescimento  e  uma  queda  brusca  em  torno   da  meia-­‐noite  até  05:00,  quando  o  ciclo  começa  novamente  (figura  3).      

 

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Figura  3  -­‐  O  pulso  das  comunicações  na  cidade:  frequência  de  tweets  no  Rio  de  Janeiro.  

  Esses  metadados  permitiram  que  classificássemos  os  usuários  de  acordo  com  seu  comportamento   de  postagem.  Filtros  foram  usados  para  excluir  usuários  que  não  fornecem  dados  suficientes  para   inferir  a  localização  residencial,  excluindo  40%  dos  usuários  com  apenas  dois  ou  menos  tweets  no   período   avaliado.   Usuários-­‐robô,   que   postam   de   modo   automatizado   para   fins   comerciais   (bots),   identificáveis  pelo  elevado  número  de  tweets  postados  de  uma  mesma  posição  no  espaço,  também   foram  excluídos.  Ainda,  a  análise  da  distância  Euclidiana  média  entre  as  posições  dos  tweets  revelou   usuários   cujos   deslocamentos   não   eram   relevantes   para   nosso   estudo.   Uma   classificação   estatística   via   quantil   dos   resultados   obtidos   mostrou   que   o   limiar   entre   altas   frequências   de   pequenas   distâncias   e   a   distribuição   exponencial   de   longas   distâncias   foi   de   106   metros   por   tweet.   Valores   menores  do  que  este  foram  filtrados,  reduzindo  o  conjunto  de  dados  para  78.825  tweets  postados   por   4.325   usuários.   Após   essa   sequência   de   procedimentos   de   filtragem   no   banco   inicial,   selecionamos   um   leque   de   2.543  usuários   cujo   movimento   na   cidade   era   relevante   para   o   presente   estudo.     Em   seguida,   identificamos   padrões   espaciais   e   temporais   de   postagens,   visando   a   dedução     do   local     de  residência  dos  usuários.  Os  tweets  dos  usuários  válidos  foram  espacializados  na  rede  urbana  via   modelo   de   deslocamentos   que   conecta   as   posições   geográficas   dos   tweets   através   da   lógica   de   menores   caminhos,   fazendo   uso   de   software   de   geoprocessamento   (GIS).   O   resultado   foi   uma   trama   de   milhares   de   trajetórias   dentro   da   rede   de   ruas   [FIGURA].   Deve   ficar   claro   que   a   ligação   entre  posições  das  postagens  via  menores  caminhos  não  pode  ser  tida  como  o  percurso  certamente   percorrido   por   usuários   ao   se   moverem   entre   seus   tweets,   mas   há   número   grande   o   bastante   de   estudos  teóricos  e  evidências  empíricas  (sobretudo  nos  campos  da  sintaxe  espacial,  redes  urbanas  e   estudos   de   wayfinding)   para   oferecer   confiabilidade   a   este   procedimento   enquanto   proxy   dos   movimentos   reais.   Estes   estudos   têm   mostrado   que   humanos   tendem   fortemente   a   escolher   o   menor  caminho  entre  dois  pontos,  no  sentido  métrico,  topológico  e  na  minimização  angular  entre   os  trechos  que  compõem  um  trajeto  (veja  Hillier,  2012).       O  próximo  passo  foi  diferenciar  os  atores  entre  si  usando  o  critério  da  renda.  Esse  passo  demanda  o   cruzamento   das   localizações   residenciais   e   os   trajetos   inferidos   dos   usuários   com   dados   econômicos.   Fizemos   uso   do   Censo   de   2010   do   Instituto   Brasileiro   de   Geografia   e   Estatística   (IBGE),   que   disponibiliza   dados   de   renda   para   setores   censitários   na   cidade.   Associamos   em   seguida   as   posições   iniciais   dos   tweets   com   os   setores,   o   que   permitiu   atribuir   níveis   de   rendimento   médio    

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para  os  usuários.  Analisamos  a  renda  a  partir  do  desvio  padrão  da  renda  média  per  capita  no  Rio  de   Janeiro,   que   sugeriu   faixas   entre   R$   750;   R$   1.600;   $   2.500;   R$   3.400   e   R$   6.200,   e   acima.10  Estes   valores   foram   identificados   como   grupos   sociais   de   baixa,   média-­‐baixa,   média,   médio-­‐alta   e   alta   renda,  diferenciadas  através  de  cores  (figura  4).    

  Figura  4  –  Padrão  residencial  e  posições  dos  tweets  de  acordo  com  a  renda  (azul-­‐baixa  a  vermelho-­‐alta)  

  Sumarizando,  nossos  passos  metodológicos  foram:     1.  Colheta  de  metadados   Identificação  da  posição  no  tempo  e  no  espaço  dos  tweets  postados  na  cidade   Período:  12  nov  (00:07:13)  -­‐  14  (02:36:45)  2014   Usuários  ativos  do  Twitter  no  período:  14.960  usuários     2.  Filtragem  de  usuários   Número  mínimo  de  tweets  por  usuário  (3)   Exclusão  de  usuários  automáticos   Usuários  selecionados:  2.543  usuários     3.  Espacialização  dos  tweets  e  identificação  da  localização  residencial  dos  usuários   Identificação  da  localização  do  primeiro  tweet  de  manhã  (primeiro  na  sequência  de  tweets)   Confirmação  via  repetição  da  localização  do  primeiro  tweet  do  dia.     4.  Geração  dos  caminhos  mais  curtos  entre  posições  dos  tweets  dos  usuários   Um   procedimento   analítico   realizado   por   meio   de   um   software   de   GIS   nos   permitiu   encontrar   os   caminhos   mais  curtos  dentro  da  malha  urbana,  como  uma  proxy  para  os  caminhos  reais  dos  usuários.     5.  Cruzamento  dos  dados  do  censo  (renda)  com  a  localização  dos  usuários  

  Há  diferenças  marcantes  entre  o  que  o  mapa  gerado  a  partir  do  censo  mostra  (figura  4,  à  esquerda)   e   uma   análise   de   escala   mais   fina,   quando   nos   aproximamos   dos   atores   (figura   4,   à   direita).   As   localizações  dos  usuários  do  Twitter,  derivadas  dos  dados,  revelam  mais  complexidade  locacional  do   que   os   procedimentos   baseados   em   rendas   médias   e   setores   censitários   sugerem.   Ao   mesmo                                                                                                                           10

 Para  fins  de  confronto  e  referência  com  nosso  estudo  anterior,  o  salário  mínimo  no  Brasil  em  2010  foi  de  R  $  510,00.  

 

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tempo,   é   possível   identificar   padrões   de   agregação   entre   usuários   de   renda   similar.   Talvez   ironicamente,  o  mapa  dos  usuários  digitais  Twitter  parece  nos  aproximar  mais  da  cidade  real.     Uma  última  questão  metodológica  envolve  a  representatividade  do  Twitter  frente  à  população  do   Rio   de   Janeiro   –   por   exemplo,   como   saber   se   teremos   todos   as   classes   sociais   e   faixas   de   renda   que   compõem   a   cidade   proporcionalmente   presentes   no   uso   do   Twitter?   Primeiramente   comparamos   os  histogramas  das  distribuições  das  médias  de  renda  per  capita  dos  usuários  e  da  população  do  Rio   em  geral  (figura  4,  à  esquerda).  Embora  os  histogramas  mostrem  uma  semelhança  em  suas  curvas,   há   diferenças   relevantes.   Investigamos   mais   essa   questão   e   encontramos   uma   correlação   significativa   entre   a   população   (em   seus   diferentes   níveis   de   renda)   e   o   perfil   de   renda   dos   usuários   do   Twitter   (figura   5,   à   direita).   A   regressão   linear   (linha   escura)   representa   um   R   ajustado   ao   quadrado   de   0,67,   mostrando   que   a   distribuição   de   renda   dos   usuários   tem   razoável   grau   de   semelhança  com  a  distribuição  de  renda  da  população  em  geral.      

Distribution of users x Populations in sectors

 

Figure  5  –  Histogramas  da  média  de  renda  per  capita  da  população  do  Rio  como  um  todo  e  entre  os  2.543   usuários  do  Twitter  selecionados  no  estudo  (esquerda).  Em  seguida,  a  regressão  entre  usuários  (eixo  Y)  e   população  nos  bairros  do  Rio  (eixo  X),  com  cores  mostrando  os  níveis  de  renda  (direita).  

    Portanto,   o   uso   do   Twitter   não   parece   estar   associado   com   faixas   específicas   de   renda,   como   fica   evidente   na   escala   de   cores   do   gráfico   abaixo.   Essa   constatação   empírica   nos   leva   a   descartar   a   hipótese   de   exclusão   digital   dentro   da   cidade   neste   universo   de   usuários.   Outras   análises   gráficas   esclarecem   as   proporções   de   população   distribuída   nas   faixas   de   renda   no   Rio   em   comparação   com   os  usuários  do  Twitter  (figura  6)    

 

 

 

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Figure  6  –  Histogramas  distribuição  de  renda  na  população  do  Rio  e  entre  usuários  do  Twitter  (acima);  e  o   aumento  progressivo  na  renda  no  Rio,  mostrando  uma  grande  diferença  entre  ricos  e  outros  grupos  de  renda,   e  entre  os  usuários  do  Twitter  (áreas  cinza,  abaixo).  A  linha  vermelha  mostra  a  variação  da  média  de  renda.  

  O   que   os   mapas   revelam   quanto   à   segregação   dinâmica,   contida   nas   trajetórias   dos   usuários   do   Twitter   na   cidade?   Notamos   que   a   segregação   residencial   segue   um   fator   importante:   há   uma   ampla  distribuição  de  localizações  residenciais  socialmente  diferenciadas  (figura  7).    

Figura  7  –  A  dinâmica  da  segregação:  usuários  em  azul  (renda  baixa),  verde  (média-­‐baixa),  amarela  (renda   média),  laranja  (média-­‐alta)  e  vermelho  (alta  renda).  

 

  Faixas   de   renda   de   baixa   renda   e   média-­‐baixa   apresentam   considerável   sobreposição,   com   a   diferença  de  mais  profundidade  e  distância  em  relação  ao  CBD  nos  caminhos  de  baixa  renda.  Uma   diferença   mais   substancial   aparece   entre   usuários   de   renda   média-­‐baixa   e   média,   seguindo   a   tendência   de   predominância   dos   caminhos   mais   próximo   ao   CBD.   Os   trajetos   de   renda   média-­‐alta   e   alta   confirmam   esta   observação.   A   sobreposição   de   todos   os   caminhos   proporcionalmente   ao   volume  de  usuários  em  movimento,  no  último  mapa  da  figura  6,  torna  visível  as  predominâncias  das   redes  de  cada  faixa  de  renda.  O  panorama  dinâmico  da  segregação  fica  assim  mais  evidenciado.  Por   outro  lado,  há  uma  forte  convergência  no  centro  da  cidade  e  na  Zona  Sul,  onde  usuários  de  todas  as   classes   terminam   convergindo   em   uma   sobreposição   interessante   de   redes   de   apropriação,   ainda  

 

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que   haja   claramente   predominâncias.   Entretanto,   os   trajetos   de   usuários   de   rendas   mais   altas   claramente  predominam  mais  junto  ao  mar  e  à  Zona  Sul.       Esta   abordagem   permite   uma   leitura   precisa   da   extensão   da   sobreposição   das   redes   de   classe,   a   partir  dos  caminhos  de  ação  dos  usuários,  a  fim  de  verificar  o  potencial  de  copresença  de  grupos  de   renda,   buscando   mais   precisão   quanto   a   convergências   e   divergências   entre   usuários   socialmente   diferenciados.   Os   grupos   que   mais   se   sobrepõem   são   os   de   baixa   e   média-­‐baixa   rendas   (1.996,10   Km).   A   sobreposição   das   movimentações   dos   mais   pobres   e   dos   mais   ricos   é   substancialmente   menor  (112,26  Km),  em  que  pese  o  menor  número  de  usuários  de  alta  renda  e  seus  percursos;  ao   passo   que   entre   baixa   e   média   rendas   há   sobreposição   de   102,81   Km.   Podemos   ainda   verificar   o   quanto  um  grupo  de  renda  compartilha  espaços  com  os  demais  grupos  em  sua  rotina  (tabela  1).     Usuários   Baixa  renda   Média-­‐baixa  renda   Média  renda   Média-­‐alta  renda   Alta  renda  

Total  percurso:   Sobreposição:   Total  percurso:   Sobreposição:   Total  percurso:   Sobreposição:   Total  percurso:   Sobreposição:   Total  percurso:   Sobreposição:  

Soma  (Km)   13.695,65   2.300,22   22.605,81   2.974,04   3.929,42   528,05   6.090,69   491,62   5.784,36   381,32  

%  Percursos  sobrepostos    -­‐     17%    -­‐     13%    -­‐     13%    -­‐     8%    -­‐     7%  

Tabela  1  –  Nível  de  sobreposição  entre  as  redes  de  apropriação  de  cada  grupo  social  em  relação  aos  demais.  

  A  análise  espacial  mostra  padrões  muito  distintos  de  relações  espaciais  de  copresença  entre  atores   de  diferentes  níveis  de  renda,  visíveis  na  extensão  da  sobreposição  das  redes  de  movimentação  na   cidade.   As   linhas   e   traços   vermelhos   são   os   espaços   mais   prováveis   para   encontrarmos   atores   socialmente   distintos   (figura   8).   Pareando   os   grupos   de   menor   renda   e   os   mais   ricos   (R1xR5   e   R2xR5),   os   mapas   mostram   que   a   celebrada   Zona   Sul   não   é   apenas   uma   área   territorialmente   segregada   com   a   presença   dominante   dos   mais   ricos.   Ela   é   a   área   de   maior   visibilidade   mútua   e   copresença  entre  aqueles  de  renda  mais  alta  e  os  de  renda  mais  baixa.  Usuários  de  rendas  média-­‐ baixa  e  alta  (R2xR5)  também  convergem  em  São  Conrado,  Barra  e  Recreio,  no  sudoeste  e  oeste  do   Rio,  no  centro,  e  na  Glória,  Catete  e  Flamengo,  no  início  da  Zona  sul.       Na  verdade,  usuários  de  renda  média-­‐baixa  (R2;  veja  também  as  redes  em  verde  na  figura  7)  têm   um   papel   social   importante,   criado   por   um   alcance   em   seus   percursos   e   uma   mobilidade   potencializada   recentemente   pelo   aumento   de   renda   e   propriedade   do   veículo   privado   (veja   Netto,   2014).  Eles  se  sobrepõem  com  todos  os  demais  grupos  de  renda  acima  ou  abaixo  da  sua.  Usuários   de   rendas   média-­‐baixa   e   média   (R2xR3)   convergem   sobretudo   em   torno   da   Tijuca   (início   da   Zona   Norte,   próximo   ao   Centro)   e   Jacarepaguá   (entre   zonas   Norte   e   Oeste).   Por   sua   vez,   as   redes   de   renda  baixa  e  média-­‐baixa  (R1xR2)  mostram  forte  a  mais  extensa  sobreposição,  principalmente  nas   Zonas  Norte  e  noroeste.  Os  espaços  da  convergência  social  são  encontrados  nas  áreas  mais  densas   e  economicamente  centrais,  como  o  centro  e  a  Zona  Sul  do  Rio.  Estes  são  os  espaços  mais  prováveis   para  encontrarmos  alteridades  no  Rio  de  Janeiro.    

 

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  Figura  8  –  Relações  espaciais  entre  grupos  de  renda:  a  sobreposição  das  movimentações  entre  pares   R1  (renda  baixa),  R2  (média-­‐baixa),  R3  (média),  R4  (média-­‐alta)  and  R5  (alta  renda).  

    6.  Conclusão:  segregação  e  a  probabilidade  da  interação   Tendo  em  vista  que  este  estudo  consiste  de  uma  proxy  capaz  apenas  de  mostrar  as  tendências  da   segregação,  podemos  observar  potenciais  de  encontro  mesmo  dentro  das  trajetórias  de  um  número   limitado   de   usuários,   o   que   sugere   a   cidade   também   como   um   lugar   de   convivência.   O   estudo   sugere   que   a   probabilidade   do   encontro   é   impregnada   de   espacialidade,   e   que   diferentes   espacialidades   igualmente   contém   diferentes   potenciais   de   interação   em   suas   estruturas   visíveis.   Essas   propriedades   materiais   da   ação   e   seus   espaços   parecem   ativas   na   passagem   da   ação  

 

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individual  para  a  copresença  como  fator  de  experiência  social.  A  espacialidade  urbana  parece  fazer   isso   de   um   modo   não-­‐mecanicista:   a   materialização   da   vida   social   envolve   alta   variabilidade   no   arranjo  das  trajetórias  urbanas.  A  relação  inerente  entre  mobilidade,  encontro  e  heterogeneidade   espacial  abre  possibilidades  para  a  mudança  constante  e  para  a  imprevisibilidade,  uma  relação  não-­‐ determinística,   imersa   em   aleatoriedade.   Contingências   entram   em   jogo   como   mudanças   imprevisíveis   em   decisões   e   escolhas   e   trajetórias,   e   na   própria   cidade,   onde   novas   atividades   e   eventos  surgem  o  tempo  todo.     A  análise  das  ‘pegadas  digitais  das  redes  de  classe’  parece  revelar  essa  complexidade  de  um  modo   que   a   análise   puramente   territorial   da   segregação   não   poderia.   Neste   sentido,   nossa   abordagem   destina-­‐se   a   lançar   luz   sobre   a   complexidade   da   segregação,   agora   capturada   como   uma   micro-­‐ segregação  altamente  dinâmica,  ocorrendo  ao  nível  das  nossas  movimentações  e  seus  espaços.  As   probabilidades   de   encontrarmos   o   ‘outro’   parecem   distribuídas   de   acordo   com   as   estruturas   espaciais  e  temporais  da  ação  de  diferentes  grupos  dentro  de  uma  cidade.  Elas  parecem  um  fator   de  coesão  mais  forte  nas  redes  operando  no  interior  das  classes  sociais,  moldadas  pelas  diferenças   de   renda,   mobilidade   e   acesso   social   a   lugares   e   eventos   urbanos.   Os   caminhos   dos   usuários   do   Twitter,  mapeados  no  espaço-­‐tempo,  sugerem  uma  maior  compatibilidade  entre  certos  usuários  –   e,   por   extensão,   um   potencial   maior   de   interação   social   gerada   por   meio   de   encontros.   Os   laços   sociais  em  redes  pessoais  são  formados  a  partir  da  recursividade  dos  encontros,  de  modo  que  redes   possam  surgir  de  forma  mais  coesa  dentro  de  classes  sociais  do  que  entre  elas.  Incompatibilidades   entre  padrões  de  apropriação  da  cidade  assumem  a  forma  de  diferenças  nas  escolhas  e  capacidades   para   acessar   atividades,   a   supressão   de   certos   lugares   como   possibilidades   de   apropriação,   e   diferenças  estruturais  no  materialização  das  trajetórias  urbanas  dos  atores  no  tempo.       Referências   Briggs,   X.   (2003)   “Bridging   networks,   social   capital   and   racial   segregation   in   America”.   Faculty   Research   Working   Paper   Series,  John  F.  Kennedy  School  of  Government,  Cambridge,  MA.   Briggs,  X.  (2005)  “Social  capital  and  segregation  in  the  United  States”  In  L.Varady  (ed.),  Desegregating  the  city,  Suny  Press,   Albany,   NYBurgess,   E.W.   (1928)   Residential   Segregation   in   American   Cities.   Annals   of   the   American   Academy   of   Political  and  Social  Science  140,  105–115.   Fischer,  C.  and  Y.  Shavit  (1995)  National  differences  in  network  density:  Israel  and  the  United  States.  Social  Networks  17.2,   129–45.   Freeman,  L.  (1978)  “Segregation  in  social  networks”.  Sociological  Methods  &  Research  6.4,  411–429.   Hansen,  W.G.  (1959)  “How  acessibility  shapes  land  use.”  Journal  of  the  American  Institute  of  Planners.  v.  25,  Issue  2.   Glaeser,   E.   (2010)   The   triumph   of   the   city:   how   our   greatest   invention   makes   us   richer,   smarter,   greener,   healthier   and   happier.  New  York:  Penguim.   Giddens,  A.  (1984)  The  Constitution  of  Society.  Cambridge  Polity  Press,  Cambridge.   Giddens,  A.  (1993)  Sociology.  Cambridge  Polity  Press,  Cambridge.   Gonzales,  M.,  Hidalgo,  C.  and  Barabási,  A-­‐L.  (2008)  Understanding  individual  human  mobility  patterns.   Nature  453,  479-­‐ 482.   Grosseti,  M.  (2007)  Are  French  networks  different?  Social  Networks  29.3,  391–404.   Hägerstrand,  T.  (1970)  What  about  people  in  regional  science?  Papers  of  the  Regional  Science  Association  24.1,  6–21.   Hillier,  B.  (2012)  The  genetic  code  for  cities:  Is  it  simpler  than  we  think?  In  Juval  Portugali,  Han  Meyer,  Egbert  Stolk  and   Ekim   Tan   (Eds)   Complexity   theoris   of   cities   have   come   of   age:   an   overview   with   implications   to   urban   planning   and   design.  London:  Springer,  pp  67-­‐89.   Hillier,  B.  and  Hanson,  J.  (1984)  The  Social  Logic  of  Space.  Cambridge  University  Press,  Cambridge.   Holanda,  F.  (2000)  Class  footprints  in  the  landscape.  Urban  Design  International  5,  189-­‐198.  

 

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Krafta,  R.  (1994)  “Urban  convergence:  morphology  and  attraction.”  Environment  and  Planning:  Planning  and  Design  B,  v.   23.   Kruger,   M.   (1979)   An   approach   to   buiIt-­‐form   connectivity   at   an   urban   scale:   variations   of   connectivity   and   adjacency   measures  amongst  zones  and  other  related  topics.  Environment  and  Planning  B  6.3,  305–320.   Lee   et   al   Lee,   R.,   D.   Ruan   and   G.   Lai   (2005)   Social   structure   and   support   networks   in   Beijing   and   Hong   Kong.   Social   Networks  27.3,  249–74.   Lynch,  K.  (1960)  The  image  of  the  city.  Cambridge:  The  M.I.T.  Press.   Lonkila,  M.  (2010)  The  importance  of  work-­‐related  social  ties  in  post-­‐soviet  Russia:  the  role  of  co-­‐workers  in  the  personal   networks  in  St.  Petersburg  and  Helsinki.  Connections  30.1,  46–56.   Maloutas,  T.  (2004)  Segregation  and  residential  mobility  spatially  entrapped  social  mobility  and  its  impact  on  segregation   in  athens.  European  Urban  and  Regional  Studies  11.3,  195–211.   Maloutas,   T.   (2007)   Segregation,   Social   Polarization   and   Immigration   in   Athens   during   the   1990s:  Theoretical   Expectations   and  Contextual  Difference.  International  Journal  of  Urban  and  Regional  Research  31.4,  733–758.   Netto,  V.M.  (2014)  Cidade  &  Sociedade:  As  Tramas  da  Prática  e  seus  Espaços.  Editora  Sulina:  Porto  Alegre.   Netto,  V.M.;  Paschoalino,  R.;    Pinheiro,  M.  (2010)  Redes  sociais  na  cidade,  ou  a  condição  urbana  da  coexistência.  Virus,  v.   01,  p.  04.   Park,   R.E.   (1916)   The   City:   Suggestions   for   the   Investigation   of   Human   Behaviour   in   the   Urban   Environment.   American   Journal  of  Sociology,  577–612;  reprinted  in  Park,  R.E.  (1957)  Human  Communities:  The  City  and  Human  Ecology.  Free   Press,  Glencoe.   Pred,   A.R.   (1981)   (ed)   Space   and   time   in   geography:   Essays   dedicated   to   Torsten   Hägerstrand.   Lund   Studies   in   Geography,   Series  B,  No.  48.  Lund:  C.W.K.  Gleerup.   Simmel,  G.  (1997)  Simmel  on  Culture.  In  D.  Frisby  and  M.  Featherston  (eds.),  Sage  Publications,  London.   Scott,  J.  (1991)  Social  Network  Analysis.  Sage  Publications,  London.   Urry,  J.  (2002)  Mobility  and  proximity.  Sociology  36.2,  255–274.   Wasserman,   S.   and   Faust,   K.   (1994)  Social   Network   Analysis:   Methods   and   Applications.  Cambridge   University   Press,   Cambridge.   Young.  I.M.  (1990)  Justice  and  the  Politics  of  Difference.  Princeton  University  Press,  Princeton.  

 

 

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