MINISTÉRIO DA DEFESA

EXÉRCITO BRASILEIRO

DEPARTAMENTO DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA

INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA

CURSO DE GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CARTOGRÁFICA

BRUNO DE OLIVEIRA SILVA

ROBERTO DA ROCHA MORENO FILHO

RODRIGO DE SOUZA PEREIRA

LOCALIZAÇÃO DE ÁREAS DE INTERESSE ECONÔMICO

EM AMBIENTE SIG

Rio de Janeiro

2009

2

INSTITUTO MILITAR DE ENGENHARIA

BRUNO DE OLIVEIRA SILVA

ROBERTO DA ROCHA MORENO FILHO

RODRIGO DE SOUZA PEREIRA

LOCALIZAÇÃO DE ÁREAS DE INTERESSE ECONÔMICO EM

AMBIENTES SIG

Iniciação à Pesquisa apresentada ao Curso de Graduação em

Engenharia Cartográfica no Instituto Militar de Engenharia, como

requisito parcial para a obtenção do título de Graduado em

Engenharia Cartográfica.

Orientador: Cap Marcos de Meneses Rocha – M.C.

Rio de Janeiro

2009

3

“Investir em conhecimento rende sempre melhores juros.”

BENJAMIN FRANKLIN

4

SUMÁRIO

LISTA DE ILUSTRAÇÕES .........................................................................................6

LISTA DE SIGLAS .......................................................................................................7

RESUMO .......................................................................................................................8

ABSTRACT ...................................................................................................................9

1 INTRODUÇÃO ..................................................................................................10

1.1 Objetivo ...............................................................................................................12

1.2 Justificativa do estudo ..........................................................................................12

1.3 Estruturação do trabalho.......................................................................................12

2 GEOMARKETING ...........................................................................................13

2.1 Marketing ............................................................................................................13

2.2 Geomarketing ......................................................................................................14

2.2.1 Breve Histórico ...................................................................................................16

2.2.2 Aplicações Diversas .............................................................................................17

3 MODELAGEM ANALÍTICA ............................................................................18

3.1 Considerações iniciais ........................................................................................18

3.2 Modelagem ..........................................................................................................19

3.3 Definição de modelagem analítica .....................................................................19

3.4 Tipos de modelagem analítica ...........................................................................20

3.4.1 Modelos naturais ...............................................................................................20

3.4.2 Modelos conceituais ..........................................................................................20

3.4.3 Modelos matemáticos ........................................................................................21

3.4.3.1 Modelagem de adequação ................................................................................21

3.4.3.2 Modelo binário ..............................................................................................22

3.4.3.3 Modelo de avaliação ..........................................................................................23

5

3.5 Modelagem do processo de tomada de decisão ..................................................25

3.6 Modelagem estatística ........................................................................................26

4 ANÁLISE ESPACIAL ........................................................................................27

4.1 Conceitos iniciais ...............................................................................................27

4.2 Sistema de Informação Geográfica .......................................................................27

4.3 Análise espacial no contexto de um SIG ...............................................................29

4.4 Álgebra de mapas ...............................................................................................29

4.4.1 Reclassificação ...................................................................................................31

4.4.2 Sobreposição .......................................................................................................31

4.4.3 Operações de vizinhança local ...........................................................................32

4.4.3.1 Filtros .................................................................................................................32

4.4.4 Operações de vizinhança geral .........................................................................32

4.4.4.1 Distância, proximidade e conectividade .............................................................33

4.4.4.2 Buffering ...........................................................................................................33

4.4.4.3 A Ponderação do Inverso das Distâncias (IDW) ..................................................34

5 ANÁLISE DO ESTUDO DE CASO ...................................................................35

6 CONCLUSÕES ...................................................................................................46

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS..........................................................................47

APÊNDICE ....................................................................................................................50

6

LISTA DE ILUSTRAÇÕES

FIG. 2.1 As três disciplinas fundamentais do Geomarketing

(CAVION & PHILIPS, 2006)...........................................................................15

FIG. 2.2 Ramos do conhecimento que contribuíram no surgimento do Geomarketing,

segundo uma ordem cronológica.

(adaptado de CAVION & PHILIPS, 2006) .......................................................16

FIG. 3.1 Diagrama esquemático do paradigma dos quatro universos ..............................18

FIG. 3.2 Modelo de adequação para análise de mapas.

(Adaptado de BERRY, 2002) ........................................................................22

FIG. 3.3 Exemplo esquemático de um modelo binário de adequação

(Adaptado de BERRY, 2002). .......................................................................23

FIG. 3.4 Esquema do um modelo de avaliação. (Adaptado de BERRY, 2002). ..............24

FIG. 4.1 Exemplo de uma operação de filtro, realizada no Excel ....................................32

FIG. 4.2 Áreas tampão em torno do reservatório de água ...............................................33

FIG. 5.1 Representação de Portugal e do Distrito de Setúbal - ANMP ..........................35

FIG. 5.2 Resultado do Questionário das razões que levam os consumidores

à frequentar o McDonald´s (SILVA&JULIÃO, 2002) ...................................37

FIG. 5.3 Fluxograma da localização ótima (Adaptado de SILVA&JULIÃO, 2002) ........38

FIG. 5.4 Mapa da atração funcional (SILVA&JULIÃO, 2002)......................................41

FIG. 5.5 Mapa da área de influência (SILVA&JULIÃO, 2002) ......................................42

FIG. 5.6 Mapa de acessibilidade (SILVA&JULIÃO, 2002) ..........................................43

FIG. 5.7 Valores da ponderação IDW (SILVA&JULIÃO, 2002) ...................................43

FIG. 5.8 Mapa do potencial de consumo (SILVA&JULIÃO, 2002) ...............................44

FIG. 5.9 Mapa de localização ótima (SILVA&JULIÃO, 2002) .....................................45

7

LISTA DE SIGLAS

ANMP Associação Nacional de Municípios Portugueses

IME Instituto Militar de Engenharia

IGP Instituto Geográfico Português

MCE Multi-critérios de Avaliação

PI Plano de Informação

SIG Sistemas de Informações Geográficas

8

RESUMO

Esse trabalho aborda conceitos necessários para a aplicação do Geomarketing na

localização de áreas de interesse econômico. Apresenta, ainda, um metodologia a ser seguida

para realizar um projeto dessa natureza.

A metodologia é baseada na aplicação do Geomarketing para resolver o problema de

abrir um novo estabelecimento em uma localização adequada. Analisa-se, nesse trabalho, um

estudo de caso que ilustra a aplicação dos conceitos desenvolvidos no trabalho, visando

apresentar qual procedimento deve ser adotado para implementar o projeto.

Com o objetivo de apresentar o trabalho de pesquisa, pode-se dividi-lo em duas etapas.

Na primeira fase da pesquisa é realizado um estudo exploratório com revisão de literatura

para construir um plano para a compreensão do projeto de geomarketing.

Na segunda fase realiza-se a análise de estudo de caso baseado no artigo “SIG como

ferramenta de apoio à gestão empresarial: Caso McDonald´s”, apresentado em 2002 no

Encontro de Sistemas de Informação Geográficas em Portugal.

9

ABSTRACT

This paper discusses concepts for the application of Geomarketing in the location of areas

of economic interest. It also presents a methodology to be followed to accomplish a project of

this nature.

The methodology is based on the Geomarketing to solve the problem of opening a new

establishment in a suitable location. It is analyzed, in this work, a case study illustrating the

application of concepts developed in the work, to present what procedure should be adopted

to implement the project.

Aiming to present the work of research, you can divide it into two stages. In the first

phase of the research is conducted an exploratory study with review of literature to build a

plan for understanding the design of Geomarketing.

In the second stage is carried out the analysis of an case study based on the article "GIS

as a tool to support business management: Case McDonald's," submitted in 2002 meeting of

Geographic Information Systems in Portugal.

10

1 INTRODUÇÃO

O lucro sempre foi o principal objetivo de qualquer empresário ao criar um

empreendimento. Desse modo, o crescente efeito da globalização, com o passar das décadas,

somado ao desenvolvimento tecnológico, contribuiu para que esses empreendedores

precisassem buscar novas ferramentas que possibilitem apostar em um novo comércio de

forma segura.

Muitas são as medidas que contribuem para a decisão de uma nova aposta. Assim como

muitos são os meios utilizados para justificar a escolha por uma aposta e não outra. Por

exemplo, o tipo de mídia utilizado para atingir o público alvo deve ser previamente escolhida,

a fim de se obter êxito em sua função.

De modo parecido, a escolha do local no qual será alocado esse novo empreendimento

também tem relevância para o seu sucesso. Não basta, apenas, optar em abrir um comercio em

algum local, é preciso mais do que isso. É conveniente, ao empresário, efetuar um estudo

global do local, um estudo que leve em consideração as condições político-sociais e suas

interferências, assim como a infra-estrutura de acesso e o trânsito do público alvo pelo local

escolhido. A partir desses dados é preciso estudar todo o espaço ao redor da área escolhida. É

nesse aspecto que a cartografia contribui através da utilização de ferramentas que servem para

realizar a representação do espaço.

A representação espacial do local pode ser realizada com o auxilio de softwares de SIG,

visando caracterizar o espaço de acordo com os atributos que podem influenciar a escolha da

melhor área para alocar um novo estabelecimento, por exemplo.

Após serem gerados os documentos cartográficos para a representação espacial, é preciso

utilizar todos esses dados para ajudar na escolha do melhor local. Para isso, a cartografia

utiliza a ferramenta da análise espacial. Através dessa analise, especificamente da álgebra de

mapas, pode-se chegar, finalmente, às conclusões para a área de melhor lucro que poderá

render ao empreendedor.

11

Desse modo, é imprescindível realizar uma revisão bibliográfica sobre todos os conceitos

que são importantes para a representação espacial, modelagem analítica e analise espacial.

Sendo assim, é necessário investigar a metodologia empregada nesses processos, avaliando os

métodos para melhor utilização dos dados de pesquisa no que se refere a representação das

informações de forma espacial.

Em suma, é importante ressaltar que esse abrangente campo da cartografia – análise

espacial – deve ser largamente difundido ao longo dos próximos anos, de modo que um

estudo completo de pesquisa, como o que esse trabalho se propõe a realizar, será de grande

utilidade para trabalhos e pesquisas futuras, como por exemplo, uma implementação de um

estudo de caso desse tipo, através da utilização das ferramentas e procedimentos que serão

descritos a seguir.

12

1.1 OBJETIVO

Analisar o estudo de caso apresentado no artigo “SIG como ferramenta de apoio à gestão

empresarial: Caso McDonald´s”, explorando os conceitos envolvidos na aplicação do

Geomarketing em ambiente de Sistema de Informação Geográfica.

1.2 JUSTIFICATIVA DO ESTUDO

Estudar e entender a região de interesse econômico onde um negócio está ou estará

localizado, qual é o público alvo e os concorrentes que atuam na região de interesse, pode

definir o sucesso do empreendimento.

Sendo assim, visando a uma futura implementação dos conceitos de Geomarketing,

buscou-se compreender as etapas envolvidas em um projeto de localização estratégica. Para

isso, é necessária a utilização de ferramentas adequadas para a realização de análises

espaciais, que poderão auxiliar a tomada de decisão quanto à melhor localização do

empreendimento.

1.3 ESTRUTURAÇÃO DO TRABALHO

Com a finalidade de expor o tema com clareza, esse trabalho estrutura-se em capítulos,

cuja descrição do conteúdo, em linhas gerais, é apresentada a seguir.

O capítulo 1 introduz e contextualiza o trabalho, apresentando a justificativa e o objetivo.

O capítulo 2 versa sobre o conceito de Geomarketing. Trata, portanto, do histórico, das

aplicações e das definições relativas ao assunto.

O capítulo 3 discute o conceito de modelagem analítica.

O capítulo 4 apresenta o conceito de SIG e de análise espacial no contexto de um SIG,

bem como conceitos iniciais sobre a álgebra de mapas.

O capítulo 5 apresenta a análise do estudo de caso.

O capítulo 6 desenvolve uma conclusão acerca do trabalho.

13

2 GEOMARKETING

Esse capítulo apresenta um embasamento teórico-conceitual sobre Marketing e

Geomarketing. Esses conceitos e definições são importantes para a compreensão do contexto

no qual o caso está inserido.

2.1 MARKETING

Antes de apresentar a definição de geomarketing, é necessário compreender o que é

marketing, tendo em vista a ligação existente entre esses termos. A American Marketing

Association afirma que marketing é uma função organizacional e um conjunto de processos

que envolvem a criação, a comunicação e a entrega de valor nos produtos ou serviços

oferecidos aos clientes, bem como a administração do relacionamento com eles, de modo que

beneficie a organização e seu público interessado. Sendo assim, tem-se uma idéia implícita de

que é necessário o real conhecimento acerca do público interessado para se satisfazer as

necessidades do cliente. KOTLER (2003) define o marketing da seguinte forma:

“um processo social por meio do qual pessoas e grupos de pessoas obtêm aquilo de que necessitam e o que desejam com a criação, oferta e livre negociação de produtos e serviços de valor com outros.”.

(KOTLER, 2003)

Ainda com relação ao conhecimento sobre o público interessado, pode-se notar que

existem algumas variáveis importantes para se estabelecer uma conexão com o cliente. Em

particular, a localização espacial é um fator para se estabelecer o marketing da empresa, uma

vez que, ainda de acordo com Kotler, o marketing tem a função de atrair, fidelizar e satisfazer

o cliente através dos produtos, bens ou serviços que a empresa oferece.

A decisão da correta localização implica diretamente no mix de marketing, que de acordo

com KOTLER (2003), consiste em todas as ações da empresa com a intenção de influenciar a

demanda de seu produto. Sendo assim, o mix de marketing pode ser dividido em quatro

grupos denominados os 4 P’s do marketing: produto, preço, promoção e praça:

14

Produto: deve atender às expectativas do consumidor e satisfazer às suas necessidades;

as preferências variam de local para local, de grupo social para grupo social, etc;

Preço: varia de um local para outro e envolve custos relacionados ao transporte, sendo

que o consumidor geralmente buscará o preço que considera justo. Através de custos

operacionais baixos, pode-se atribuir ao produto um preço mais acessível ao

consumidor. Consequentemente, ao se atribuir um preço considerado alto para um

produto, o mesmo deve ser considerado pelo consumidor de boa qualidade;

Promoção: relacionada à divulgação do produto, a qual deve ser direcionada de acordo

com as características do consumidor;

Praça: o produto desejado, com um preço justo, deve estar num local que possa ser

adquirido no momento desejado.

2.2 GEOMARKETING

De acordo com FOCETOLA (2006), Geomarketing é um sistema da sustentação às

decisões, que tem a função de posicionar e orientar as escolhas do marketing, operando no

contexto territorial, diante das operações produtivas e distributivas, fornecendo informação

para as perguntas estratégicas do mercado, e no posicionamento da empresa diante da

concorrência de acordo com a cobertura do comercio de atuação.

Dessa forma, ainda com base em FOCETOLA (2006), o Geomarketing pode ser

considerado uma ramificação do marketing, uma vez que a sua utilização se tornou

estratégica, tendo um papel importante desde a expansão do comércio, o estudo de

concorrência e área de comércio. Há também outras definições de Geomarketing, que levam

em consideração a localização de forma mais explícita.

“O Geomarketing estuda as relações existentes entre as estratégias e políticas de Marketing e o território ou espaço onde a instituição, seus clientes, fornecedores e pontos de distribuição se localizam.”.

(DAVIES, 1976)

Pela definição de DAVIES (1976), tem-se que um dos propósitos do Marketing

Geográfico ou, na literatura inglesa, Geomarketing, é conhecer e compreender a realidade de

15

cada lugar a partir da observação dos dados produzidos pela relação entre o ser humano e seu

espaço. Esse objetivo requer que ele assuma um caráter multidisciplinar, relacionando e

coordenando áreas do conhecimento, tais como cartografia, geografia e marketing, conforme

citado por CAVION & PHILIPS (2006).

FIG. 2.1- As três disciplinas fundamentais do Geomarketing

(CAVION & PHILIPS, 2006)

O Geomarketing ocupa um lugar comum entre a geografia e o marketing, trata-se de um

conceito que engloba outros elementos e ciências, como informática, estatística e cartografia.

CAVION & PHILIPS (2006) citam que o Geomarketing poderia ser definido com um sistema

integrado de dados, softwares, métodos estatísticos e representações gráficas. Isso tudo

destinado a produzir uma informação útil para a tomada de decisões, através de instrumentos

que combinam a cartografia digital, os gráficos e as tabelas.

Para REIDER (2003), uma das mais importantes contribuições do Geomarketing é a

facilidade de se compreender os dados apresentados. Esses dados são visualizados em mapas,

16

que contêm as informações mercadológicas selecionadas pelo usuário, sendo, assim, mais

facilmente compreendidas do que seriam por meio de tabelas e textos.

2.2.1 BREVE HISTÓRICO

Os fundamentos do Geomarketing surgiram com WILLIAM APPLEBAUM, na década

de 30. Ele é considerado o fundador do Geomarketing nos EUA. Já nessa época, ele realizava

estudo por quarteirão, levantando o comportamento de compra das pessoas para o setor de

supermercados (DAVIES, 1976).

Tem-se ainda que o surgimento do Geomarketing está relacionado com o

desenvolvimento de teorias econômicas, o aparecimento do marketing, a colaboração dada

pela cartografia e geografia , o advento dos SIG e da informática. (CAVION & PHILIPS,

2006)

FIG. 2.2 - Ramos do conhecimento que contribuíram no o surgimento do Geomarketing,

segundo uma ordem cronológica. (adaptado de CAVION & PHILIPS, 2006)

Atualmente, o avanço da cartografia digital tornou possível a visualização e o tratamento

estatístico dos dados procedentes de distintas zonas geográficas, em distintas escalas ou

âmbitos geográficos (YRIGOYEN, 2003).

17

2.2.2 APLICAÇÕES DIVERSAS

Segundo LATOUR (2001), o Geomarketing têm se concentrado em questões de

localização do setor de varejo. Entretanto, de acordo com CLIQUET (2006), atualmente, os

mais diversos setores têm aplicado conceitos de Geomarketing como, por exemplo, na

definição e otimização de territórios de venda, na seleção de canais de distribuição para

produtos e na identificação das necessidades dos consumidores.

CLIQUET (2006) ainda cita que o Geomarketing pode ser utilizado em diversos setores,

tais como varejo, telecomunicações, financeiras, indústria, automotivo e imobiliário. Outras

áreas possíveis de atuação são: inteligência competitiva, potencial de mercado, expansão,

segmentação de mercado e conquista de clientes.

O Geomarketing pode atender ainda segmentos como rede de franquias, atacadistas e

varejistas, construtoras e incorporadoras, empresas distribuidoras de combustível, agências de

marketing e propaganda, seguradoras, indústrias, academias de ginástica, concessionárias,

shopping centers, instituições bancárias, institutos de pesquisa e rede de supermercados,

conforme citado por CARNASCIALI (2007).

Ainda com relação às possibilidades de aplicações, tem-se que, independente do ramo de

atividades, são feitas perguntas como: Onde estão concentrados os meus clientes? Qual é a

área de atuação dos meus vendedores? Onde estão localizados os meus fornecedores? Quais

são as principais vias de acesso? Qual é a melhor localização para abertura de um novo

ponto? Qual é o perfil socioeconômico desta região?

Os estudos de Geomarketing podem ajudar a responder a questões evidenciadas acima,

evitando que a opinião seja o principal argumento. Segundo CARNASCIALI (2007), pode-se

dizer que anteriormente essas questões eram respondidas utilizando-se parâmetros subjetivos,

baseados em bom senso e experiência.

18

3 MODELAGEM ANALÍTICA

3.1 CONSIDERAÇÕES INICIAIS

O modelo é uma representação simplificada da realidade. Quando se pretende modelar

um fenômeno espacial em ambiente computacional, deve-se ter em mente os diversos níveis

de abstração implicados nesse processo, bem como o modo como serão representados no

computador. O “paradigma dos quatro universos” (FIG. 3.1), proposto por GOMES E

VELHO (1995) apresenta abordagem para essa questão.

FIG. 3.1 - Diagrama esquemático do paradigma dos quatro universos.

O “paradigma dos quatro universos” define cada um dos universos da seguinte forma:

* Universo do mundo real, que inclui as entidades da realidade a serem modeladas no sistema.

Nesse universo encontram-se os fenômenos a serem representados, como por exemplo, tipos de

solo, cadastro urbano e rural, dados geofísicos e topográficos.

* Universo matemático ou conceitual, que inclui uma definição matemática (formal) das

entidades a ser representadas;

* Universo de representação, onde as diversas entidades formais são mapeadas para

representações geométricas e alfanuméricas no computador;

* Universo de implementação, onde ocorre a realização do modelo de dados através de

linguagens de programação. É nesse nível que acontece a codificação.

19

3.2 MODELAGEM

Com o desenvolvimento dos SIG a partir do fim da década de 80, o seu foco foi alargado,

através da utilização de ferramentas novas, visando resolver problemas cada vez mais

complexos. Assim, ao se pensar nos Sistemas de Informações Geográficas, verifica-se que a

análise de padrões espaciais em mapas é o principal objetivo da maioria das aplicações de

ciências naturais. Entre as diversas ferramentas dos SIG, uma das principais, nos tempos

atuais é a modelagem da informação espacial (HEYWOOD et al, 2002).

Muitas são as razões possíveis para a construção de um modelo. Analisando de forma

pragmática é necessário tomar decisões e ações a partir de fenômenos espaciais. Pode-se

ainda acrescentar um ponto de vista filosófico, levantado por BERRY (2002), que diz que um

modelo de processo pode ser a única forma de avaliar a nossa compreensão do complexo

comportamento dos sistemas espaciais.

A modelagem nos SIG’s é a parte do processo analítico que propicia a descoberta, a

descrição e a predição dos fenômenos espaciais. As operações de modelagem podem ser

realizadas diretamente, sobre os planos de informação (PIs), utilizando-se os valores das

classes, ou indiretamente, através de tabelas ou informações existentes em banco de dados etc.

3.3 DEFINIÇÃO DE MODELAGEM ANALÍTICA

Pode-se definir modelagem analítica como sendo uma seqüência de afirmações algébricas

que resultam na geração de uma nova informação através de operações em um ou mais mapas

e/ou informações fornecidas como entrada.

A modelagem analítica visa efetuar análises sobre um ou mais mapas a partir de diversas

ferramentas, que podem ser naturais, conceituais ou matemáticas. A aplicação dessas

ferramentas e a combinação entre elas geram os mapas que serão objetos de uma análise final

entre os mesmos, buscando a solução da questão proposta.

20

3.4 TIPOS DE MODELAGEM ANALÍTICA

Existem diversos tipos de modelagem analítica, os quais variam de acordo com a

estrutura de dados adotada e com a visão do autor sobre modelagem. No contexto deste

trabalho serão apresentadas as visões de PEDROSA e de BERRY, esta mais restrita a dados

raster.

Segundo PEDROSA (2001), um modelo é constituído de, pelo menos, três elementos:

variáveis, relacionamentos e processos, podendo ser classificados entre empíricos (naturais e

conceituais) e sistemáticos (modelos matemáticos).

De acordo com BERRY (2002), existem três tipos de modelagens analíticas principais:

modelagem de adequação, modelagem de apoio à decisão e modelagem estatística.

3.4.1 MODELOS NATURAIS

Os modelos naturais são aqueles que empregam na sua construção o próprio mundo real

ou objetos do mesmo (HARDISTY, 1993 apud HEYWOOD et al, 2002). Uma das

características desse tipo de modelo é que ele pode ocorrer tanto em locais diferentes como

em momentos distintos, e sempre estará relacionando algum fator do mundo real com a

análise que se pretende obter. Por exemplo, para algumas análises, o fator clima é preciso ser

levado em consideração, pois ele é um dos critérios para a confecção de mapas. Dessa forma,

os fenômenos da natureza (modelos naturais, nesse caso, a chuva) presentes no mundo real é

um dos critérios para análise.

3.4.2 MODELOS CONCEITUAIS

Uma definição precisa para modelos conceituais é aquela que considera esses modelos

como expressos de forma gráfica ou verbal, onde se procura representar os elementos do

mundo real por meio de símbolos, seja de forma qualitativa e/ou quantitativa, que apresentem

os principais componentes e modelos de ligação entre os elementos do mundo real que se

pretende representar.

21

3.4.3 MODELOS MATEMÁTICOS

Os modelos matemáticos usam uma variedade de técnicas e métodos de otimização,

podendo ser determinísticos ou probabilísticos. Nos modelos determinísticos, só há uma

resposta possível para um determinado conjunto de critérios, pode-se citar, como exemplo, o

modelo binário, o qual será descrito posteriormente.

Existe ainda conceito de modelagem probabilística, que utiliza técnicas geoestatísticas

para gerar distribuições detalhadas de propriedades que honrem os dados disponíveis. A

modelagem probabilística é usada para tirar proveito desta capacidade, quantificando ainda o

grau de incerteza devido a falta de dados.

Os modelos matemáticos são os mais usuais para a análise espacial. Eles funcionam bem

para a determinação clara e estruturada de problemas em que há um número limitado de

critérios que interagem visando a solução do caso.

Esses três modelos (naturais, conceituais, matemáticos) para modelar processos espaciais

podem ser utilizados isoladamente, substituídos um pelo outro dependendo do processo de

desenvolvimento ou podem ser combinados em um modelo maior, mais complexo.

3.4.3.1 MODELAGEM DE ADEQUAÇÃO

É uma forma de modelagem simples, onde o modelo real pode ser desenvolvido

utilizando apenas a reclassificação e cruzamentos de operações. Estas ferramentas visam obter

um mapa relativo à adequação de mapas locais para utilizações específicas. Considere, como

exemplo, a modelagem do melhor local para montar um empreendimento, baseando-se em

alguns critérios específicos da área de atuação da empresa.

Os critérios e preferências espaciais citadas podem ser organizadas em um “fluxograma

de transformação”, onde caixas identificam mapas e linhas identificam as operações de

análise de mapas.

A FIG 3.2 representa um modelo de adequação usado para análise de mapas, visando os

critérios preferenciais apropriados para a escolha do local.

22

FIG. 3.2 - Modelo de adequação para análise de mapas.

(Adaptado de BERRY, 2002)

3.4.3.2 MODELO BINÁRIO

O modelo binário de preferências de lugares é o mais simples de se conceituar e de

efetuar a implementação.

O operador, na modelagem manual, marca de forma simples (com uma fita adesiva, por

exemplo) áreas aceitáveis do mapa ou não segundo um critério especifico. E repete o processo

para outros critérios, que estejam relacionados com o objetivo final de determinar um lugar

específico para alguma atividade ou fim específico. O resultado desses critérios irá determinar

que lugares são ou não preferenciais para a atividade que se pretende realizar.

Um procedimento análogo pode ser executado em um computador usando o valor “0”

para representar áreas inaceitáveis e “1” para representar lugares aceitáveis.

A FIG. 3.3 mostra um caso desse modelo binário. O vermelho escuro determina

porções de áreas inaceitáveis.

23

FIG. 3.3 - Exemplo esquemático de um modelo binário de adequação.

(Adaptado de BERRY, 2002)

Um mapa do modelo binário de adequação de lugares é gerado pela multiplicação das

três referências binárias individuais. Se for encontrado um zero em qualquer uma das camadas

do mapa, a solução enviada é zero (lugar ruim). Apenas locais de estrutura 1 * 1 * 1 = 1

seriam lugares preferenciais.

3.4.3.3 MODELO DE AVALIAÇÃO

O método binário, mesmo sendo prático e simples, possui algumas limitações. Visando

uma resposta mais completa, foi pensado em um operador binário. Esse operador continua

limitando as áreas em preferenciais ou não. Contudo, uma região que é plenamente ruim (0 *

0 * 0 = 0) é diferente de uma segunda área que é apenas limitada por uma das referencias (1 *

1 * 0 = 0), tornando-se assim quase um lugar preferencial.

Desse modo, ao analisar um mapa binário para o modelo de adequação, pode-se

simplesmente somar os valores para a contagem do número de localizações aceitáveis.

Observe a figura ilustrativa abaixo que exemplifica esse modelo. As áreas perfeitamente

aceitáveis, e as áreas inaceitáveis para o modelo de área de adequação conterão valores entre

0 a 2 indicando os níveis de referência aceitáveis. O valor zero (“0”) indica áreas plenamente

inaceitáveis e, por outro lado o valor dois “2” indica regiões que são quase boas para o local.

24

FIG. 3.4 - Esquema do um modelo de avaliação (Adaptado de BERRY, 2002).

Mapa de sobreposição é o modelo mais simples de integração de dados espaciais para uso

em tomada de decisão. Contudo, esse modelo não se aplica bem em alguns casos de análise,

quando se lida com problemas de uma natureza menos bem definidos. Para mapas digitais

com mais de três camadas, o entendimento fica dificultado, pois a maioria dos procedimentos

de sobreposição em SIG não atenta para o fato das variáveis não terem o mesmo graus de

importância. Assim, ao mapear variáveis para analise de superposição, decisões sobre limiares

são importantes.

Uma forma de resolver esses problemas é a utilização de técnicas de multi-critérios de

avaliação , que visam substituir ou complementar o modelo de adequação. MCE é um método

para combinar dados em função de sua importância na tomada de uma decisão. Em essência,

técnicas MCE são algoritmos numéricos que definem a "adequação" de uma solução com

base em critérios de entrada e pesos, juntamente com alguns meios matemáticos ou lógicos de

determinação.

Esse modelo usa combinações do modelo binário, contudo, agora cada critério passa a ser

classificado quer seja aceitável ou inaceitável. Isso significa que agora esses critérios passam

a ter “pesos”, ou seja, eles passam a ser classificados segundo uma escala.

De uma forma simples, pode-se considerar que o modelo binário trata de uma média

simples e o modelo de avaliação já se utiliza de uma média ponderada. O resultado geral que

determina as áreas mais interessantes para determinada atividade é calculada de forma

semelhante ao modelo binário, efetuando operações diversas com os valores recebidos por

cada uma das referências, como será visto em seguida, no item álgebra de mapas. Algo

25

importante a ser notado é que se utilizando de qualquer método de adequação, a área

inaceitável continua a mesma.

O método de adequação de avaliação é o que contém a informação mais precisa, pois

utiliza de uma escala e relatórios mais completos e melhor classificados.

Porém, para mapas dos procedimentos analíticos, a modelagem por adequação vem a

aproveitar em sua totalidade a natureza dos mapas digitais e, desse modo, fornecem mais

informações do que os tradicionais modelos manuais que prometem sustentar uma melhor

tomada de decisões.

3.5. MODELAGEM DO PROCESSO DE TOMADA DE DECISÃO

O processo de tomada de decisão visa analisar as opções existentes dentre as possíveis e

verificar, segundo critérios pré-estabelecidos, o que melhor se enquadra no projeto. Pode-se

tomar como exemplo, a distância relativa de alguns pontos específicos e estratégicos do lugar

que se pretende abrir um novo comércio. Os critérios tempo para se chegar ao local,

segurança e tempo gasto no trajeto, por exemplo, se tornam aspectos significados para a

tomada de decisão e devem ser analisados segundo essa esfera.

Outro exemplo pode ser o procedimento para a identificação de uma rota ótima baseada

em critérios definidos por usuários, que tem sido utilizado em aplicações SIG para a

localização de elementos. O procedimento segue basicamente uma mesma rotina:

primeiramente é preciso estabelecer uma superfície de custo indicando uma possível

preferência relativa para cada local em uma área do projeto; posteriormente é necessário gerar

um custo acumulado dessa superfície, caracterizando a melhor conectividade com início a

partir de um local (ponto, linha ou área) para todos os outros locais baseadas em intervalos de

preferências; e finalmente é preciso identificar o caminho de menor resistência acumulada ao

longo da superfície para a localização final desejada.

Os mapas custos individuais são combinados em um único mapa. Por exemplo, para uma

região com classificação 1 em cada um dos mapas custo, sua média é de 1 indicando uma área

fortemente preferencial para a implantação do projeto. Se há áreas que são impossíveis, esses

26

lugares serão identificados com um "valor nulo", que instrui o computador para nunca

percorrer esses locais em todas as circunstâncias. A série de valores mais baixos sobre a

acumulação total na superfície irá definir a melhor rota.

Existe uma ferramenta denominada calibração, responsável em adaptar um modelo para

as circunstâncias específicas devido a sua aplicação, desse modo, um dos critérios pode ter

seu peso alterado dependendo de alguma variável e da importância dela para o projeto. Por

exemplo, ao se estudar uma área para acampamentos, o fator climático deve ser considerado.

Contudo, se o período que se pretende ocorrer esse acampamento for em meses chuvosos (por

exemplo, no inverno), esse critério pode ser calibrado visando ter um peso maior do que

apresenta normalmente.

Os resultados da aplicação de diferentes formas de calibração juntamente com o modelo

de avaliação para obter informações de lugares preferenciais podem ser utilizados em

conjunto.

3.6. MODELAGEM ESTATÍSTICA

Diversos procedimentos relacionados com a matemática estatística auxiliam a

modelagem de mapas. Até aqui, tudo que foi descrito sobre a análise do rendimento de mapas

ficou limitado a interpretações visuais. Ao visualizar um mapa, todos os tipos de relações

potenciais de rendimento e variabilidade devem ser analisadas e nem sempre as interpretações

visuais são suficientes. De acordo com BERRY (2002), a análise utiliza as próprias

ferramentas de SIG para descobrir relações entre as variáveis mapeadas e, desse modo,

estabelecer conexões matemáticas e estatísticas.

No entanto, efetuar uma análise e/ou visualização de dados de um mapa, engloba também

identificar possíveis áreas de alto rendimento estatístico e correlacioná-las a uma complexa

matriz de mapeada condições de campo. A modelagem estatística em SIG é usada para

traduzir o relacionamento em ações de gestão. Dessa forma, o resultado é a prescrição por

mapas inteligentes necessários para orientar taxa variável de controle. As questões técnicas

em torno da análise de dados mapeados envolvem a validade da aplicação de técnicas

tradicionais de estatística para dados espaciais.

27

4 ANÁLISE ESPACIAL

A modelagem de dados espaciais ocorre comumente no contexto de um SIG, o qual

apresenta como principal diferenciação em relação aos demais sistemas de informação, a de

poder realizar análises espaciais. Este capítulo apresenta alguns conceitos acerca de SIG, de

modo a introduzir e contextualizar a Álgebra de Mapas.

4.1. CONCEITOS INICIAIS

Dado é o elemento ou quantidade conhecida que serve de base à resolução de um

problema (BURROUGH & MCDONNELL, 1998).

A informação é definida como o resultado de uma coleta de dados, ou através da

organização ou estruturação dos dados por um processo qualquer.

Um sistema, é um conjunto de elementos interconectados, de modo a formar um todo

organizado.

Relacionando os conceitos de sistema e informação, um sistema de informação é um

sistema, não necessariamente computacional, projetado para entrada, armazenamento,

processamento e saída de informações.

Para o desenvolvimento deste trabalho será dado um enfoque ao SIG dentro de um

contexto computacional.

4.2. SISTEMA DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA

Dentre as diversas definições de SIG encontradas na literatura, destacam-se, para o

contexto deste trabalho, a definição de BURROUGH & MCDONNELL (1998), segundo a

qual SIG é um “conjunto de ferramentas para coletar, armazenar, recuperar, transformar e

representar visualmente dados espaciais”. Assim, pode-se considerar que o SIG constitui um

recurso tecnológico útil para as análises espaciais.

28

Há também autores que relacionam o SIG com os setores empresariais como por exemplo

ARANHA (1996) segundo o qual os SIG’s viabilizam a extração de informações dos seus

dados de forma eficiente proporcionando compreensões indisponíveis nas formas

convencionais de apresentação dos dados, como tabelas e gráficos. Com isto análises como

potencial de mercado, análise de segmentação, localização da base de clientes atuais e

potenciais, definição de ponto de venda, projeção e resposta de campanhas de marketing

poderiam surgir.

Observando o histórico dessa ferramenta, pode-se concluir que a utilização dos SIG tem

crescido nos últimos anos. Diversos setores estão utilizando o sistema para análises de

marketing e de localização geográfica.

Segundo CLARKE E HAYES (2006), a revolução SIG ocorreu muito mais tarde no

mundo dos negócios que em muitas outras áreas de aplicação da geografia, e, com isso, a

segunda fase pode ser datada por volta da metade da década de 1980, quando os SIGs

difundiram-se em várias organizações empresariais.

A expressão SIG é aplicada para sistemas que realizam o tratamento computacional de

dados geográficos e recuperam informações não somente com base em suas características

alfanuméricas, mas também através de sua localização espacial.

Dessa forma, oferece ao usuário uma visão de seu ambiente de trabalho, em que todas as

informações disponíveis sobre um determinado assunto estão ao seu alcance,

interrelacionadas com base no que lhes é fundamentalmente comum, a localização geográfica.

Para que isto seja possível, a geometria e os atributos dos dados num SIG devem estar

georreferenciados.

Os principais modelos utilizados em SIG são o raster ou matricial e o modelo vetorial. No

primeiro, o terreno é representado, através de atributos, por uma matriz de i linhas e j colunas

na qual cada elemento representa um pixel e quanto menor for a dimensão de cada célula

(resolução) maior é a precisão na representação do espaço geográfico. No modelo Vetorial a

localização e a feição geométrica (pontos, linhas e polígonos) do elemento são armazenadas e

representadas por vértices definidos por um sistema de coordenadas.

29

4.3. ANÁLISE ESPACIAL NO CONTEXTO DE UM SIG

BAILEY (1994, apud ROCHA,2004) define a análise espacial como uma ferramenta que

possibilita manipular dados espaciais de diferentes formas e extrair conhecimento adicional

como resposta. Incluindo funções básicas como consulta de informações espaciais dentro de

áreas de interesse definidas, manipulação de mapas e a produção de alguns breves sumários

estatísticos dessa informação, incorporando também funções como a investigação de padrões

e relacionamentos dos dados na região de interesse, buscando, assim, um melhor

entendimento do fenômeno e a possibilidade de se fazer predições.

Para MENESES (2003) a análise espacial apresenta duas vertentes principais, são elas:

estatística espacial e geocomputação. A primeira gera modelos matemáticos de distribuição e

correlação, os quais incorporam propriedades de significância e incerteza, resultantes da

dimensão espacial. Já a geocomputação usa técnicas de redes neurais, busca heurística e

autômatos celulares para explorar grandes bases de dados e gerar resultados empíricos (não

exatos) melhores que as técnicas convencionais, mas com ampla aplicabilidade prática.

Segundo BERTINI (2003) as relações e operações espaciais são muito importantes em

aplicações geográficas, sendo que o domínio da aplicação determinará a importância de cada

tipo de relação. As relações espaciais podem ser agrupadas em três categorias:

Topológicas: descrevem conceitos de vizinhança, incidência, sobreposição, não

variando com a escala ou com a rotação, como por exemplo, disjunto, adjacente,

dentro de.

Métricas: consideradas em termos de distâncias e direções.

De ordem (total ou parcial): são descritas por preposições do tipo em frente a, acima

de, abaixo de etc.

4.4. ÁLGEBRA DE MAPAS

O tema “álgebra de mapas” foi popularizado a partir dos livros “Geographic Information

System and Cartographic Modeling” (TOMLIN, 1990). Esta foi a primeira abordagem que

buscou manipular de uma maneira formal as propriedades dos dados representados em SIG,

usualmente representadas por mapas (CÂMARA, 2002).

30

O modelo cartográfico tem a possibilidade de ser visualizado como uma conjunto de

mapas registrados numa base cartográfica comum, em que cada mapa é uma variável sujeita a

operações matemáticas tradicionais. A modelagem é um processo que decorre de operações

primitivas de pontos, vizinhança e regiões sobre diferentes mapas, numa lógica sequencial

para interpretar e resolver problemas espaciais. Neste contexto, a sequência de operações é

similar à solução algébrica de um conjunto de equações (BERRY, 1987).

Atualmente o termo “Algebra de Mapas” é mais amplamente utilizado por muitos

fornecedores, como por exemplo, o ArcGIS, que descreve o conjunto de todas as operações

realizadas utilizando a função Spatial Analyst. O conceito de operações algébricas sobre

camadas de informação evoluíram para o de operações aplicadas sobre os mapas, no qual este

último conceito é adotado pelo ArcGIS.

Segundo (TOMLIN,1990) as operações sobre mapas podem ser classificadas em

pontuais, de vizinhança e zonais.

As operações pontuais resultam em campos cujo valores locais são função dos valores

associados ao mesmo local por uma ou mais representações de outros campos. Como

exemplo, tem-se a operação de reclassificação.

Nas operações de vizinhança computa-se o campo de saída com base na dimensão e

forma de uma vizinhança em torno de cada local, mapas de declives e filtro são exemplos

destas operações.

Operações zonais geram um geo-campo destino onde o valor resultante em todas as

posições geográficas que compõem uma região tem características similares ao valor do

atributo encontrado na mesma região sobre o geo-campo origem.

Além das três operações esclarecidas, há outras duas operações de álgebra de mapas:

Operações de Função Global, que fornecem ferramentas para camada raster ou análise de

dados como por exemplo custo distância. Operações de Funções Específicas para tarefas

como a hidrologia e transformações geométricas.

Para o desenvolvimento deste trabalho serão abordadas a visão de campo de TOMLIN,

mais especificamente sobre dados raster, na qual as seguintes operações desenvolvidas por

BERRY serão utilizados para o compreensão do estudo de caso.

31

4.4.1. RECLASSIFICAÇÃO

É criado um novo mapa por alteração dos valores (atributos) dos pixeis do mapa original.

A operação de reclassificação utiliza um único mapa.

As seguintes abordagens são possíveis para a reclassificação, dependendo do objetivo do

processo:

Associar um novo valor a cada valor do mapa de entrada com o propósito de criar

uma máscara binária (0 e 1) para uso subsequente.

Associar novos valores a classes ou gamas de valores com o propósito de reduzir

o número de classes original ou agrupar valores em categorias.

Associar ordens (níveis de importância) a valores ou categorias únicos no mapa

original.

Aplica-se quando se pretende avaliar a capacidade, aptidão ou potencial de certos

fenômenos ou atividades, tendo a escala a possibilidade de ser alterada para uma

escala ordinal.

Associar ordens ou pesos a um mapa qualitativo (escala nominal) para gerar um

mapa quantitativo (escala ordinal, de intervalos).

4.4.2. SOBREPOSIÇÃO

Resulta na criação de um novo mapa (matriz) onde o valor atribuído a cada local

(elemento da matriz) é calculado como uma função de valores associados com operações

aritméticas em 2 ou mais matrizes (mapas) de igual dimensão, devendo estar bem registradas

geométricamente.

Se [A] for o mapa 1, [B] o mapa 2, e [C] o mapa criado por sobreposição, as seguintes

operações aritméticas são possíveis:

[C] = [A] + [B] , [C] = ([A] + [B]) /2 , [C] = [A] - [B] , [C] = [A]*[B] , [C] = [A]/[B] ,

[C] = [A] se [A]>[B] , [C] = [A] se [A]<[B]

[C]=[B] se [B]>0; caso contrário, [C]=[A]

32

4.4.3. OPERAÇÕES DE VIZINHANÇA LOCAL

Envolvem a manipulação de um conjunto de pixeis relativamente próximos. Um novo

mapa é produzido como resultado dessas operações. Um exemplo disso é o caso seguinte.

4.4.3.1. FILTROS

São usados para melhorar aspectos da imagem, ou através da detecção de propriedades

similares (filtros de baixa frequência como média, moda, valor mínimo ou máximo), ou de

propriedades dissimilares (filtros de alta frequência como detecção de fronteiras). Um filtro

usa uma “janela” para calcular propriedades conjuntas de vários pixeis. A seguir tem-se esta

janela 3x3 pixeis (em vermelho na Fig. 3.3) que contém os valores ou coeficientes com

interesse para a seguinte operação.

1 1 3 4 7

2 2 3 5 7 2 3 4

2 2 1 2 6 2 3 4

2 3 4 2 7 2 3 4

3 3 2 6 8 3 3 5

4 3 2 6 8

Nota-se que cada valor do pixel central da Matriz da figura 3.4 resulta na média dos

vizinhos, aproximados para o inteiro mais próximo.

4.4.4. OPERAÇÕES DE VIZINHANÇA GERAL

Essas operações envolvem um conjunto de pontos que se podem estender por uma grande

área, incluindo um grande número de pixeis. As principais operações são: distância,

proximidade, conectividade e buffering.

FIG. 4.1 - Exemplo de uma operação de filtro, realizada no Excel

33

4.4.4.1. DISTÂNCIA, PROXIMIDADE E CONECTIVIDADE

Distância é usada para determinar o grau de interação entre dois elementos no espaço, por

exemplo, o caminho mais curto entre dois pontos, ou distâncias de um elemento espacial a

uma característica.

4.4.4.2. BUFFERING

A operação buffer é a expansão de uma propriedade espacial às células adjacentes, seja

essa propriedade de um ponto, uma linha ou uma área. Buffers podem ser construídos à volta

de lagos e cursos de água (preservação da qualidade da água = áreas e linhas), à volta de auto-

estradas (zonas de ruído = linhas), ou à volta de unidades industriais (segurança das

populações = pontos).

FIG. 4.2 - Áreas tampão em torno do reservatório de água

34

4.4.4.3. A PONDERAÇÃO DO INVERSO DAS DISTÂNCIAS (IDW)

A Ponderação do Inverso das Distâncias (Inverse Distance Weighting) implementa

explicitamente o pressuposto de que as coisas mais próximas entre si são mais parecidas do

que as mais distantes. Para predizer um valor para algum local não medido, o IDW usará os

valores amostrados à sua volta, que terão um maior peso do que os valores mais distantes, ou

seja, cada ponto possui uma influência no novo ponto, que diminui na medida em que a

distância aumenta, caracterizando o porque de seu nome.

A forma geral de encontrar um valor interpolado u para um dado ponto x usando a

interpolação IDW é uma função. Matematicamente, tem-se:

A Ponderação IDW é uma função na qual x denota pontos interpolados arbitrários, xk é

uma interpolação conhecida, d é uma determinada distância a partir do ponto conhecido para

o ponto desconhecido, N é o número total de pontos conhecidos e utilizados na interpolação e

p é um número real positivo, chamado de potência dos parâmetro. Daí, o peso diminui à

medida que aumenta a distância entre os pontos interpolados. Maiores valores de p atribuem

maior influência para valores mais próximos ao ponto interpolado.

O IDW é um método interpolador que é exato. Poucas decisões são tomadas acerca dos

parâmetros do modelo. Esse método pode ser adequado para uma visualização ou

interpretação preliminar da interpolação de uma superfície. Entretanto, não é realizada uma

avaliação da predição de erros, que pode produzir um efeito ao redor da localização do dado,

no qual pequenas áreas se diferenciam da suavização geral da variável.

Esse método assume que a superfície possui uma variação local, e funciona melhor se os

pontos amostrais estão igualmente distribuídos pela área, sem estarem concentrados em

determinado local.

35

5 ANÁLISE DO ESTUDO DE CASO

O caso analisado consta do artigo SIG como ferramenta de apoio à gestão empresarial:

caso McDonald´s, obtido da página do Instituto Geográfico Português. O caso representa uma

aplicação de geomarketing, na qual se procura determinar a localização ótima para montar um

novo restaurante McDonald´s. A área de estudo é a cidade de Setúbal, localizada no Distrito

de Setúbal, em Portugal.

Portugal é um país localizado no sudoeste da Europa, que possui uma área total de 92.985

km² e uma população de 10,9 milhões (2006). O Distrito de Setúbal possui uma área de 5.064

km² (8º maior distrito português) e uma população de 815.858 (2006). Setúbal é uma cidade

portuguesa, capital do distrito de Setúbal, com cerca de 122.554 habitantes (2006).

FIG. 5.1 – Representação de Portugal e do distrito de Setúbal - ANMP

No contexto no município de Setúbal, adota-se como área de estudo uma região de

expansão urbana, onde se concentra a maior densidade e atração funcional da cidade, com

cerca de 52% da área da cidade e uma população de 40.000 residentes, segundo um censo

populacional realizado em 1991.

36

De modo a verificar a localização ótima do McDonald´s, dividiu-se o caso em três etapas:

segmentação do consumidor-alvo do McDonald´s, análise da distribuição geográfica e

pesquisa da ótima localização de um novo restaurante. Para isso, utiliza-se critérios de

atração funcional, acessibilidade, potencial de consumo e área de influência dos McDonald´s

existentes na cidade de Setúbal.

Na segmentação do consumidor, aplicou-se um questionário a fim de conhecer os

principais motivos que levam as pessoas a frequentar a cadeia de restaurantes McDonald´s. O

questionário ainda permite identificar o perfil sócio-demográfico do consumidor ideal,

fornecendo, dessa forma, informações espaciais acerca dos clientes da empresa.

O questionário é submetido aos indivíduos com idades compreendidas entre 15 e 50

anos, residentes na área de intervenção e que frequentaram nos seis meses anteriores à

pesquisa uma das seguintes cadeias de restaurantes: Kentucky Fried Chicken, Companhia das

Sandes, Pizza Hut, Telepizza, McDonald´s, Pans & Company e Burger King.

O questionário apresenta uma estrutura composta por três grupos. O primeiro inclui

perguntas necessárias para avaliar o indivíduo entrevistado em relação ao perfil desejado para

a amostra-alvo, ou seja, faz um filtro pra ver se o entrevistatado tem entre 15 e 50 anos e se é

frequentador das cadeias de restaurantes fast-food.

No segundo grupo enunciam-se questões sobre aspectos diretamente relacionados com os

hábitos de consumo no McDonald´s. São perguntas relacionadas à frequência, ao dia da

semana, ao horário, ao tempo de permanência e de deslocamento, à proximidade com a

residência ou local de trabalho e ao meio de transporte utilizado para ir ao McDonald´s. No

terceiro grupo, apresentam-se questões relativas aos dados de classificação do entrevistado,

tais como profissão, estado civil, filhos com idades entre 5 e 12 anos e rendimento.

Pode-se dizer que os resultados dos questionários indicam que a grande maioria dos

frequentadores de restaurantes fast-food na cidade de Setúbal deslocam-se, sobretudo, ao

McDonald’s, fazendo-o com uma regularidade, principalmente, perto dos locais de lazer e

compras, nos finais de semana e para almoçar e lanchar. Gastam um pouco mais de 10

minutos no deslocamento e o fazem com o recurso do veículo próprio ou a pé. Constata-se

que, em termos gerais, são os jovens que se deslocam a pé.

37

É importante evidenciar as razões que levam as pessoas a deslocarem-se aos restaurantes

dessa cadeia. Para tal, utiliza-se uma bateria de 15 atributos, pedindo aos entrevistados que

atribuam a cada um uma nota de 1 a 5, conforme a importância dada quanto ao deslocamento

ao McDonald’s, significando 1 nada importante e 5 muito importante.

FIG. 5.2 – Resultado do Questionário das razões que levam os consumidores à frequentar o

McDonald´s (SILVA&JULIÂO, 2002)

O resultado do questionário mostra que os fatores mais valorizados pelas pessoas quando

buscam o McDonald´s é o fato de ser acessível, rápido e conveniente, bem como a de ter uma

marca forte e moderna, além de questões relacionadas ao preço, promoção e a relação entre

preço e qualidade.

Após desvendar o perfil do consumidor McDonald´s e a distribuição geográfica, aplica-se

uma modelagem de adequabilidade para descobrir as áreas com ótima localização para um

novo estabelecimento McDonald´s. Considera-se na metodologia como critérios os de análise

da atração funcional, acessibilidade, potencial de consumo e área de influência dos

38

McDonald´s existentes. O fluxograma com a modelagem conceitual pode ser visualizado na

FIG. 5.3. Ele consiste de um esquema formado por retângulos e linhas, no qual cada retângulo

representa um mapa e cada linha representa as operações de álgebra de mapas que serão

efetuadas sobre aquele mapa, com a finalidade de gerar um mapa-solução, como produto da

modelagem.

FIG. 5.3 – Fluxograma da localização ótima (Adaptado de SILVA&JULIÃO, 2002)

Mapa de

Localização

Ótima

Atração

Funcional

Áreas de Influência

dos McDonald´s

Acessibilidade

Potencial de

Consumo

Reclassificação

Interpolação (IDW)

Reclassificação

Reclassificação

Overlay

Conversão Raster

Reclassificação

Overlay

Reclassificação

Interpolação (IDW)

Levantamento

Funcional

Áreas de Influência

dos McDonald´s

Áreas de Influência

dos Arruamentos

Idade, Frequência e

Rendimento

Georreferenciamento

dos

Endereços

Buffer

ao longo da Via

(500 a 750m)

Buffer

Consoante tipo de

Arruamento

(10m, 15m, 20m)

Cálculo do centróide

das subseções

Overlay

Levantamento Funcional Eixos da Via Subseções Questionários

39

Analisando-se o fluxograma, verifica-se que são confeccionados nove mapas ao todo.

Observa-se que, para cada um dos quatro levantamentos utilizados como ponto inicial do

estudo - levantamento funcional, eixos de via, subseções e questionários - aplica-se

operadores que resultam na criação dos quatro primeiros mapas.

A partir do levantamento funcional, que é a determinação de funções e estabelecimentos

que podem influenciar, tanto positivamente quanto negativamente, na quantidade de clientes

do novo McDonald’s, são levantadas 14 funções, na qual, para cada categoria de

estabelecimento, é atribuído um valor de atração funcional, cuja escala varia desde -200

(concorrência direta) a 5000 (centros comerciais). O critério assumido na ponderação dos

valores possui três aspectos: potencial de interesse para o perfil do consumidor McDonald´s,

concorrentes diretos ou indiretos do McDonald´s (esse critério dá origem ao sinal negativo de

uma parte da ponderação) e importância que assume no sistema funcional da cidade, sendo

esse último critério, juntamente com o primeiro, a origem de cada valor numérico da

ponderação.

Através do levantamento funcional e do eixo das vias, faz-se um georreferenciamento

para dar origem ao mapa de Levantamento funcional. Os estabelecimentos são referenciados

espacialmente sob a forma de representação pontual, alocada no centróide do mesmo já

georreferenciado para que depois possa ser aplicada a operação IDW no mapa de

Levantamento funcional. Através dos eixos da via, determinam-se as áreas de influências das

franquias dos fast-food já existentes. Com relação aos valores apresentados, tem-se que, de

acordo com estudos da FGV em Geografia de Mercado, curso de administração, um

consumidor anda, no máximo, 300 metros para comprar bens cotidianos.

Apesar do McDonald’s não comercializar bens considerados cotidianos, seus

consumidores também não estarão dispostos a fazer grandes deslocamentos. Nesse sentido,

as áreas de influência calculadas são de 500 e 750 metros, sendo que a última tem maior área

de influência, pois se localiza em uma área de grande atividade comercial. Sendo assim,

aplica-se uma operação de buffer em torno dos McDonald’s já existentes com as distâncias

expecificadas anteriormente. Após converter o mapa para raster, atribui-se valor 0 (zero) aos

pixels não influenciados pelos McDonald´s já existentes, para que, no mapa final, essa área

não altere o resultado. Assim , origina-se o mapa Área de Influência dos McDonald´s.

40

Com o eixo das vias e as subseções, definidas como cada área em que foi realizado o

questionário, determina-se os tipos de arruamentos que são analisados e suas respectivas áreas

de influência, sendo essa de 10, 15 e 20 metros, variando de acordo com o tipo de arruamento.

O que se pretende com a dimensão pequena das áreas de influência é que exista uma grande

valorização das áreas próximas dos eixos da via. Além disso, pretende-se que não haja

influência no mapa final para obter a localização ótima do novo estabelecimento coincidente

com o centro do quarteirão. Assim, através de um buffer, cria-se o mapa das Áreas de

influência dos arruamentos.

Após a integração da informação obtida pelo tratamento do questionário com as

subseções estatísticas, encontram-se os respectivos potenciais de consumo de cada sub-seção

para saber onde os melhores consumidores se localizam. Em seguida, calcula-se os

centróides das subseções para que seja possível realizar a operação IDW posteriormente.

Assim, tem-se o mapa de Idade, Frequência e Rendimento.

A partir desses estudos surgem os primeiros quatro mapas, representados no fluxograma.

Cada um dos mapas passa por operadores algébricos, descrito no item de álgebra de mapas. A

partir da combinação dessas operações, surge o segundo conjunto de mapas: Mapa de Atração

Funcional, Área de influencia dos McDonald’s já existentes, Acessibilidade e Potencial de

Consumo.

No mapa de Levantamento Funcional, sabe-se que, para cada categoria de

estabelecimento, foi atribuído um valor para a atração funcional. Desenvolve-se uma

superfície contínua através do método IDW, que pondera o inverso da distância, cujo os

parâmetros para a ponderação são os valores das atrações funcionais atribuídos a cada ponto

(centróide) dos estabelecimentos. Esse método é utilizado porque, além de trabalhar com

distância, permite a inserção de ponderações para elas.

Para dar origem ao Mapa de Atração Funcional, é realizada uma reclassificação dos

valores em sete classes, segundo o método de intervalos iguais. Isso é feito porque, para obter

o mapa final, é realizada uma operação de sobreposição, que será apresentada depois, sendo

necessário que os mapas estejam em um mesmo padrão de comparação.

41

FIG. 5.4 – Mapa da atração funcional (SILVA&JULIÃO, 2002)

As regiões com valores abaixo da média, depressões azuis, representam áreas de fraca

concentração funcional. A área rosada representa o núcleo histórico da cidade, no qual há

concentração de funções. Já as áreas vermelhas representam regiões com maior atração

funcional.

Nota-se que o mapa de atração funcional, resultante da ponderação do inverso do

quadrado, apresenta um aspecto distorcido. Pode-se, também, utilizar outra operação de

álgebra de mapas, que não seja o IDW, para gerar esse mapa. Poderia ser construído, no lugar

dos buffers, superfícies de distância no interior dos mesmos, de tal modo que, dentro do

buffer, fosse possível diferenciar áreas mais ou menos importantes.

Além do mapa de atração funcional, também é necessário obter o mapa das áreas de

influência dos McDonald’s já existentes. Para obter o mapa das áreas de influência, é

realizada, apenas, a reclassificação do mapa resultante do buffer ao longo da via, para colocar

no mesmo padrão do mapa anterior, pois o mapa já está no formato raster, sendo que os pixels

que não sofrem influência dos McDonald’s existentes tem valor zero.

42

FIG. 5.5 – Mapa da área de influência (SILVA&JULIÃO, 2002)

No entanto, a capacidade de atrair consumidores até a um estabelecimento não depende

apenas da atração funcional e da área de influência, é necessário considerar, também, a

acessibilidade. De uma forma geral, os estudos que analisam a acessibilidade desenvolvem-se

através de uma localização a partir da qual se explora tal dimensão.

No estudo de caso, não existe, inicialmente, nenhuma localização para ser explorada à

acessibilidade. Por isso, cria-se uma metodologia que não necessite da indicação de uma

localização. Para cada tipo de arruamento são gerados buffers e atribuído um valor a essa

respectiva área de influência.

Partindo-se do mapa de Áreas de influência dos arruamentos, faz-se a conversão do mapa

para o formato raster e, em seguida, a sobreposição das áreas de influência. Dessa forma, não

só há a valorização dos arruamentos que apresentam melhor acessibilidade, mas, sobretudo,

das esquinas e dos cruzamentos. Em seguida, faz-se a reclassificação pelo mesmo motivo das

operações realizadas nos mapas anteriores.

43

FIG. 5.6 – Mapa de acessibilidade (SILVA&JULIÃO, 2002)

Além dos fatores envolvidos nos três últimos mapas gerados, outro fator a ser analisado é

o potencial de consumo. É necessário saber quem são os melhores consumidores e onde se

localizam. As variáveis selecionadas para o cálculo do potencial de consumo resultam do

estudo estatístico efetuado. Desse modo, as variáveis são: Indivíduos com idade

compreendida entre os 4 e 64 anos, freqüência – variável, que permite fazer a discriminação

entre o cliente de elevado e baixo risco- e rendimento - aspecto crucial no comportamento do

consumo das pessoas. Parte-se do mapa de idade, frequência e rendimento, em torno dos

centróides das subseções e gera-se três superfícies diferentes através da interpolação IDW, no

qual os valores dos parâmetros da ponderação são especificados na FIG. 5.7.

IDADE FREQUÊNCIA RENDIMENTO (EURO) VALOR 4 a 19 Uma ,duas ou três vezes por semana Entre 3750 e 5000 1000 20 a 24 Uma vez por mês Entre 2500 e 3750 750 25 a 40 Duas a três vezes por mês Entre 1250 e 2500 500 40 a 64 Raramente Entre 740 e 1250 250

FIG. 5.7 – Valores da ponderação IDW (SILVA&JULIÃO, 2002)

44

Em seguida, faz-se a reclassificação das três superfícies, com sete classes, segundo o

método de intervalos iguais, afim de deixá-las em um mesmo padrão para que,

posteriormente, seja realizada a sobreposição dos valores. Finalmente, aplica-se a

reclassificação e obtem-se o mapa de potencial de consumo.

FIG. 5.8 – Mapa do potencial de consumo (SILVA&JULIÃO, 2002)

Após se obter os quatro mapas – acessibilidade, atração funcional, potencial de consumo

e área de influência dos McDonald´s – e sabendo que esses estão todos reclassificados em

sete classes, segundo o método de intervalos iguais, é realizada uma operação algébrica de

soma entre as referidas camadas de informação, ou seja, a sobreposição. Poderia, também, se

aplicar uma análise multicritério sobre os mapas obtidos, associando-se pesos para cada uma

das informações. Os valores constantes em cada mapa obedecem uma proporção para que

nenhuma camada tenha um valor muito alto em relação às demais.

Observando o mapa gerado pela sobreposição dos outros quatro, chega-se a três áreas

potenciais para a solução do caso proposto. É importante ressaltar que esse resultado está

ligado aos critérios e ponderações utilizados como base, a variação de um deles poderia,

eventualmente, ocasionar uma mudança no resultado exposto.

45

FIG. 5.9 – Mapa de localização ótima (SILVA&JULIÃO, 2002)

Analisando-se cada uma das áreas, observa-se que a área (A), na FIG 5.9, é uma área

mais distante das outras filiais já existentes da rede McDonald´s. Ao se optar pela área (B),

serão escolhidos clientes com um elevado potencial de consumo. Contudo, nessa região,

existe a concorrência de um restaurante da rede, fato que deve ser analisado ao se optar por

esse local. Já a área (C), gera uma enorme possibilidade de acessibilidade. Um fator que é

preciso ser levado em consideração ao analisar essa área é a existência de um estabelecimento

do mesmo estilo nessa mesma área, o que geraria uma concorrência direta.

46

6 CONCLUSÕES

A principal dificuldade em abordar problemas de Geomarketing consiste na obtenção de

informação específica das empresas e dos seus clientes. Ao analisar o estudo de caso,

percebe-se que o maior esforço foi gasto em torno da pesquisa do que com o

geoprocessamento.

Dentro das operações de álgebra de mapas, percebe-se que o IDW, mesmo que,

conceitualmente, seja interessante, mostrou um resultado visualmente ruim. Poderia ser

construído, no lugar dos buffers, superfícies de distância no interior dos mesmos, de tal modo

que, dentro do buffer, fosse possível diferenciar áreas mais ou menos importantes.

A análise da modelagem analítica e das operações espaciais utilizadas no estudo de caso

fornecem, à luz da pesquisa bibliográfica, um importante embasamento conceitual para a

compreensão e consequente implementação de projetos de localização estratégica de novos

empreendimentos.

Esse trabalho serve como forma de ver o SIG sob uma nova visão, mais voltada para as

necessidades dos usuários, nesse caso de marketing, e não somente para uma visão de banco

de dados ou de ferramentas de análise espacial.

47

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APÊNDICE

2° PERIODO DE 2008 1° PERIODO DE 2009

JUL AGO SET OUT NOV DEZ JAN FEV MAR ABR MAI JUN VE

VC

VF

PERIODO DE FÉRIAS

PESQUISA BIBLIOGRÁFICA

ESTUDO DE CASO

ELABORAÇÃO DO TEXTO

PREPARAR APRESENTAÇÃO