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A grande disponibilidade de dados gerados por usuários em redes sociais, principalmente naquelas baseadas em localização, permite estudar o comportamento de sociedades urbanas em uma escala sem precedentes. Utilizando tais dados, particularmente, explorando check-ins do Foursquare-Swarm e avaliações feitas no TripAdvisor, este trabalho propõe estudar a mobilidade de turistas e residentes em cidades distintas ao redor do mundo. Demonstrando a aplicabilidade de dados gerados por redes sociais baseadas em localização, construímos um modelo baseado em grafos para representar a mobilidade dos dois grupos de usuários estudados em diferentes períodos do dia. Essa representação captura, de certa forma, a semântica da mobilidade, levando em consideração não somente as coordenadas geográficas, mas também o tipo de estabelecimento visitado. Os resultados indicam que residentes, independente da cidade, possuem padrões de mobilidade mais similares entre si que quando comparados com turistas. Observamos ainda que a proximidade geográfica, como em casos de cidades do mesmo país, influencia a similaridade observada nos dois grupos. Nossos resultados sinalizam que podem ser desenvolvidos novos sistemas de recomendação específicos para turistas, que consideriam a origem do usuário.

Mídia social; Turistas; Mineração de dados (Computação)