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Este trabalho teve como objetivo contribuir para o desenvolvimento de um referencial metodológico para Avaliação de Impacto Contrafactual de obras de revitalização urbana. O trabalho desenvolvido faz uso das ferramentas de Ciência de Dados para a extração de conhecimento de diferentes fontes de dados, permitindo quantificar efeitos de valorização no mercado de transação de imóveis residenciais que possam ser atribuídos à realização de obras de revitalização do espaço urbano contruído. O trabalho desenvolvido permitiu identificar uma valorização média (estatisticamente significativa) de 7,57% nos preços de transação de imóveis residenciais atribuíveis às alterações da envolvente resultantes da realização das obras de revitalização urbana. O resultado obtido está em linha com a evidência científica encontrada. Este trabalho contribui para a discussão em torno da forma como a "habitação" poderá constituir um elemento de mediação num modelo de avaliação de impacto contrafactual, constituindo os necessários elementos comparáveis. A metodologia desenvolvida adotou a abordagem “Diferença-nas-Diferenças” (DiD, na sigla inglesa) adaptando-a à utilização de dados georreferenciados, num contexto de elevada heterogeneidade espacial. Como resposta a este desafio foi desenvolvido um procedimento de análise de “clusters” para seleção de áreas territoriais mais homogéneas bem como a introdução de variáveis de contexto para capturar efeitos de agrupamento territoriais, nomeadamente relacionados com atividades económicas como o turismo ou outros fenómenos de diferenciação espacial do mercado de habitação. O desequilíbrio da base de dados de suporte entre os períodos pré e pós-intervenção ou a dificuldade em recolher informação sobre a heterogeneidade dos imóveis (por exemplo, no que se refere à qualidade e conforto dos mesmos), constitui limitações do trabalho que reclamam desenvolvimentos futuros. Ainda assim, estas questões foram consideradas no trabalho desenvolvido procurando mitigar os seus efeitos.

This study aimed to contribute to the development of a methodological framework for the Counterfactual Impact Evaluation of urban revitalization projects. The research conducted leveraged the use of Data Science tools to extract knowledge from various data sources, enabling the quantification of value appreciation effects in the residential real estate market attributed to the implementation of urban revitalization projects. The study identified a statistically significant average increase of 7.57% in residential property transaction prices attributable to the changes in the surrounding environment resulting from the execution of urban revitalization projects. This result aligns with existing scientific evidence. This work contributes to the discussion of how "housing" can serve as a mediating factor in a counterfactual impact assessment model, providing the necessary comparable elements. The developed methodology adopted the "Difference-in-Differences" (DiD) approach, adapting it for the use of georeferenced data in a context of high spatial heterogeneity. To address this challenge, a cluster analysis procedure was developed to select more homogeneous territorial areas and the introduction of contextual variables to capture territorial clustering effects, especially related to economic activities such as tourism or other spatial differentiation phenomena in the housing market. The imbalance in the supporting database between pre-intervention and post-intervention periods or the difficulty in collecting information about property heterogeneity (e.g., quality and comfort) constitutes limitations of the study that call for future developments. Nevertheless, these issues were considered in the research conducted to mitigate their effects.