A medição da centralidade de proximidade, frequentemente referida pelo termo técnico closeness centrality, assenta na construção de um grafo direcionado e ponderado que representa a rede de transportes de uma cidade. Nesta estrutura digital, os cruzamentos de ruas são tratados como nós, enquanto os segmentos de estrada e as rotas de transporte público funcionam como as ligações entre eles. Para determinar a centralidade de cada ponto, os investigadores utilizam dados de horários de transporte público em formato GTFS, calculando o tempo médio de viagem entre paragens e integrando-o com os tempos de caminhada necessários para aceder à rede.
De acordo com a metodologia detalhada no artigo publicado na revista PLOS One, a métrica é calculada como o recíproco da média harmónica das distâncias temporais entre um determinado nó e todos os outros pontos da malha urbana. Esta abordagem permite identificar com precisão quão fácil é para um residente aceder a toda a infraestrutura de transportes a partir da sua localização específica. Ao contrário das métricas de acessibilidade tradicional, que se focam no que está ao alcance de uma curta caminhada, a centralidade de proximidade funciona como um termómetro da conectividade global e do isolamento topológico de um bairro.
Para que seja possível comparar cidades com dimensões e densidades populacionais distintas, os autores do estudo, Mirko Lai e Giancarlo Ruffo, aplicam uma normalização aos resultados. Esta escala permite expressar a conectividade de cada ponto como uma fração do valor obtido pelo nó mais bem ligado da metrópole em análise. Assim, a centralidade de proximidade torna-se uma ferramenta de diagnóstico essencial para o planeamento urbano, revelando padrões de segregação espacial onde, apesar de existirem serviços próximos, a ligação deficiente ao resto da cidade limita as oportunidades reais dos cidadãos.