O texto é da revista Galileu e aproveitamos para demonstrar o quanto
estamos atrasados em planejamento, execução e trabalho urbano. Parauapebas pode
ser melhor. Temos projeto para toda a cidade, no conjunto habitação,
transporte, segurança, lazer, saúde e educação. E crescimento. Mas somos
locais, para o poder local NÃO SERVE. No projeto PARAUAPEBAS, A CIDADE VERDE, demonstramos
para algumas pessoas, o que seria daqui, se este governo tivesse lucidez suficiente
para compreender o mapa urbana como um todo: gente, historia, tecnologia. Este projeto
sairá brevemente como material didático para cursos de demografia, urbanismo ,
sociologia e outros corretos, na forma de livro. Mas aqui tem que vir gente de
fora, para primeiro aprender e depois fazer. E o tempo se esgotando. Somos EXCLUSIVA. Somos on demand.
Algoritmos de big data previram a reeleição de Obama
Startup usa Big Data para analisar padrões de uma cidade
e prever problemas estruturais - o resultado são apps que ajudam os cidadãos a
evitar congestionamentos ou saber se terão lugar para sentar no metrô
por
Luciana Galastri
Rand e a
equipe do Snips avaliam dados sobre Paris // Crédito: Divulgação
São 18h, você está em um ponto de ônibus e passa um
veículo lotado de passageiros. Você precisa tomar uma decisão - embarcar e
correr o risco de passar o trajeto inteiro disputando um espaço mínimo com seus
companheiros de viagem ou esperar o próximo ônibus, acompanhado da incerteza de
saber se ele irá chegar rapidamente ou não. Esse cenário, comum para muitos
dependentes do transporte coletivo, pode se tornar uma coisa do passado graças
a um novo conceito: o de urbanismo algorítmico.
Reunindo uma enorme quantidade de dados coletada
por serviços da própria cidade (como a Secretaria de Transportes, no caso do
exemplo anterior), seria possível refinar essas informações e convertê-las em
previsões sobre o trânsito, crimes e consumo de energia. O resultado seria um
app, disponível aos cidadãos e aos governos, que revelaria qual é a melhor
rota, se o trânsito estará congestionado e quais áreas serão perigosas em quais
horários. Quem propaga essa idéia é a startup Snips, que já realiza um trabalho
similar em Paris. Na França, o primeiro app da empresa, focado no transporte
público da capital e batizado de Tranquilien será lançado no dia 24 de
junho para sistemas iOS com uma versão para Android saindo em Setembro.
De acordo com o co-fundador e CEO da Snips Rand
Hindi, prever o ‘comportamento urbano’ é uma necessidade para cidades que estão
crescendo e irão crescer ainda mais - até 2050, 70% da população mundial estará
vivendo em grandes centros, o que significa 7 bilhões de pessoas (número
aproximado da população mundial total de hoje). Mas essas cidades foram
projetadas para abrigar até 10% desse contingente e oferecer qualidade de vida
para o excedente é um desafio. “As pessoas se mudam, mas as cidades não, pelo
menos não rápido o suficiente. Acreditamos nessa forma de controlar as cidades,
no qual há feedback constante entre as pessoas e a administração, para suprir
essa necessidade. Por exemplo, se pudermos prever para onde as pessoas
precisarão ir amanhã, a prefeitura pode criar opções de transporte
rapidamente”, conta Hindi, em entrevista para a GALILEU.
Ele explica que, ao contrário de análises feitas com dados coletados no passado, sua empresa usa Big Data para encontrar padrões que se repetem atualmente. Cruzando os motivos que causam a superlotação em metrôs, por exemplo, com a freqüência dos trens, informações sobre os seus destinos e sobre o perfil do passageiro, é possível fazer previsões exatas.
Ele explica que, ao contrário de análises feitas com dados coletados no passado, sua empresa usa Big Data para encontrar padrões que se repetem atualmente. Cruzando os motivos que causam a superlotação em metrôs, por exemplo, com a freqüência dos trens, informações sobre os seus destinos e sobre o perfil do passageiro, é possível fazer previsões exatas.
Atualmente, o Snips funciona com demandas de
prefeituras e governos. Os clientes fornecem suas bases de dados que são
combinadas com estatísticas públicas. Essa informação é transformada em um
produto aberto (no caso de um app) para cidadãos, que podem inserir mais
informações no banco de dados o tempo todo, ajudando o software a se atualizar.
Por enquanto o foco principal é a mobilidade, mas Hindi conta que eles já estão
trabalhando em formas de prever crimes, consumo de energia e produção de resíduos.
“O objetivo final é criar um modelo completo de uma
cidade, com diferentes camadas interagindo, e, dessa forma, prever como elas se
afetam mutuamente”, afirma Hindi. Isso significaria não apenas dar mais poder
de ação para autoridades locais no caso de uma emergência, mas prever problemas
e agir antes que eles aconteçam, monitorando a cidade como um todo.
O Snips está trabalhando em produtos voltados para
Nova York e Londres , além de Paris. E, como a equipe de Hindi teve uma estadia
recente no Brasil, passando por São Paulo, Rio de Janeiro e Florianópolis, ele
já adianta: o país apresenta muitos desafios como o trânsito e segurança que
poderiam ser melhorados com o seu método. "Ficou claro que devemos abrir
um escritório por aqui em breve", conclui.
Monitorando cidades brasileiras
Por aqui, o mais próximo que temos da tecnologia do
Snips é o Centro de Operações da Prefeitura do Rio, que monitora a capital
carioca 24h, buscando minimizar problemas como engarrafamentos, enchentes e
outras ocorrências que possam atrapalhar ou até arriscar a vida dos cidadãos.
De acordo com o Chefe Executivo do Centro de Operações da Prefeitura do Rio,
Pedro Junqueira, são coletadas informações de diversas fontes - desde o Radar
Meteorológico próprio da cidade quanto de oficiais nas ruas e dicas de cidadãos
através das redes sociais.
Os dados são integrados através de um software
específico desenvolvido pela prefeitura, o RioMídia. "Nele são
apresentados, por exemplo, as ocorrências registradas e os nossos efetivos nas
ruas, em uma mesma base. São mais de 100 camadas com informações apresentadas
em forma de mapa (baseado no Google Earth), o que nos permite ter uma
visão mais detalhada do que acontece na cidade", explica Junqueira.
Ainda não dá para entregar previsões para cidadãos
através de apps, mas já é possível deixar equipes
operacionais de prontidão no caso de uma grande movimentação no trânsito, ou
analisar as informações meteorológicas (há 3 reuniões com meteorologistas por
dia) para prever uma possível enchente. Em eventos como a Copa das Confederações
ou a futura Copa do Mundo, o Centro deverá atuar para realizar preparações para
o maior número de pessoas e turistas na cidade. "Todas as sedes da Copa do
Mundo precisarão possuir, mesmo que temporariamente, um Centro Integrado de
Operações para monitorar a movimentação do público e das delegações ",
conta Junqueira.
Por dados mais acessíveis
Por dados mais acessíveis
Trabalhando com Big Data a equipe do Snips
identificou uma grande dificuldade - o acesso a pesquisas e informações de
instituições públicas. Apesar de dever serem abertos à população, nem sempre
organizações públicas estão dispostas a distribuir esses dados, já que eles
podem não ser favoráveis a sua administração. Ou então organizações privadas
não entendem todo o potencial de suas pesquisas. Com isso em mente, foi lançada
a iniciativa Freedata.io que confia no poder das redes sociais para reforçar
a demanda por esse material.
Através do site um pesquisador pode solicitar apoio
(através de retuítes) para solicitar informações - consumo de energia, estatísticas
sobre o trânsito, ocorrência de doenças, as possibilidades são inúmeras. Quem
também se interessa sobre os dados pode apoiá-lo e, depois, acessá-los também. Saiba
mais aqui.
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