BIG DATA E MOBILIDADE

A proliferação de dispositivos móveis e IoT sugerem que muitos dados úteis para a caracterização de mobilidade das pessoas já estão sendo coletados: o segredo é extrair os insights mais valiosos que cada fonte de dados pode proporcionar

A criação de políticas relacionadas ao impacto dos sistemas de transporte urbano, a elaboração de estudos para concessão de rodovias e todas as análises relacionadas ao comportamento de mobilidade das pessoas requerem informações confiáveis sobre os padrões de movimentação e a demanda de viagens. A obtenção deste tipo de informação é quase sempre encarada como um grande desafio para as autoridades do planejamento municipal e também para os tomadores de decisão privados.

A disponibilidade e a frequência de atualização dos dados, bem como os recursos e habilidades necessários para a coleta e o manejo destes são quase sempre limitados. Porém, a proliferação de dispositivos móveis e IoT (Internet das Coisas) sugerem que muitos dados úteis já estão sendo coletados: o segredo é conseguir acessá-los e saber como extrair os insights mais valiosos que cada fonte de dados pode proporcionar.



As pesquisas de campo

A abordagem tradicional sobre a coleta de dados de demanda de viagens é baseada em pesquisas de campo (pesquisas domiciliares, pesquisas com interceptação de veículos, pesquisas embarcadas, etc.). Estas pesquisas proporcionam uma rica informação sobre os padrões de mobilidade e o comportamento dos entrevistados como, por exemplo, a motivação do deslocamento e a escolha de modais de transporte.

Entretanto, elas apresentam problemas intrínsecos como as respostas eventualmente incorretas ou imprecisas, além de serem muito custosas e demoradas, o que acaba limitando o tamanho da amostra e a frequência de atualização dos dados. Na prática, isso faz com que muitos Planos de Mobilidade, por exemplo, sejam desenvolvidos com base em informações incompletas ou defasadas. 

As tecnologias emergentes

Desde a última década, diferentes estudos e tecnologias têm mostrado o potencial de novas e oportunas fontes de coleta de informações de mobilidade, superando algumas destas limitações. Nesse contexto, podemos citar os sensores que detectam a passagem de veículos e pedestres, os dados de GPS implantados em frotas e os veículos compartilhados,  dados de bilhetagem de transporte público, de mídias sociais, obtidos por meio dos registros de aplicativos e, de forma mais abrangente, de empresas de telefonia móvel.

Cada tecnologia apresenta suas peculiaridades de resolução espacial e temporal, tamanho e representatividade da amostra, custo e valor agregado, entre outros fatores. Não há uma fonte melhor que a outra e sim peculiaridades de cada método e tecnologia que podem suscitar a escolha de uma ou outra fonte, ou de mais de uma, já que todas se complementam de alguma forma. No final, o que mais importa é ter clareza sobre o objetivo do estudo e assim poder escolher uma ou mais fontes que atendam às necessidades de análise do estudo.

Os desafios

Os engenheiros de tráfego tem desenvolvido novas metodologias para o tratamento destas fontes emergentes de dados de mobilidade visando representar em seus modelos a realidade do fluxo de pessoas em uma determinada região, com objetivos que vão desde uma simples microssimulação de tráfego para a implantação de uma rotatória, a planos de mobilidade de metrópoles e estudos de demanda rodoviária. Na prática, percebe-se que existem ainda grandes desafios a serem superados para o aproveitamento total do potencial destas novas fontes de dados, assim como normalmente acontece no surgimento de novas tecnologias. 

O fato é que nenhuma fonte única é capaz de capturar todas as nuances dos padrões de mobilidade que podem ser exploradas por modelos de transporte e ferramentas de apoio à decisão. No entanto, é inexorável, no curto prazo, que as metodologias e as técnicas utilizadas pelos engenheiros de tráfego irão se adaptar rapidamente de forma a possibilitar a utilização plena de técnicas e ferramentas de Big Data  e, com isso, alcançar novos patamares de análise contribuindo assim para um melhor planejamento da mobilidade e, consequente, a qualidade de vida dos cidadãos.

As ideias e opiniões expressas no artigo são de exclusiva responsabilidade do autor, não refletindo, necessariamente, as opiniões do Connected Smart Cities 

Luiz Eduardo Viotti
Luiz Eduardo Viotti
Sócio e Managing Director no Brasil da Kido Dynamics, investidor anjo em diversas startups, sócio e membro do comitê de investimentos da GR8 Ventures e da You Mind, plataforma de negócios e inovação. Também atuou como sócio das consultorias PwC e KPMG, onde liderou as práticas de Telecomunicações, Midia e Tecnologia, e foi CEO da EAQ, entidade aferidora da qualidade da Banda Larga no Brasil.
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