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Big data é usado para revelar desigualdades no acesso à mobilidade urbana em São Paulo

O estudo de Mateus Henrique Cunha Barboza baseia-se em três artigos interligados, que integram abordagens espaço-temporais e dados em larga escala, como registros de telefonia móvel

Entender as desigualdades espaciais e temporais no acesso à cidade é essencial para o desenvolvimento de políticas urbanas mais justas. Foi com esse objetivo que o engenheiro Mateus Henrique Cunha Barboza, doutorando do Departamento de Engenharia de Transportes da Escola Politécnica da USP, conduziu sua pesquisa de doutorado. O trabalho propõe uma articulação entre métricas de acessibilidade urbana – dados que costumam ser obtidos por entrevistas e pesquisas de campo – e o uso de grandes volumes de dados, o chamado big data, como forma de evidenciar e enfrentar as disparidades de mobilidade em São Paulo.

O pesquisador explica que faz parte de um grupo que trabalha as desigualdades relacionadas ao planejamento de transporte, e o objetivo do projeto foi combinar esse trabalho ao uso de big data. O estudo se baseia em três artigos interligados, que integram abordagens espaço-temporais e dados em larga escala, como registros de telefonia móvel e bilhetagem eletrônica do transporte público.

Estudo 1: acessibilidade a áreas de lazer

O primeiro artigo da tese examina como investimentos em infraestrutura de transporte afetam o acesso a atividades de lazer — como visitar um parque. “A gente avalia o acesso a áreas de lazer, áreas verdes, e uma das coisas que a gente traz é que o horário de funcionamento desses lugares também é uma grande restrição”, explica o pesquisador. “Os parques mais periféricos, em geral, fecham mais cedo. Isso implica que as pessoas não conseguem chegar a tempo nesses lugares.”

Estudo 2: desigualdade territorial

No segundo estudo, Barboza explora como os padrões de deslocamento variam entre diferentes grupos sociais. A partir de registros de chamadas de celulares, ele analisou a mobilidade de moradores e não moradores de favelas em São Paulo.

“Eu avaliei como o padrão de mobilidade varia e como essa variação é explicada por outros determinantes, se está relacionado com renda, com uso do solo onde a pessoa mora, com comércio local, com ela morar ou não em favela”, comenta. Para o pesquisador, os resultados demonstram que morar em favela afeta significativamente a mobilidade — mesmo quando se leva outras variáveis, como renda, em consideração —, o que valida o uso do big data para identificar desigualdades territoriais com mais precisão.

Estudo 3: o impacto da tarifa nas oportunidades urbanas

O terceiro artigo trata diretamente da relação entre tarifas de transporte e equidade de acesso. “Uma dúvida que se tem é que o big data não é um dado que foi pensado para esses estudos, então ele traz algumas incertezas. O que a gente buscava era achar quais eram as medidas de acessibilidade que conseguiam resultados robustos, apesar dessas incertezas; por isso essa exploração das medidas e que a gente conseguiu, no último artigo, avaliar de fato a acessibilidade e desigualdades utilizando esses dados”, conta o pesquisador.

Ele argumenta que, além das restrições de tempo e distância, o custo do transporte é um fator muitas vezes negligenciado: “Se você considera apenas restrições de tempos de viagem ou de proximidade das oportunidades, isso claro já tem um peso, mas a tarifa tem um peso ainda mais. Você adiciona essa restrição, as pessoas conseguem atingir muito menos locais”.

Big data e políticas públicas

 

Para além dos resultados técnicos, a pesquisa de Barboza aponta caminhos concretos para a formulação de políticas públicas baseadas em evidências. “A gente pensa que isso é meio óbvio, não? Usar os dados para melhorar a política pública. Mas nem sempre é assim.”

Ele destaca que dados massivos, embora imperfeitos, oferecem uma alternativa mais acessível às pesquisas domiciliares tradicionais, que são caras e raras. “Interessante é que permitir essa combinação do big data com essas medidas é uma forma de também baratear esses estudos e conseguir ampliar para outros lugares. As pesquisas tradicionais, domiciliares são caras e por isso são limitadas a poucas cidades.”

Para Barboza, um dos maiores problemas do planejamento urbano atual é que a desigualdade é citada como diretriz, mas raramente é efetivamente medida ou combatida. “Ela aparece no começo dos planos, como uma das diretrizes, mas quando você vai vendo o detalhe, isso não é medido de nenhuma forma”, critica. “Se você ignorar essa dimensão da desigualdade, você está basicamente assumindo que todo mundo é igual. E aí você deixa de priorizar quem, de fato, precisa mais.”

Fonte: Jornal USP

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Big data é usado para revelar desigualdades no acesso à mobilidade urbana em São Paulo

O estudo de Mateus Henrique Cunha Barboza baseia-se em três artigos interligados, que integram abordagens espaço-temporais e dados em larga escala, como registros de telefonia móvel

Entender as desigualdades espaciais e temporais no acesso à cidade é essencial para o desenvolvimento de políticas urbanas mais justas. Foi com esse objetivo que o engenheiro Mateus Henrique Cunha Barboza, doutorando do Departamento de Engenharia de Transportes da Escola Politécnica da USP, conduziu sua pesquisa de doutorado. O trabalho propõe uma articulação entre métricas de acessibilidade urbana – dados que costumam ser obtidos por entrevistas e pesquisas de campo – e o uso de grandes volumes de dados, o chamado big data, como forma de evidenciar e enfrentar as disparidades de mobilidade em São Paulo.

O pesquisador explica que faz parte de um grupo que trabalha as desigualdades relacionadas ao planejamento de transporte, e o objetivo do projeto foi combinar esse trabalho ao uso de big data. O estudo se baseia em três artigos interligados, que integram abordagens espaço-temporais e dados em larga escala, como registros de telefonia móvel e bilhetagem eletrônica do transporte público.

Estudo 1: acessibilidade a áreas de lazer

O primeiro artigo da tese examina como investimentos em infraestrutura de transporte afetam o acesso a atividades de lazer — como visitar um parque. “A gente avalia o acesso a áreas de lazer, áreas verdes, e uma das coisas que a gente traz é que o horário de funcionamento desses lugares também é uma grande restrição”, explica o pesquisador. “Os parques mais periféricos, em geral, fecham mais cedo. Isso implica que as pessoas não conseguem chegar a tempo nesses lugares.”

Estudo 2: desigualdade territorial

No segundo estudo, Barboza explora como os padrões de deslocamento variam entre diferentes grupos sociais. A partir de registros de chamadas de celulares, ele analisou a mobilidade de moradores e não moradores de favelas em São Paulo.

“Eu avaliei como o padrão de mobilidade varia e como essa variação é explicada por outros determinantes, se está relacionado com renda, com uso do solo onde a pessoa mora, com comércio local, com ela morar ou não em favela”, comenta. Para o pesquisador, os resultados demonstram que morar em favela afeta significativamente a mobilidade — mesmo quando se leva outras variáveis, como renda, em consideração —, o que valida o uso do big data para identificar desigualdades territoriais com mais precisão.

Estudo 3: o impacto da tarifa nas oportunidades urbanas

O terceiro artigo trata diretamente da relação entre tarifas de transporte e equidade de acesso. “Uma dúvida que se tem é que o big data não é um dado que foi pensado para esses estudos, então ele traz algumas incertezas. O que a gente buscava era achar quais eram as medidas de acessibilidade que conseguiam resultados robustos, apesar dessas incertezas; por isso essa exploração das medidas e que a gente conseguiu, no último artigo, avaliar de fato a acessibilidade e desigualdades utilizando esses dados”, conta o pesquisador.

Ele argumenta que, além das restrições de tempo e distância, o custo do transporte é um fator muitas vezes negligenciado: “Se você considera apenas restrições de tempos de viagem ou de proximidade das oportunidades, isso claro já tem um peso, mas a tarifa tem um peso ainda mais. Você adiciona essa restrição, as pessoas conseguem atingir muito menos locais”.

Big data e políticas públicas

 

Para além dos resultados técnicos, a pesquisa de Barboza aponta caminhos concretos para a formulação de políticas públicas baseadas em evidências. “A gente pensa que isso é meio óbvio, não? Usar os dados para melhorar a política pública. Mas nem sempre é assim.”

Ele destaca que dados massivos, embora imperfeitos, oferecem uma alternativa mais acessível às pesquisas domiciliares tradicionais, que são caras e raras. “Interessante é que permitir essa combinação do big data com essas medidas é uma forma de também baratear esses estudos e conseguir ampliar para outros lugares. As pesquisas tradicionais, domiciliares são caras e por isso são limitadas a poucas cidades.”

Para Barboza, um dos maiores problemas do planejamento urbano atual é que a desigualdade é citada como diretriz, mas raramente é efetivamente medida ou combatida. “Ela aparece no começo dos planos, como uma das diretrizes, mas quando você vai vendo o detalhe, isso não é medido de nenhuma forma”, critica. “Se você ignorar essa dimensão da desigualdade, você está basicamente assumindo que todo mundo é igual. E aí você deixa de priorizar quem, de fato, precisa mais.”

Fonte: Jornal USP

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