É natural comparar resultados obtidos a partir de metodologias distintas quando se analisa um determinado fenômeno como o da mobilidade urbana, porém não se pode perder de vista o fato de que metodologias muito diferentes podem apresentar resultados não tão próximos e que, afinal, o resultado mais correto sempre é a própria realidade.
As pesquisas de mobilidade em formato de entrevistas de campo são realizadas há mais de 50 anos e representaram, por muito tempo, o insumo principal para a geração de matrizes de origem-destino de deslocamentos da população, que, por sua vez servem como instrumento para o planejamento de mobilidade e sistemas de transporte em uma cidade ou região metropolitana.
Com o advento do big data e da digitalização de processos, a utilização dos registros das redes de telefonia móvel, chamados de CDRs, passaram a representar uma fonte robusta e confiável de informação para a análise dos padrões de comportamento de mobilidade da população.
É natural comparar resultados obtidos a partir de metodologias distintas quando se analisa um determinado fenômeno como o da mobilidade urbana, porém não se pode perder de vista o fato de que metodologias muito diferentes podem apresentar resultados não tão próximos e que, afinal, o resultado mais correto sempre é a própria realidade.
Nesse sentido, as comparações não deveriam ser realizadas de forma a confrontar diretamente volumes de viagens entre um método e outro, e sim de forma a entender qual metodologia melhor representa a realidade de mobilidade de uma determinada população.
Os dados de mobilidade oriundos das redes de telefonia móvel, em geral, oferecem uma perspectiva muito mais ampla e rica do que as pesquisas tradicionais de mobilidade na maioria dos casos em que a elaboração de matrizes de origem-destino se faz necessária para os processos de modelagem de tráfego.
Fundamentalmente, a razão disso gira em torno da quantidade e da qualidade da amostra coletada passivamente pelas operadoras de telefonia móvel, que por sua natureza massiva e representativa, proporciona uma extrapolação da amostra de altíssima confiabilidade sob o ponto de vista estatístico.
É verdade que ainda há um longo caminho a percorrer quando se trata da classificação por modo de transporte e inferência dos motivos de viagem. No entanto, as pesquisas de campo também não oferecem uma visão holística da mobilidade, dado o pequeno volume de entrevistas realizadas, a sub-notificação de viagens, os vieses inerentes às respostas e as técnicas simplificadas de expansão dos resultados.
Portanto, é fundamental que seja incorporado ao processo de planejamento de mobilidade o fato de que as pesquisas tradicionais de campo devem passar a ser um complemento aos resultados obtidos por meio de dados oriundos da telefonia móvel, no sentido de agregar às matrizes de origem – destino informações qualitativas específicas sobre os deslocamentos.
As ideias e opiniões expressas no artigo são de exclusiva responsabilidade do autor, não refletindo, necessariamente, as opiniões do Connected Smart Cities
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.
