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Chuva Apaest

As redes sociais estão cada vez mais presentes na vida das pessoas, mas já imaginou que elas também podem ajudar a monitorar e até mesmo prever catástrofes ambientais?

Foi com esse propósito que uma equipe de cinco pesquisadores do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, criou uma técnica computacional capaz de entender como publicações no Twitter conseguem representar fenômenos naturais, no caso chuvas e enchentes. Liderada pelo professor João Porto de Albuquerque, o principal objetivo da equipe é amplificar as áreas de monitoramento, para assim, no futuro, conseguir prever acidentes.

Ao todo, foram analisados quase 16 milhões de tweets que possibilitaram descobrir que esse tipo de análise de dados pode ser usada como método de prevenção e melhorar os sistemas de alertas já existentes, como é o caso das notificações do Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden) e do Climatempo. As análises de dados foram feitas em dois momentos, em relação à cidade de São Paulo. Inicialmente, houve a publicação do artigo científico que analisava tweets referentes ao mês de janeiro de 2016. Em um segundo artigo, foi analisado o mesmo período acrescido de informações de novembro do mesmo ano até fevereiro de 2017.

De acordo com Sidgley, doutorando do ICMC e um dos pesquisadores do projeto, o monitoramento das chuvas é feito por pluviômetros, radares meteorológicos e satélites. Por serem de alto custo, esses instrumentos possuem limitações em sua cobertura espacial. Além disso, a manutenção desses sensores físicos tem de ser regular. “Hoje em dia, existem cerca de cinco mil desses sensores no Brasil. Em São Carlos, existem três, mas só um funciona. Se chover forte em alguns desses pontos onde os sensores estão quebrados, não há informação a ser registrada. Então, a vantagem de monitorar dados de publicações do Twitter é muito maior se comparada aos sensores físicos”, esclarece Sidgley. Ele também explica que as pessoas publicam de vários lugares, portanto, esse monitoramento humano é feito de forma distribuída e tudo isso com um custo baixíssimo.
 
Um dos desafios do projeto é encontrar uma correlação de dados entre os sensores físicos e os sensores humanos, já que eles são estimulados de formas diferentes, ou seja, a principal dificuldade da pesquisa é conseguir transformar os dados qualitativos de um tweet em dados quantitativos e, para isso, os pesquisadores tiveram que criar critérios de avaliação. Um dos critérios utilizados é a frequência de palavras-chaves como chuva e tempestade. Um outro critério é ponderações de regiões. Ou seja, notou-se que regiões centrais tweetavam mais do que regiões periféricas, o que aumentava o número de dados.
 
Com os estudos dessa relação entres os dados dos sensores, pôde-se descobrir também que existe um tempo de reação de ambos em relação ao fenômeno, que pode variar de 10 minutos antes do acontecimento até 10 minutos depois. “As pessoas costumam publicar suas expectativas em relação ao clima, então, elas podem postar que o tempo está fechando, por exemplo, e esse mecanismo ajuda a identificar possíveis indícios de que algo vai acontecer em relação à chuva”, explica Sidgley.
 
Por que o Twitter?
De acordo com os autores, o Twitter é a melhor rede social para esse tipo de análise. Segundo eles, a coleta de dados da rede é mais simples do que a do Facebook, por exemplo. A principal função do Twitter é publicar mensagens curtas, o que facilita esse recolhimento de informações. Além disso, a rede possibilita que as contas de outras redes sociais sejam sincronizadas e essa ferramenta não é possível no Facebook.
 
Reconhecimento
O estudo é fruto da colaboração multidisciplinar de cinco pesquisadores. Além do professor João Porto e Sidgley, a pesquisa também foi realizada por Camilo Restrepo Estrada, doutorando da Escola de Engenharia de São Carlos (EESC), Alexandre Delbem, professor do ICMC, e por Eduardo Mario Mendiondo, professor do Departamento de Engenharia Hidráulica e Saneamento da EESC.
 
O estudo começou a ser desenvolvido há cinco anos dentro de um projeto maior, chamado “Ágora”, que também é coordenado pelo Professor João Porto, e tem como foco desenvolver pesquisas e soluções tecnológicas que apoiem o suporte às comunidades vulneráveis na construção de propostas contra desastres naturais e eventos extremos. O primeiro artigo resultante do estudo foi publicado no início de 2017, pela Conferência Internacional Anual de Ciência da Informação Geográfica e teve foco na análise temporal das mensagens. Em fevereiro de 2018, um segundo artigo foi publicado na renomada revista científica Computers and Geosciences, explorando o uso das mensagens para alimentar modelos de monitoramento e previsão de inundações.
 
O sucesso das pesquisas foi tanto que já se solidificou em um projeto de larga escala. Os resultados desses dois artigos serão utilizados em um novo projeto de pesquisa internacional chamado Waterproofing Data, que tem como objetivo desenvolver métodos práticos para o engajamento de comunidades ameaçadas por enchentes em São Paulo e também no Acre, em parceria com o Cemaden. Ou seja, as atividades de monitoramento e alertas de desastres naturais, que são realizadas em regime contínuo no Cemaden, serão integradas às informações disponíveis de tempo e clima para as áreas de risco de ocorrência de desastres, no caso São Paulo e Acre. A partir da análise desses dados, será feita uma avaliação para emissão de alertas.

O novo projeto também está sob coordenação do professor João Porto e recebeu um financiamento de aproximadamente 1 milhão de euros do Belmont Forum, da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) e do Economics and Social Science Research Council (ESRC) do Reino Unido, que envolve a University of Warwick (Reino Unido). A pesquisa será realizada em parceria pelo ICMC, Heidelberg University(Alemanha), Escola de Administração de Empresas de São Paulo da Fundação Getúlio Vargas (EAESP-FGV) além das seguintes organizações: Cemaden, Companhia de Pesquisa de Recursos Minerais (CPRM), British Geological Survey (BGS), Prefeitura de São Paulo, Secretaria do Meio Ambiente do Estado do Acre e cidade de Eberbach, na Alemanha.

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