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  • jul 05 / 2013
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Estratégia, Inovação, Redes

Big Data e o transporte público: uma alternativa às soluções tradicionais

O transporte público está no centro debate político brasileiro, mas as soluções para torná-lo mais eficiente parecem ainda distantes. E, como sempre, emergem de um receituário tradicional, que se utiliza mais da intuição do que das informações geradas diariamente pelos usuários de ônibus, metrô e outros modais.

Mas com o ferramental tecnológico disponível, por quê não enveredar pelos caminhos da inovação e usar, por exemplo, o estudo de redes como suporte ao planejamento de ações de correção e melhoria do sistema? Os dados estão disponíveis, assim como os softwares de análise – e o melhor: os membros da gigantesca rede dos transporte público (as pessoas) são usuários ativos e estão (muito) interessados em melhorar sua experiência.

Recentemente, uma equipe liderada pelo pesquisador Lijun Sun, do Future Cities Laboratory, de Cingapura, fez algumas descobertas fantásticas quando resolveu estudar a rede construída pelos usuários de ônibus de sua cidade. Usando a base de dados do smart card de Cingapura – o Bilhete Único de lá -, Sun e seus colaboradores foram capazes de mapear 20 milhões de viagens, feitas por quase 3 milhões de pessoas, ao longo de duas semanas, e identificar diversos padrões de comportamento e hábitos coletivos.

A intenção da equipe era estudar a rede que se forma entre “desconhecidos familiares”. Aquelas pessoas que vemos todos os dias no ônibus ou no metrô, mas com quem nunca trocamos um palavra – uma rede poderosa, que se confunde com o próprio tecido social das grandes cidades e pode ajudar a explicar, incentivar ou combater inúmeros fenômenos, como a formação de comunidades e a disseminação de doenças contagiosas, por exemplo.

A rede de "desconhecidos familiares" de Cingapura.

A rede de “desconhecidos familiares” de Cingapura.

Ao analisar os hábitos e comportamentos dos habitantes de Cingapura, os pesquisadores do Future Cities Laboratory descobriram que 85% dos encontros entre “desconhecidos familiares” acontece no mesmo horário e são mais frequentes pela manhã, comprovando que grandes grupos de pessoas tendem a se comportar de forma mais regular nas primeiras horas do dia. A pesquisa trouxe outros inúmeros insights, mas os pesquisadores não analisaram a relação entre os hábitos dos usuários e a qualidade do transporte na cidade – talvez, porque o sistema de ônibus de Cingapura já é avaliado como satisfatório pelos seus clientes.

Mas o fato mais animador é a realização de tal pesquisa, e não seus resultados. O estudo é fruto da colaboração entre acadêmicos e o poder público – ou melhor, ele resulta da decisão de um governo que optou por disponibilizar sua base de dados para que especialistas possam ajudá-lo a desempenhar melhor sua função primordial: promover o bem estar da população sob sua responsabilidade.

A mesma decisão foi tomada há alguns anos pela prefeitura de Londres, por meio da sua lei de transparência, a Freedom for Information Act (2000). Ela permite o acesso à base de dados da Transport for London, entidade que gerencia o transporte público da metrópole. Uma política que vem permitindo a criação de iniciativas para incentivar o uso do transporte público, a partir de uma leitura cuidadosa dos dados e montagem de estratégias mais conectadas aos hábitos dos seus usuários.

Um desses projetos, o Chromaroma, é uma game planejado para ser jogado pelos usuários do metrô londrino. Criado pela Mudlark, o jogo usa os Oystercards como peça chave do projeto – já foram emitidos cerca de 43 milhões de cartões do tipo. Sempre que um jogador passa seu cartão por uma catraca do metrô, ele acumula pontos e ingressa no universo do jogo, que inclui a busca por prêmios nas estações, a competição entre os participantes e a visualização dos seus hábitos de transporte em 3D.

A gamificação do metrô londrino esconde ainda uma estratégia pública fundamental: incentivar o uso do sistema fora da “hora do rush”, aliviando a pressão sobre a malha de transportes da cidade.

Também em Londres, a Plāçr, empresa especializada em gestão de dados e sistemas de transportes, lançou uma série de aplicativos mobile que permitem aos usuários escolher qual melhor rota, veículo e horário para se mover de um ponto a outro da cidade. Utilizando os dados do Transport for London combinados com informações passadas por veículos especiais equipados com GPS, a empresa consegue verificar os horários exatos das paradas de cada ônibus e metrô que circulam pela região selecionada e estimar o tempo da viagem desejada – tudo em tempo real, para incentivar o uso de rotas alternativas e reduzir o uso dos modais mais sobrecarregados e, portanto, lentos.

Bilhete Único (SP): 25 milhões de unidades ativas.

Bilhete Único (SP): 25 milhões de unidades ativas.

No Brasil, a abundância de dados sugere que modelos similares podem ser criados com facilidade. Estima-se que, apenas em São Paulo, existam cerca de 25 milhões de Bilhetes Únicos ativos, utilizados para viagens de ônibus, metrô e até aluguel de bicicletas. Uma base de dados de uma riqueza inestimável para empresas e pesquisadores que se dediquem a tratar essas informações com inteligência. O smart card brasileiro também já é utilizado em outras cidades, como Rio de Janeiro, Porto Alegre e Fortaleza – e, em pouco tempo, deve se tornar o meio de pagamento padrão do sistema de transporte das grandes cidades brasileiras.

Já sabemos das suas vantagens como facilitador da vida do usuário, das empresas e do poder público na arrecadação das tarifas dos sistemas – e até no aumento da sua eficiência, dado seu caráter eletrônico. Mas quando vamos despertar para a inteligência que pode ser criada com a utilização do Big Data construído diariamente por seus usuários? Talvez a análise profunda desses dados possam gerar algumas das soluções mais eficientes e baratas para o caos das grandes cidades brasileiras. Temos os dados e a tecnologia. É preciso apenas promover esse encontro.