POR – AGÊNCIA FAPESP / NEO MONDO
Um grupo 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. O principal objetivo da equipe é ampliar áreas de monitoramento de modo a conseguir prever acidentes.
O estudo é liderado pelo professor João Porto de Albuquerque e é conduzido no âmbito do INCT para Mudanças Climáticas, que tem apoio da FAPESP e do CNPq.
Ao todo, foram analisados quase 16 milhões de tweets e o resultado indicou que as mensagens podem ser usadas como método de prevenção e para melhorar os sistemas de alertas existentes, como é o caso das notificações do Centro Nacional de Monitoramento e Alertas de Desastres Naturais (Cemaden) e da Climatempo, por exemplo.
As análises de dados foram feitas em dois momentos em relação à cidade de São Paulo. Inicialmente, houve a publicação de um artigo científico que analisou 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 Camargo de Andrade, doutorando do ICMC, o monitoramento das chuvas é feito por pluviômetros, radares meteorológicos e satélites. Por serem de alto custo, esses instrumentos têm limitações em sua cobertura espacial. Além disso, a manutenção desses sensores físicos tem de ser regular.
“Hoje, há cerca de 5 mil desses sensores no Brasil. Em São Carlos são 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 Andrade. Ele explica que o monitoramento é distribuído, uma vez que as publicações são feitas de vários lugares, tudo com 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. É preciso transformar os dados qualitativos de um tweet em dados quantitativos e, para isso, foram criados critérios de avaliação. Um deles é a frequência de palavras-chave, como chuva e tempestade. Outro é a ponderação de regiões, quais tuítavam mais, o que aumenta o número de dados.
Com os estudos dessa relação entres dados dos sensores, pôde-se descobrir também o 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. Esse mecanismo ajuda a identificar possíveis indícios de que algo vai ocorrer em relação à chuva”, disse Andrade.
Reconhecimento
O estudo começou a ser desenvolvido há cinco anos dentro do projeto Ágora, que também é coordenado pelo professor Albuquerque e tem como foco desenvolver 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.
Os resultados desses dois artigos serão utilizados em um novo projeto de pesquisa internacional, o 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.
