Cidades InteligentesMobilidade UrbanaUsando mobilidade urbana e big data para rastrear a pandemia

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Dados de aplicativos de tráfego no Sudeste Asiático indicam que a mobilidade urbana tem um impacto significativo na disseminação do COVID-19.

Fonte: ADB

Uma análise de dados de aplicativos de transporte público populares indica que há uma relação entre o aumento da mobilidade e os casos COVID-19, mas são necessárias mais informações para fazer um link definitivo.

À medida que os países se recuperam lentamente da pandemia, vemos uma mudança significativa nos padrões de transporte. Usando dados de transporte disponíveis publicamente de vários aplicativos de transporte público (incluindo o Programa Waze Connected Citizens, Google e Apple), descobrimos que no sudeste da Ásia o número de passageiros caiu mais de 90% em março em comparação com os padrões pré-pandemia em janeiro.

Isso ocorreu em meio a vários graus de bloqueio e medidas de distanciamento social impostas pelos governos, incluindo restrições ao transporte público.

Kuala Lumpur teve a maior queda de 94,2% no final de abril. Nos últimos meses, conforme o transporte público entre as cidades lentamente voltava à operação plena, o número de passageiros se recuperou parcialmente, liderado por Bangkok e Cingapura.

À medida que as medidas de bloqueio da cidade foram facilitadas ou removidas, houve um aumento no uso de carros particulares. No final de julho, os dados de mobilidade da Apple registraram 30% mais atividade de veículos particulares em Bangkok e Jacarta do que em janeiro.

Examinamos o que isso significa para as Filipinas. Exploramos os dados de mobilidade em três áreas metropolitanas nas Filipinas – Metro Manila, Cebu City e Davao City. A região metropolitana de Manila é de longe a maior, com uma população de mais de 12 milhões e abrangendo 16 municípios.

Durante a pandemia, o governo nacional das Filipinas implementou vários graus de restrições de movimento. Em março, Metro Manila, Cebu City e Davao City estavam sob rígidas restrições de movimento e o fluxo de tráfego caiu quase completamente. De acordo com dados do Programa Waze Connected Citizens, houve uma queda de 94% no fluxo de tráfego nas três áreas metropolitanas durante as medidas de quarentena mais rígidas.

Em julho, Cebu City foi 94% menor do que no ano anterior e Davao City foi 78% menor. Durante o mesmo período, a região metropolitana de Manila estava se normalizando, com fluxo de tráfego em cerca de metade do nível do ano anterior.

Com uma granularidade ainda maior, observamos que para algumas das estradas mais congestionadas na região metropolitana de Manila, o fluxo de tráfego em julho se aproximou dos padrões de tráfego do ano anterior, com algumas estradas afastadas apenas 6% dos níveis anteriores. No nível da estrada, vemos que, embora o fluxo de tráfego tenha diminuído durante as restrições mais estritas, ele começou a aumentar rapidamente à medida que eram atenuadas, semelhante aos padrões de nível municipal e municipal na região metropolitana de Manila.

Em algumas das estradas principais mais congestionadas do ano passado, podemos ver que o fluxo de tráfego em julho de 2020 está ainda mais próximo dos dados de julho de 2019 do que a diferença no nível da cidade de declínio de 45%. As quedas de tráfego de algumas dessas estradas em julho de 2020 versus 2019 variaram de 39% e 34% nas estradas principais e 6% nas estradas menores.

A mobilidade, sem dúvida, desempenha um papel significativo na disseminação e contenção do vírus. No entanto, existem limitações para as fontes de dados sobre mobilidade e casos COVID-19, e precisamos considerar muitos outros fatores externos à mobilidade.

A mobilidade, sem dúvida, desempenha um papel significativo na disseminação e contenção do vírus.

Nos municípios da região metropolitana de Manila, observamos um padrão entre o número de congestionamentos de trânsito relatados e os casos COVID-19. Na verdade, os picos de COVID-19 ocorrem na mesma época em que a mobilidade está aumentando novamente, e a mesma tendência é aparente mesmo quando dividida em cidades individuais. No entanto, o aumento da mobilidade é definido pelo aumento dos congestionamentos, conforme registrado pelo Waze CCP, principalmente de veículos particulares. Isso não nos informa sobre a causalidade, pois não há profundidade de dados suficiente para rastrear o contato humano, frequência, origem ou destino ou modo de viagem.

Além disso, os dados em Cebu City e Davao City mostram a necessidade de examinar muitos outros fatores também. Na cidade de Davao, as restrições do governo local continuam a manter a mobilidade baixa, e não vemos um aumento nas viagens como vemos na região metropolitana de Manila. Durante todo o mês de julho, os cidadãos da cidade de Davao ainda estavam sob o toque de recolher das 21h às 5h e as viagens para fora para compras essenciais só eram permitidas em determinados dias da semana e exigiam o uso de passes.

A cidade de Cebu viu picos de casos COVID-19 em junho, apesar de os dados mostrarem que a mobilidade permaneceu extremamente baixa. O que mais poderia estar em jogo aqui no aumento de casos? Fontes de notícias relataram que o epicentro dos casos é a Cadeia da cidade de Cebu. Isso aponta para a necessidade de considerar outros fatores além da mobilidade, incluindo medidas de distanciamento social, protocolos de saneamento e higiene, capacidade de teste e acesso a serviços e instalações de saúde.

De acordo com os dados de mobilidade do Google, os residentes da região metropolitana de Manila visitavam mercearias e farmácias mais do que qualquer outro destino fora de suas casas, seguidos pelos locais de trabalho. À medida que as restrições diminuem, as empresas estão reabrindo e as pessoas estão voltando ao seu horário comercial normal. De junho a julho, os dados também mostram que os moradores estão evitando destinos de lazer, como parques, lojas e estações de transporte público.

No futuro, precisamos de big data, mas também precisamos de dados abertos e iniciativas de código aberto do setor de transporte público para uma análise mais completa. Nossa visão até agora foi formada por usuários com acesso a veículos particulares usando aplicativos de transporte público. Para obter isso, precisamos de um compartilhamento de dados responsável e ético entre os setores público e privado. Podemos aproveitar as regulamentações existentes, como a Lei de Privacidade de Dados das Filipinas de 2012, que exige consentimento e acordo entre as partes ao compartilhar e coletar dados.

As tendências nas Filipinas e em toda a região estão apontando para uma mudança de comportamento no transporte. Precisamos reconstruir melhor para atender a essas demandas em constante mudança, melhorando os sistemas de dados a fim de se adaptar, inovar e ser mais responsivos.

Esta postagem do blog é parte de uma série do Banco de Desenvolvimento Asiático e da Thinking Machines Data Science, Inc. que explora maneiras de usar big data, inteligência artificial e aprendizado de máquina para criar soluções de desenvolvimento durante a pandemia.


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