Quando as cidades se esquecem dos pedestres, a tecnologia dá um lembrete amigável

Paraisópolis, uma favela famosa em São Paulo, Brasil, é uma dessas comunidades efervescentes em que tudo acontece. Apesar de estar situada no meio da cidade, conseguiu, diferentemente de outras áreas semelhantes, não ser deslocada para ceder o espaço a moradias mais caras ou a obras de infraestrutura pública. A área orgulha-se de ter uma comunidade vibrante, com mais de 40 ONGs ativas abrangendo questões que vão de gestão de resíduos a saúde, balé e culinária. 

Recentemente, a região se beneficiou de vários programas de melhoria. Em particular, investimentos nas ruas locais têm facilitado o acesso a caminhões, trazendo varejistas grandes e pequenos e gerando uma atividade econômica intensa, juntamente com oportunidades de emprego para os moradores.

Como parte de uma série de esforços do Banco Mundial para aumentar a conscientização sobre a mobilidade a pé, hoje quero ressaltar um projeto que desenvolvemos para Paraisópolis. Embora a maior parte da comunidade tenha acesso aos serviços básicos e haja oportunidades para aperfeiçoamento profissional e atividades culturais, a mobilidade e o acesso a empregos continuam a ser um desafio. 

A atual distribuição do espaço público prioriza os automóveis particulares em vez do transporte público e de meios não motorizados. Isso contribui para graves congestionamentos e para que o transporte coletivo sempre circule em velocidade reduzida. Os ônibus tiveram de ser desviados para ruas vizinhas porque sempre ficavam presos no tráfego. 

Os pedestres estão sempre sujeitos a serem atropelados ou de caírem nas calçadas precárias; os veículos de emergência não conseguem chegar à comunidade em caso de necessidade. Por exemplo, houve três casos de incêndio – perigo comum nessas comunidades –, afetando centenas de casas. No entanto, os veículos de emergência não puderam alcançar os locais a tempo porque os automóveis bloqueavam a passagem. 



Para abordar algumas dessas questões, nossa equipe fez parceria com o Laboratório de Geoprocessamento (LabGEO) da Universidade de São Paulo (USP) para fazer um diagnóstico em profundidade sobre mobilidade com fundos do ESMAP por meio do Programa de Eficiência Energética para Cidades do Brasil – Componente de Transporte. Esse estudo foi realizado em estreita colaboração com a comunidade e captou dados de uma ampla série de fontes, incluindo as seguintes:

•    Pesquisa de Origem-Destino (OD) tradicional, com lápis e papel:
•    Dados de GPS nos locais dos ônibus;
•    Dados dos bilhetes de passagem fornecidos pela empresa local de ônibus;
•    Registros de dados de chamadas de companhias telefônicas;
•    Dados de colisões rodoviárias georreferenciadas da Companhia de Engenharia de Tráfego de São Paulo; 
•    Diário de viagem detalhado sobre aplicação de dados de smartphones, empreendimento também financiado por este projeto.

O aplicativo de localização de GPS de alta frequência foi instalado em smartphones de uma amostra de representantes na comunidade (todas as preocupações de privacidade foram extensamente explicadas e a pesquisa foi submetida à aprovação de uma comissão de revisão institucional local para proteção dos participantes - Plataforma Brasil). Os dados dos smartphones foram então analisados e processados para identificar informações tal como origens e destino, modos de transporte e número de viagens. Isso também foi complementado com uma pesquisa tradicional com papel e lápis.

Dessas análises surgiram várias questões importantes. Por exemplo, graças ao GPS dos ônibus e aos Dados do Bilhete de Passagem, identificamos o número de pessoas da comunidade que utilizam transporte público, seu tempo de viagem e seus destinos. Nessas fontes de dados também constatamos que, embora o tempo médio de trânsito seja mais curto do que em outras comunidades de baixa renda de São Paulo, a imprevisibilidade do tempo de viagem é maior. 

O transporte não confiável obriga os passageiros a acrescentar uma margem de segurança, significando que precisam sair de casa mais cedo para se assegurarem de chegar ao trabalho na hora, o que diminui o tempo que passariam com a família ou dedicariam ao lazer e a atividades educacionais.

Os registros de dados de chamadas nos ajudaram a estimar o número total de viagens: 106.000 por dia. Os dados compilados pelo aplicativo do smartphone talvez tenham sido a constatação mais notável: embora a motorização tenha aumentado de 13,6% para 26% em uma década – dados sobre Origem-Destino (OD) –, caminhar ainda representa mais da metade de todas as viagens (segundo o aplicativo). 

Isso não é surpreendente, considerando-se que cerca de 53% das viagens são feitas na comunidade ou em suas proximidades, também segundo o app. No entanto, apesar da predominância das viagens a pé, a grande maioria do espaço rodoviário é destinada a veículos motorizados.



Graças à coleta e análise modernas de dados, temos agora mais provas mostrando que tal tipo de desenvolvimento urbano não se alinha às necessidades de mobilidade das comunidades de baixa renda, tais como Paraisópolis. Esperemos que essas constatações ajudem a abrir os olhos de uma São Paulo centrada em automóveis e possam incentivar os planejadores e tomadores de decisão a priorizarem as formas de transporte público sustentáveis e favoráveis aos pedestres.

A equipe está agora dissecando os dados, comparando os conjuntos de dados e empenhando-se em responder a algumas questões-chave. Por exemplo, dado o custo financeiro de adquirir esses conjuntos de dados, quais devem ser priorizados para continuar nosso trabalho? Quando o GPS e os Dados do Bilhete de Passagem (normalmente disponíveis em sistemas de ônibus modernos) são uma boa representação das restrições de mobilidade e exatamente o que nos podem dizer? Os dados do CDR estão detectando viagens a pé e outras fontes? Qual é o potencial dos dados do app e como aproveitar esta nova tecnologia?

Ao continuarmos este trabalho, temos o objetivo de tirar o máximo proveito da tecnologia e dos grandes dados para conhecer melhor a realidade da mobilidade urbana e, mais importante, utilizar a nova evidência para propor uma ação concreta. A informação que produzimos também informa outras operações, tais como as Linhas do Metrô de São Paulo, e esperamos que este trabalho ajude a melhorar a metodologia dos planos de melhoria das favelas por meio da inclusão de dados sobre mobilidade.