Seja para acessar informações ou para conversar com amigos, as redes sociais já são produtos essenciais para muitas pessoas nos dias hoje. Mais do que isso, elas estão se tornando o principal meio de comunicação entre muitas sociedades.
Pensando nessa amplitude, um grupo de 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, como chuvas e enchentes.
Com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), o estudo analisou 16 milhões de tweets e concluiu que as mensagens podem ser usadas como método de prevenção, bem como melhorar sistemas de alertas existentes. Assim, poderá ser ampliado áreas de monitoramento de modo a conseguir prever acidentes.
Metodologia
A avaliação dos dados foi feita 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.
Sidgley Camargo de Andrade, doutorando do ICMC, explica que o monitoramento de chuvas é feito por pluviômetros, radares meteorológicos e satélites. No entanto, os instrumentos possuem limitações de cobertura espacial por conta de seu alto custo e manutenção.
“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.
Uma das estratégias utilizadas na pesquisa foi usar a frequência de palavras-chave, como chuva e tempestade. Outra foi a ponderação de regiões em relação as que mais tinham publicações na plataforma, o que aumentou 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.
O estudo começou a ser desenvolvido há cinco anos dentro do projeto Ágora, que tem como foco desenvolver soluções tecnológicas que apoiem o suporte às comunidades vulneráveis na construção de propostas contra desastres naturais e eventos extremos.
