Quando as cidades aprendem com os seus habitantes

Aprender a viver numa cidade

Viver numa cidade implica a aquisição de uma multiplicidade de competências informais. Estas incluem orientar-se num espaço denso, antecipar quando um determinado local é suscetível de estar ocupado, caminhar no meio de uma multidão compacta, dominar a utilização dos transportes públicos, etc.

Os habitantes das cidades sabem a que horas devem fazer as suas compras ou apanhar os transportes públicos se quiserem viajar sentados. Sabem também quando certos bairros são movimentados ou sombrios. As competências estendem-se ao comportamento e às capacidades motoras. Quando é que se deve atravessar quando o semáforo está vermelho? Como é que se passa entre os transeuntes quando se está com pressa? Como é que se diz olá quando se entra numa loja ou num local público?

Estas competências e comportamentos implícitos são constantemente postos em causa e actualizados. Só nos apercebemos disso quando nos mudamos para um novo ambiente geográfico, uma nova cidade ou mesmo um novo bairro.

Mas uma cidade é também uma experiência de aprendizagem

Em Big Data, pensar o homem e o mundo de forma diferente, Gilles Babinet mostra como as cidades aprendem com os seus habitantes para se adaptarem melhor. Dá-nos alguns exemplos relacionados com os transportes, a segurança e a gestão dos recursos.

Semáforos que funcionassem como um metrónomo conduziriam rapidamente a engarrafamentos. Os fluxos de tráfego têm, muitas vezes, um elevado débito que os métodos convencionais já não conseguem suportar. Por outro lado, o tratamento de grandes quantidades de dados pode ajudar-nos. Gilles Babinet diz-nos que sabemos que a maioria das pessoas num automóvel tem um smartphone consigo. Sabemos também que, em média, há 1,3 pessoas num carro, um número que pode ser aperfeiçoado consoante a cidade e a época do ano. Vinte e tal telemóveis a fazer um percurso uniforme e paragens regulares? Muito provavelmente um autocarro. Isto significa que podemos ver em tempo real o número de veículos numa faixa de rodagem, a velocidade a que se deslocam e acompanhar o progresso dos autocarros.

Assim, torna-se possível adaptar o ritmo dos semáforos e os agentes podem ser chamados com maior flexibilidade, praticamente em tempo real.

Graças aos dados anónimos recolhidos pelos operadores telefónicos, os serviços de uma cidade podem analisar as condições do tráfego a qualquer momento e adaptar os semáforos e os instrumentos de regulação. Podemos ir ainda mais longe e, por exemplo, antecipar saídas de escolas ou de espectáculos, engarrafamentos e acidentes que possam bloquear o fluxo de tráfego, ou obras na estrada.

O sítio Web objetconnecte.com apresenta uma série de exemplos de soluções experimentais ou a longo prazo que estão a surgir nas grandes cidades, para os transportes e a gestão dos resíduos.

Vigilância, definição de perfis, segurança estatística

Os grandes dados também permitem resolver os problemas de segurança... Mas estas soluções levantam outras questões éticas e políticas.

Ao cruzar uma enorme quantidade de dados sobre as infracções e os crimes cometidos numa cidade (hora do dia, clima, dia da semana, etc.), é possível calcular a probabilidade de infracções por bairro e por hora. Trata-se de dados puramente estatísticos, mas que podem ajudar as cidades a organizar a distribuição das suas equipas de segurança.

Numa perspetiva mais "orwelliana", as ferramentas de videovigilância, associadas à inteligência artificial, permitem identificar grupos de pessoas e detetar comportamentos que podem ser precursores de actos de violência. O objetivo é a prevenção, à maneira de Minority Report, mesmo que o método esteja longe de ser o previsto por Spielberg.

As ferramentas que estão a ser progressivamente implantadas nas cidades incluem o reconhecimento automático de matrículas (ANPR), a identificação por videovigilância dos modelos de veículos e o reconhecimento facial. A este respeito, as ferramentas oferecidas pela Spikenet , por exemplo, são simultaneamente impressionantes e preocupantes. Permitem encontrar um indivíduo no meio de uma multidão, mesmo quando a definição da câmara de videovigilância é fraca.

Transportes, gestão de resíduos, compras... as estruturas são organizadas e adaptadas graças ao cruzamento de grandes quantidades de dados. As competências que orgulhavam os citadinos e lhes davam a impressão de conhecer a cidade por dentro já não são tão úteis.

Tal como a capacidade de se orientar e de antecipar os engarrafamentos foi transferida dos condutores para os aparelhos de GPS, as competências dos citadinos deixaram de ter interesse, uma vez que as cidades se adaptam continuamente.

Ilustração: Frédéric Duriez

Recursos

Eric Haehnsen - Biometrics, a massive take-off imminent 27 de abril de 2016, consultado em 5 de maio de 2017 http://www.infoprotection.fr/?IdNode=2534&Zoom=4a584ec99616f15c0cc76b01c327d63e

Gaëtan R. "Smart City: cinq start-ups qui veulent faire de la ville intelligente une réalité" online em objetconnecté.com 14 de abril de 2017, consultado em 6 de maio de 2017
http://www.objetconnecte.com/smart-city-cinq-startups/

Gilles Babinet Big Data Penser l'homme et le monde autrement Édition le Passeur 2015