Um estudo de uma universidade britânica desenvolveu um novo meio de estimar multidões em protestos ou outros eventos de massa: através da análise de dados geográficos de celulares e Twitter.
Pesquisadores da Warwick University, na Inglaterra, analisaram a geolocalização de celulares e de mensagens no Twitter durante um período de dois meses em Milão, na Itália.
Em dois locais com números de visitantes conhecidos – um estádio de futebol e um aeroporto – a atividade nas redes sociais e nos celulares aumentou e diminuiu de maneira semelhante ao fluxo de pessoas.
A equipe disse que, utilizando esta técnica, pode fazer medições em eventos como protestos.
Outros pesquisadores enfatizaram o fato de que há limitações neste tipo de dados – por exemplo, somente uma parte da população usa smartphones e Twitter e nem todas as áreas em um espaço estão bem servidos de torres telefônicas.
Mas os autores do estudo dizem que os resultados foram "um excelente ponto de partida" para mais estimativas do tipo – com mais precisão – no futuro.
"Estes números são exemplos de calibração nos quais podemos nos basear", disse o coautor do estudo, Tobias Preis.
"Obviamente seria melhor termos exemplos em outros países, outros ambientes, outros momentos. O comportamento humano não é uniforme em todo o mundo, mas está é uma base muito boa para conseguir estimativas iniciais."
O estudo, divulgado na publicação científica Royal Society Open Science, é parte de um campo de pesquisa em expansão que explora o que a atividade online pode revelar sobre o comportamento humano e outros fenômenos reais.
Cientistas compararam dados oficiais de visitantes em aeroporto e estádio com atividade no Twitter e no celular
Federico Botta, estudante de PhD que liderou a análise, afirmou que a metodologia baseada em celulares tem vantagens importantes sobre outros métodos para estimar o tamanho de multidões – que costumam se basear em observações no local ou em imagens.
"Este método é muito rápido e não depende do julgamento humano. Ele só depende dos dados que vêm dos telefones celulares ou da atividade no Twitter", disse à BBC.
Margem de erro
Com dois meses de dados de celulares fornecidos pela Telecom Italia, Botta e seus colegas se concentraram no aeroporto de Linate e no estádio de futebol San Siro, em Milão.
Eles compararam o número de pessoas que se sabia estarem naqueles locais a cada momento – baseado em horários de voos e na venda de ingressos para os jogos de futebol – com três tipos de atividade em telefones celulares: o número de chamadas feitas e de mensagens de texto enviadas, a quantidade de internet utilizada e o volume de tuítes feitos.
"O que vimos é que estas atividades realmente tinham um comportamento muito semelhante ao número de pessoas no local", afirma Botta.
Isso pode não parecer tão surpreendente, mas, especialmente no estádio de futebol, os padrões observados pela equipe eram tão confiáveis que eles conseguiam até fazer previsões.
Houve dez jogos de futebol no período em que o experimento foi feito. Com base nos dados de nove jogos, foi possível estimar quantas pessoas estariam no décimo jogo usando apenas os dados dos celulares.
"Nossa porcentagem absoluta média de erro é cerca de 13%. Isso significa que nossas estimativas e o número real de pessoas têm uma diferença entre si, em valores absolutos, de cerca de 13%", diz Botta.
De acordo com os pesquisadores, esta margem de erro é boa em comparação com as técnicas tradicionais baseadas em imagens e no julgamento humano.
Eles deram o exemplo do manifestação em Washington, capital americana, conhecida como "Million Man March" (Passeata do milhão, em tradução livre) em 1995, em que mesmo as análises mais criteriosas conseguiram produzir estimativas com 20% de erro – depois que medições iniciais variaram entre 400 mil e dois milhões de pessoas.
Segundo Ed Manley, do Centro para Análise Espacial Avançada do University College London, a técnica tem potencial e as pessoas devem sentir-se "otimistas, mas cautelosas" em relação ao uso de dados de celulares nestas estimativas.
"Temos essas bases de dados enormes e há muito o que pode ser feito com elas… Mas precisamos ter cuidado com o quanto vamos exigir dos dados", afirmou.
Ele também chama a atenção para o fato de que tais informações não refletem igualitariamente uma população.
"Há vieses importantes aqui. Quem exatamente estamos medindo com essas bases de dados?", o Twitter, por exemplo, diz Manley, tem uma base de usuários relativamente jovem e de classe alta.
Além destas dificuldades, há o fato de que é preciso escolher com cuidado as atividades que serão medidas, porque as pessoas usam seus telefones de maneira diferente em diferentes lugares – mais chamadas no aeroporto e mais tuítes no futebol, por exemplo.
Outra ressalva importante é o fato de que toda a metodologia de análise defendida por Botta depende do sinal de telefone e internet – que varia muito de lugar para lugar, quando está disponível.
"Se estamos nos baseando nesses dados para saber onde as pessoas estão, o que acontece quando temos um problema com a maneira como os dados são coletados?", indaga Manley
