Prefeituras investem em praças, calçadões e parques, mas raramente medem se as pessoas realmente usam esses lugares para conviver. Um grupo de pesquisadores, com participação do economista Edward Glaeser, tentou medir como mudou o comportamento nos espaços públicos urbanos ao longo de três décadas usando inteligência artificial. O estudo é Shifting Patterns of Social Interaction: Exploring the Social Life of Urban Spaces Through A.I., texto de trabalho do NBER de novembro de 2024, assinado por Arianna Salazar-Miranda, Zhuangyuan Fan, Michael Baick, Keith Hampton, Fabio Duarte, Becky Loo, Edward Glaeser e Carlo Ratti.
A ideia em resumo
Em 1980, o urbanista William Whyte observou à mão o comportamento de pedestres em praças e calçadas. Os autores retomaram a pergunta com tecnologia: analisaram, com visão computacional e aprendizado profundo, imagens de vídeo de 1979-80 e de 2008-10 de quatro espaços públicos em Nova York, Boston e Filadélfia. Mediram velocidade de caminhada, tempo de permanência, tamanho de grupos e formação de grupos.
O que a pesquisa mostrou
Os principais achados do resumo:
- A velocidade média de caminhada aumentou 15%.
- O tempo de permanência nesses locais caiu pela metade em todos eles.
- A proporção de pessoas que caminham sozinhas ficou praticamente estável, de 67% para 68%.
- A frequência de encontros em grupo diminuiu.
Para os autores, isso sugere que os moradores passaram a ver as ruas cada vez mais como vias de passagem, e menos como espaços sociais, com implicações para o papel dos espaços públicos no estímulo à convivência. O estudo também é um exemplo de método: uma observação que antes exigia equipes de pesquisadores com cadernos pode ser feita com vídeo e algoritmos em escala.
Há ainda um ponto de gestão: o que não se mede não se gerencia. Muitas prefeituras sabem quanto gastaram para construir uma praça, mas não sabem quantas pessoas a usam nem em que horários. Observar o uso real é uma forma barata de verificar se o investimento está cumprindo sua função social e de orientar a manutenção, a programação e a segurança do local.
Como aplicar no Brasil
O estudo trata de quatro lugares nos Estados Unidos e não diz nada sobre o Brasil. O que se aproveita é a pergunta e o método:
- Defina o que quer saber. Antes de qualquer tecnologia, escolha duas ou três perguntas: quanto tempo as pessoas ficam na praça? Quem usa em cada horário? Há grupos, crianças, idosos? Isso orienta tanto a observação manual quanto a automática.
- Comece com contagem simples. Duas pessoas treinadas, com ficha de observação, em horários fixos, já geram uma linha de base. Repita após cada intervenção (iluminação, bancos, sombra, feiras, programação cultural).
- Use a tecnologia com critério. Câmeras e algoritmos de análise de imagens tratam pessoas identificáveis. A LGPD exige finalidade determinada, necessidade e transparência (art. 6º), e o poder público pode tratar dados para políticas públicas nos limites do art. 7º, III. Prefira métodos que contem pessoas sem identificá-las e consulte o encarregado de dados e o jurídico antes de qualquer projeto.
- Ligue o resultado ao plano diretor. A política de desenvolvimento urbano busca ordenar as funções sociais da cidade e garantir o bem-estar dos habitantes (Constituição Federal, art. 182), e o plano diretor é o instrumento básico dessa política. Dados de uso de espaços públicos podem subsidiar sua revisão.
- Escute os usuários. Números mostram o que acontece, mas não por quê. Combine contagens com conversas com moradores, comerciantes e frequentadores.
- Divulgue os resultados e use-os para decidir onde investir em manutenção, segurança e programação.
Cuidados e limites
A matéria baseia-se no resumo do texto de trabalho, e o texto completo não foi lido. Não se sabe, pelo resumo, as causas da mudança: o estudo descreve o que mudou, não por que, e quatro locais de três cidades americanas não representam as cidades brasileiras. A queda de tempo de permanência pode ter muitas explicações, como tecnologia, medo, clima ou desenho dos locais. Monitorar pessoas com câmeras exige cuidado com privacidade e com o risco de vigilância indevida. Este texto é uma leitura própria da Evoluta, feita por profissionais com formação pela Harvard Kennedy School, sem vínculo da empresa com a HKS.
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