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Como conseguimos encontrar o pior lugar para estacionar em Nova York usando uma enorme base de dados

  • 0:01 - 0:04
    Dez mil quilômetros de estradas,
  • 0:04 - 0:06
    mil quilômetros de trilhos de metrô,
  • 0:06 - 0:07
    650 quilômetros de ciclovias,
  • 0:07 - 0:09
    e 800 metros de bonde elétrico
  • 0:09 - 0:11
    se já esteve em Roosevelt Island.
  • 0:11 - 0:14
    Esses são os números relativos
    à infraestrutura de Nova York.
  • 0:14 - 0:16
    São estatísticas da nossa infraestrutura.
  • 0:16 - 0:19
    Números divulgados em relatórios
    de órgãos municipais,
  • 0:19 - 0:22
    como a Secretaria de Transporte,
    que orgulhosamente informa
  • 0:22 - 0:24
    quantos quilômetros de estradas mantém.
  • 0:24 - 0:26
    O "MTA" vai se gabar da extensão
    das linhas do metrô.
  • 0:26 - 0:29
    A maioria desses órgãos
    fornece estatísticas.
  • 0:29 - 0:31
    Estas são de um relatório deste ano
  • 0:31 - 0:33
    da Comissão de Táxis e Limusines,
  • 0:33 - 0:37
    em que descobrimos que há cerca
    de 13.500 táxis aqui em Nova York.
  • 0:37 - 0:38
    Bem interessante, né?
  • 0:38 - 0:41
    Mas já se perguntaram
    de onde esses números vêm?
  • 0:41 - 0:44
    Pois, para esses números
    existirem, alguém na prefeitura
  • 0:44 - 0:47
    precisa parar e dizer: eis aqui um número
    que alguém pode querer saber.
  • 0:47 - 0:49
    Eis um número que os cidadãos
    querem saber.
  • 0:49 - 0:51
    Daí, voltam para seus dados brutos,
  • 0:51 - 0:53
    eles contam, adicionam, calculam
  • 0:53 - 0:55
    e aí publicam relatórios,
  • 0:55 - 0:57
    e esses relatórios têm números assim.
  • 0:57 - 1:00
    O problema é: como eles
    conhecem todas nossas dúvidas?
  • 1:00 - 1:01
    Temos muitas perguntas.
  • 1:01 - 1:04
    De fato, há literalmente
    um número infinito de perguntas
  • 1:04 - 1:06
    que podemos fazer sobre a cidade.
  • 1:06 - 1:08
    Os órgãos do governo não dão conta.
  • 1:08 - 1:12
    Assim, o paradigma não funciona, e acho
    que nossos urbanistas percebem isso,
  • 1:12 - 1:16
    pois, em 2012, o prefeito Bloomberg
    sancionou uma lei que chamou
  • 1:16 - 1:19
    de a mais ambiciosa e abrangente
    legislação de dados abertos do país.
  • 1:20 - 1:21
    Ele está mesmo certo.
  • 1:21 - 1:26
    Nos últimos dois anos, a cidade divulgou
    mil arquivos de dados nesse portal,
  • 1:26 - 1:27
    e é bem impressionante.
  • 1:27 - 1:29
    Então, vamos lá e vemos dados como estes
  • 1:29 - 1:32
    e, em vez de só contar o número de táxis,
  • 1:32 - 1:33
    podemos fazer diversas perguntas.
  • 1:33 - 1:35
    Eu tinha uma pergunta:
  • 1:35 - 1:36
    qual é o horário de pico em Nova York?
  • 1:36 - 1:39
    Que é uma coisa bem chata.
    Qual é o horário de pico?
  • 1:39 - 1:42
    E pensei comigo mesmo,
    esses táxis não são só números,
  • 1:42 - 1:44
    são registros de GPS
    rodando por nossas ruas,
  • 1:44 - 1:46
    registrando cada corrida que fazem.
  • 1:46 - 1:48
    Há dados aí, e olhei para esses dados
  • 1:48 - 1:52
    e calculei a velocidade média
    dos táxis em Nova York durante o dia.
  • 1:52 - 1:56
    Dá para ver que, da meia-noite
    até cerca das 5h18 da manhã,
  • 1:56 - 2:00
    a velocidade aumenta e, a partir daí,
    as coisas se invertem,
  • 2:00 - 2:04
    e eles ficam cada vez mais lentos
    até cerca das 8h35 da manhã,
  • 2:04 - 2:06
    quando acabam rodando
    em torno dos 17 km/h.
  • 2:06 - 2:10
    O táxi comum roda a 17 km/h
    nas ruas da cidade,
  • 2:10 - 2:12
    e acontece de ficar assim
  • 2:13 - 2:15
    o dia inteiro.
  • 2:15 - 2:16
    (Risos)
  • 2:16 - 2:19
    Daí pensei, acho que não
    existe horário de pico em Nova York,
  • 2:19 - 2:21
    existe apenas dia de pico.
  • 2:21 - 2:24
    Faz sentido, e isso é importante
    por diversas razões.
  • 2:24 - 2:28
    Para um gestor de transportes,
    deve ser bem interessante saber isso.
  • 2:28 - 2:30
    Mas, se quiser chegar
    a um lugar rápido,
  • 2:30 - 2:33
    agora sabe que basta ajustar o alarme
    para 4h45 da manhã, e pronto.
  • 2:33 - 2:34
    É Nova York, certo?
  • 2:34 - 2:35
    Mas há uma história aí.
  • 2:35 - 2:37
    Esses dados não estavam
    disponíveis dessa forma.
  • 2:37 - 2:41
    Na verdade, vieram da chamada
    legislação sobre liberdade de informação,
  • 2:41 - 2:42
    ou solicitação de informação.
  • 2:42 - 2:45
    Este é um formulário no site
    da Comissão de Táxis e Limusines.
  • 2:45 - 2:48
    Para acessar os dados, é preciso
    pegar este formulário,
  • 2:48 - 2:50
    preenchê-lo, e depois eles te notificam.
  • 2:50 - 2:53
    Daí, um cara chamado Chris Whong
    fez exatamente isso.
  • 2:53 - 2:55
    Chris foi lá, e disseram para ele:
  • 2:55 - 2:58
    "Traga um HD novinho em folha
    ao nosso escritório,
  • 2:58 - 3:01
    deixe-o aqui por cinco horas, copiamos
    os dados e você busca-o de volta".
  • 3:01 - 3:03
    E foi daí que vieram esses dados.
  • 3:03 - 3:06
    Chris é o tipo de cara que quer
    tornar públicos esses dados,
  • 3:06 - 3:10
    para estarem on-line para todos,
    e esse gráfico veio daí.
  • 3:10 - 3:13
    E o fato disso existir é incrível.
    Esses registros de GP: muito legais.
  • 3:13 - 3:16
    Mas os cidadãos precisarem
    andar por aí com HDs,
  • 3:16 - 3:18
    coletando esses dados
    para torná-los públicos,
  • 3:18 - 3:20
    quando já eram meio
    que públicos, acessíveis,
  • 3:20 - 3:23
    mas não eram públicos, eram "públicos".
  • 3:23 - 3:25
    O governo pode fazer melhor que isso.
  • 3:25 - 3:27
    Não faz sentido nossos cidadãos
    andando por aí com HDs.
  • 3:27 - 3:31
    Mas nem todos os dados dependem
    de uma solicitação de informação.
  • 3:31 - 3:34
    Eis um mapa que fiz dos cruzamentos
    mais perigosos de Nova York,
  • 3:34 - 3:36
    baseado em acidentes com ciclistas.
  • 3:36 - 3:38
    As áreas vermelhas são as mais perigosas.
  • 3:38 - 3:41
    E a primeira a aparecer
    é o East Side de Manhattan,
  • 3:41 - 3:45
    especialmente a área mais baixa,
    com maior número de acidentes.
  • 3:45 - 3:48
    Isso faz sentido, pois ali há
    mais ciclistas vindo das pontes.
  • 3:48 - 3:50
    Mas há outros lugares dignos de atenção,
  • 3:50 - 3:52
    como Williamsburg
    e a Avenida Roosevelt, no Queens.
  • 3:52 - 3:55
    E é exatamente o tipo de dado
    que precisamos para o "Vision Zero".
  • 3:55 - 3:58
    É exatamente o que estamos procurando.
  • 3:58 - 4:00
    Há uma história atrás desses dados também.
  • 4:00 - 4:02
    Eles não surgiram do nada.
  • 4:02 - 4:04
    Quantos aqui conhecem essa logomarca?
  • 4:04 - 4:06
    É, algumas mãos levantadas.
  • 4:06 - 4:08
    Já tentaram copiar e colar
    dados de um arquivo PDF
  • 4:08 - 4:10
    e depois decifrá-los?
  • 4:10 - 4:11
    Mais mãos agora.
  • 4:11 - 4:14
    Mais pessoas tentam copiar e colar
    do que conhecem a logomarca. Gostei!
  • 4:14 - 4:17
    Na verdade, os dados que acabaram
    de ver estavam em PDF.
  • 4:17 - 4:21
    De fato, centenas e centenas
    de páginas em PDF
  • 4:21 - 4:23
    disponibilizadas pela nossa polícia
  • 4:23 - 4:26
    e, para acessar, ou copiam e colam
  • 4:26 - 4:27
    durante centenas de horas,
  • 4:27 - 4:29
    ou fazem como John Krauss.
  • 4:29 - 4:30
    John Krauss pensou:
  • 4:30 - 4:33
    "Não vou copiar e colar esses dados.
    Vou escrever um programa."
  • 4:33 - 4:36
    Ele se chama "NYPD Crash Data Band-Aid",
  • 4:36 - 4:39
    e vai no site da polícia e baixa os PDFs.
  • 4:39 - 4:42
    Todos os dias o programa procura;
    se encontrar um PDF, ele baixa,
  • 4:42 - 4:44
    roda um programa que extrai
    os dados do PDF,
  • 4:44 - 4:46
    produz um texto
  • 4:46 - 4:49
    e coloca na Internet, para que
    as pessoas possam fazer mapas assim.
  • 4:49 - 4:53
    E o fato de os dados estarem aqui,
    o fato de termos acesso a eles...
  • 4:53 - 4:55
    Aliás, cada linha dessa
    tabela é um acidente.
  • 4:55 - 4:57
    Imaginem quantos PDFs há aqui.
  • 4:57 - 4:59
    O fato de termos acesso a isso é ótimo,
  • 4:59 - 5:01
    mas vamos parar de liberar em PDF,
  • 5:01 - 5:04
    pois daí nossos cidadãos vão
    ter de extrair dados do PDF.
  • 5:04 - 5:06
    E isso é desperdício
    do tempo dos cidadãos,
  • 5:06 - 5:08
    e a prefeitura pode fazer melhor que isso.
  • 5:08 - 5:11
    Bem, a boa notícia
    é que a administração Blasio
  • 5:11 - 5:13
    liberou esses dados poucos meses atrás,
  • 5:13 - 5:15
    e agora então podemos de fato acessá-los,
  • 5:15 - 5:18
    mas ainda há uma porção
    de dados escondidos em PDF.
  • 5:18 - 5:21
    Por exemplo, nossos dados criminais
    estão disponíveis apenas em PDF.
  • 5:21 - 5:25
    E não apenas os dados criminais,
    o próprio orçamento do município.
  • 5:25 - 5:29
    Nosso orçamento é legível
    apenas no formato PDF.
  • 5:29 - 5:31
    Não somos os únicos
    a não conseguir analisá-los.
  • 5:31 - 5:34
    Nossos legisladores,
    que votam o orçamento,
  • 5:34 - 5:36
    também apenas o acessam em PDF.
  • 5:36 - 5:40
    Daí, nossos legisladores não conseguem
    analisar o orçamento que estão votando.
  • 5:40 - 5:43
    E acho que a cidade pode fazer
    um pouco melhor que isso.
  • 5:43 - 5:46
    Mas há uma porção de dados
    não escondidos em PDFs.
  • 5:46 - 5:50
    Eis um exemplo de um mapa que fiz
    com as hidrovias mais sujas de Nova York.
  • 5:50 - 5:52
    Bem, como medi essa sujeira?
  • 5:52 - 5:54
    Foi de um jeito um pouco estranho,
  • 5:54 - 5:56
    mas olhei o nível dos coliformes fecais,
  • 5:56 - 5:59
    que é uma medida da matéria fecal
    em cada uma das nossas hidrovias.
  • 5:59 - 6:03
    Quanto maior o círculo, mais suja a água,
  • 6:03 - 6:06
    Assim, os círculos grandes são água suja,
    e os menores, mais limpa.
  • 6:06 - 6:08
    O que veem são hidrovias internas.
  • 6:08 - 6:11
    Todos esses dados foram coletados
    pela prefeitura nos últimos cinco anos.
  • 6:11 - 6:14
    E as hidrovias internas são,
    em geral, mais sujas.
  • 6:14 - 6:15
    Faz sentido, não é mesmo?
  • 6:15 - 6:18
    Os círculos maiores são sujos.
    E concluí algumas coisas daí.
  • 6:18 - 6:22
    Primeira, nunca nadem em algo
    que termine com "creek" ou "canal".
  • 6:23 - 6:26
    Segundo, também descobri a hidrovia
    mais suja de Nova York
  • 6:26 - 6:28
    com essa medida, uma medida.
  • 6:28 - 6:29
    Em Coney Island Creek,
  • 6:29 - 6:32
    que não é a Coney Island onde nadam,
    felizmente, é do outro lado,
  • 6:32 - 6:36
    mas 94% das amostras coletadas lá
  • 6:36 - 6:39
    nos últimos cinco anos
    tinham níveis fecais tão altos
  • 6:39 - 6:42
    que deveria ser contra a lei
    nadar naquela água.
  • 6:42 - 6:46
    E esse não é o tipo de fato que se vê
    divulgado num relatório municipal, né?
  • 6:46 - 6:48
    Não vai estar na primeira
    página do nyc.gov.
  • 6:48 - 6:49
    Não vão ver isso lá,
  • 6:49 - 6:52
    mas o fato de podermos
    acessar esses dados é incrível.
  • 6:52 - 6:53
    Mas, repito, não foi superfácil,
  • 6:53 - 6:55
    pois não estavam no portal aberto.
  • 6:55 - 6:57
    No portal dos dados abertos,
  • 6:57 - 7:00
    havia apenas parte deles,
    um ano ou poucos meses.
  • 7:00 - 7:02
    Eles estavam no site
    da Secretaria do Meio Ambiente.
  • 7:02 - 7:06
    E cada um desses links é uma planilha
    Excel, e cada planilha é diferente.
  • 7:07 - 7:10
    Cada cabeçalho é diferente:
    você copia, cola, reorganiza.
  • 7:10 - 7:12
    E aí pode fazer mapas, o que é ótimo,
  • 7:12 - 7:15
    mas a cidade pode fazer melhor,
    padronizando os dados.
  • 7:15 - 7:18
    E estamos chegando lá, pois
    há este site feito pela Socrata,
  • 7:18 - 7:20
    chamado "Open Data Portal NYC".
  • 7:20 - 7:23
    Aqui é onde ficam 1.100 arquivos
    sem esses problemas que mencionei,
  • 7:23 - 7:26
    e esse número está crescendo,
    o que é ótimo.
  • 7:26 - 7:31
    Vocês podem baixar dados em qualquer
    formato, CSV, PDF ou Excel.
  • 7:31 - 7:33
    O que quiserem, podem baixar
    do jeito que for melhor.
  • 7:33 - 7:35
    O problema é, uma vez feito isso,
  • 7:35 - 7:39
    vão descobrir que cada órgão codifica
    os endereços de forma diferente.
  • 7:39 - 7:41
    Assim, podemos ter
    nome da rua, cruzamento,
  • 7:41 - 7:43
    rua, bairro, endereço, edifício,
    endereço do prédio.
  • 7:43 - 7:47
    Então, gasta-se muito tempo,
    mesmo tendo o portal,
  • 7:47 - 7:49
    gasta-se tempo padronizando
    nossos campos de endereço.
  • 7:49 - 7:51
    E esta não é a melhor forma
    de usarmos nosso tempo.
  • 7:51 - 7:53
    Podemos fazer melhor como cidade.
  • 7:53 - 7:55
    Podemos padronizar
    nossos endereços
  • 7:55 - 7:57
    e, assim, vamos ter mais mapas como este.
  • 7:57 - 8:00
    Este é um mapa de hidrantes de Nova York,
  • 8:00 - 8:01
    mas não de quaisquer hidrantes.
  • 8:01 - 8:06
    Estes são os 250 hidrantes
    campeões de multas de trânsito.
  • 8:06 - 8:08
    (Risos)
  • 8:08 - 8:11
    Assim, aprendi algumas coisas
    com este mapa, e realmente gosto dele.
  • 8:11 - 8:14
    Primeiro, não estacione
    no Upper East Side.
  • 8:14 - 8:17
    De jeito nenhum. Não importa onde
    parar, vai levar uma multa de hidrante.
  • 8:17 - 8:21
    Segundo, descobri os hidrantes
    campeões de multa em Nova York.
  • 8:21 - 8:23
    Eles estão no Lower East Side
  • 8:23 - 8:28
    e arrecadam mais de US$ 55 mil por ano
    em multas de estacionamento proibido.
  • 8:28 - 8:30
    E achei estranho quando vi isso.
  • 8:30 - 8:34
    Então pesquisei um pouco mais,
    e acontece que há um hidrante
  • 8:34 - 8:36
    e algo chamado extensão da calçada,
  • 8:36 - 8:40
    um lugar de uns dois metros para andar,
    e depois um lugar para estacionar.
  • 8:40 - 8:43
    Então os carros chegam e veem o hidrante:
    "A vaga vai até lá, estou bem",
  • 8:43 - 8:46
    na verdade, a vaga está
    lá demarcada bonitinha.
  • 8:46 - 8:50
    Daí, estacionam ali, mas a polícia
    discorda dessa marcação e multa.
  • 8:50 - 8:52
    E não fui o único a levar uma multa.
  • 8:52 - 8:56
    Vejam só o carro do Street View do Google
    ali com a mesma multa de trânsito.
  • 8:57 - 9:03
    Daí, escrevi sobre isso no meu blog,
    "I Quant NY", e o "DOT" respondeu:
  • 9:03 - 9:06
    "Apesar de o 'DOT' não ter recebido
    qualquer reclamação sobre esse lugar,
  • 9:06 - 9:11
    vamos rever a marcação na pista
    e fazer as alterações necessárias."
  • 9:11 - 9:14
    E pensei cá comigo:
    resposta típica do governo,
  • 9:14 - 9:16
    tudo bem, vou cuidar da minha vida.
  • 9:16 - 9:20
    Mas, aí, poucas semanas depois,
    algo incrível aconteceu.
  • 9:20 - 9:22
    Repintaram o lugar,
  • 9:22 - 9:25
    e por um segundo vislumbrei
    o futuro dos dados abertos,
  • 9:25 - 9:27
    pois vejam só o que aconteceu aqui.
  • 9:27 - 9:32
    Durante cinco anos, nesse lugar
    levamos multas, e era confuso,
  • 9:32 - 9:36
    daí, um cidadão descobriu isso,
    avisou à prefeitura e, em poucas semanas,
  • 9:36 - 9:39
    o problema foi resolvido. Incrível!
  • 9:39 - 9:43
    E há quem veja isso como um vigia.
    Não é, tem a ver com parceria.
  • 9:43 - 9:46
    Empoderar os cidadãos para serem
    melhores parceiros do governo.
  • 9:46 - 9:49
    E não é tão difícil assim,
    só precisamos de algumas mudanças.
  • 9:49 - 9:53
    Se camuflarem os dados, e os cidadãos
    tiverem de requisitá-los todas as vezes,
  • 9:53 - 9:56
    melhor liberá-los, é sinal de que é
    preciso torná-los públicos.
  • 9:56 - 9:59
    E, se você é um órgão do governo
    liberando um PDF,
  • 9:59 - 10:03
    vamos aprovar legislação que exija
    publicar isso com os dados originais,
  • 10:03 - 10:05
    pois esses dados vêm de algum lugar,
    não sei de onde,
  • 10:05 - 10:07
    mas vêm, e depois podem
    publicá-los em PDF.
  • 10:07 - 10:10
    E adotar e compartilhar
    padrões de dados abertos.
  • 10:10 - 10:13
    Vamos começar com nossos
    endereços aqui em Nova York.
  • 10:13 - 10:16
    Vamos padronizar nossos endereços,
    pois somos referência nos dados abertos.
  • 10:16 - 10:19
    Apesar desses problemas,
    somos líderes absolutos nisso.
  • 10:19 - 10:22
    Se estabelecermos um padrão
    para os dados, outros vão nos seguir.
  • 10:22 - 10:24
    O resto do estado e talvez
    o governo federal.
  • 10:24 - 10:27
    Sei que parece loucura,
    mas outros países poderiam seguir,
  • 10:27 - 10:30
    e não estamos tão longe assim
    de escrever um programa
  • 10:30 - 10:33
    para mapear informação de 100 países.
  • 10:33 - 10:36
    Não é ficção científica.
    Estamos bem perto disso, na verdade.
  • 10:36 - 10:38
    E, a propósito, quem estamos
    empoderando com isso?
  • 10:38 - 10:41
    Não é apenas John Krauss ou Chris Whong.
  • 10:41 - 10:45
    Há centenas de reuniões acontecendo
    em Nova York agora mesmo.
  • 10:45 - 10:48
    Reuniões ativas, com milhares
    de pessoas participando
  • 10:48 - 10:53
    depois do trabalho e nos finais de semana,
    analisando dados abertos,
  • 10:53 - 10:55
    para tornar nossa cidade melhor.
  • 10:55 - 10:59
    Grupos como "BetaNYC", que semana
    passada lançou o citygram.nyc,
  • 10:59 - 11:04
    que dá acesso às reclamações feitas
    no site da prefeitura, por região.
  • 11:04 - 11:06
    É só colocar o endereço
    e acessar as reclamações.
  • 11:06 - 11:09
    E não é apenas a comunidade tecnológica
    que está atrás dessas coisas.
  • 11:09 - 11:12
    São os gestores urbanos,
    como meus alunos em Pratt,
  • 11:12 - 11:17
    agentes de políticas públicas, todo mundo,
    cidadãos de diversos segmentos.
  • 11:17 - 11:19
    E, com algumas mudanças
    pequenas, graduais,
  • 11:19 - 11:23
    podemos estimular a paixão
    e a habilidade de nossos cidadãos
  • 11:23 - 11:26
    para usar os dados disponíveis
    e tornar nossa cidade ainda melhor,
  • 11:26 - 11:29
    seja com um arquivo de dados,
    ou com um lugar para estacionar.
  • 11:29 - 11:31
    Obrigado.
  • 11:31 - 11:34
    (Aplausos)
Title:
Como conseguimos encontrar o pior lugar para estacionar em Nova York usando uma enorme base de dados
Speaker:
Ben Wellington
Description:

Os órgãos municipais têm acesso a uma riqueza de dados e estatísticas que retratam cada um dos aspectos da vida urbana. No entanto, como o analista de dados Ben Wellington sugere nessa espirituosa palestra, algumas vezes eles simplesmente não sabem o que fazer com tantos dados. Assim, ele mostra como a combinação de perguntas surpreendentes com uma consulta inteligente aos dados consegue produzir percepções curiosamente úteis, e compartilha dicas sobre como divulgar grandes volumes de dados, de modo que qualquer pessoa consiga usá-los.

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Video Language:
English
Team:
closed TED
Project:
TEDTalks
Duration:
11:48
  • Prezado revisor ou revisora,

    Gostaria de alertar para a dificuldade da sincronização deste vídeo, uma vez que o palestrante fala incrivelmente rápido.

    Por causa disso, tive de deixar o texto o mais sucinto possível, chegando às vezes até a omitir parte do que ele falou.

    Assim, gostaria de chamar a atenção para o seguinte: antes de fazer qualquer alteração, observe se não houve mudança no tamanho da linha.

    Quando peguei o vídeo para traduzir, ele tinha sérios problemas de sincronização.

    Tentei acertá-los. Sei que não ficou perfeito, mas tive um trabalho enorme para deixá-lo do jeito que está.

    Desde já, muito obrigada e boa sorte!

    Um abraço,

    Raissa

Portuguese, Brazilian subtitles

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