Ninguém duvida que a tecnologia mude drasticamente a forma como, no futuro, os cientistas estudarão os ambientes urbanos. Mas essa realidade está mais próxima do que podemos imaginar.
Trabalho publicado por Edward L. Glaeser, professor de economia na Universidade de Harvard, associado aos professores do MIT (Massachussets Insitute of Technology) César A. Hidalgo e Ramesh Raskar, e outros, apresenta estudo do uso de algoritmos de visão computacional para examinar milhões de imagens do Google Street View, com o intuito de compreender como as áreas urbanas estão se modificando.
Os autores ressaltam que muitos cientistas sociais e planejadores urbanos têm interesse em estudar os mecanismos que envolvem as diferentes mudanças nas áreas urbanas, mas existe uma falta muito grande de informações sobre os aspectos físicos dessas alterações.
Nos últimos anos, a gigante tecnológica Google tem coletado milhões de imagens em ruas do mundo todo e mantido essas imagens atualizadas periodicamente nas principais cidades. Portanto, o Street View contém uma enorme quantidade de imagens, que podem ser utilizadas pelos pesquisadores para acompanhar e estudar as transformações ocorridas nas cidades ao longo do tempo.
O estudo examinou 1,6 milhão de fotos tiradas entre 2007 e 2014 das ruas das cidades de Boston, Nova York, Whashington, Baltimore e Detroit. As imagens foram analisadas por um algoritmo de inteligência artificial estruturado para olhá-las da mesma forma que os humanos.
Analisando pares de imagens da mesma localidade em duas datas diferentes, o algoritmo foi capaz de identificar, por sistemas de pontuação, as melhorias ou os declínios naquelas regiões, tanto no aspecto físico urbano quanto de segurança. A partir dos dados obtidos, os pesquisadores observaram os resultados, tendo como base as teorias existentes acerca de mudanças urbanas sob os aspectos econômicos, sociológicos e de planejamento.
Além de mostrar a eficiência do processo como ferramenta de planejamento urbano, o estudo aponta que duas características demográficas importantes, alta densidade e alta escolaridade, desempenham papel importante na melhoria urbana. Os dados reforçam os conceitos da chamada teoria geral da aglomeração de capital humano, segundo a qual as melhorias urbanas estão fortemente ligadas à existência de densidade significativa e de indivíduos altamente qualificados.
Os resultados sugerem, conforme os pesquisadores, que outras características demográficas como renda, custo de moradia ou composição étnica não têm tanta influência nas melhorias urbanas quanto na densidade e educação.
Foram encontradas evidências para a teoria chamada “tipping”, mostrando que os bairros desenvolvidos tendem a se desenvolver ainda mais e, para a conhecida teoria da “invasão”, segundo a qual as áreas no entorno de bairros de sucesso ou próximas a distritos comerciais importantes tendem a melhorar ao longo do tempo.
Os resultados apontam que as técnicas de visão computacional, em combinação com métodos tradicionais, podem ser usadas para explorar as dinâmicas de transformações urbanas.
Os resultados da pesquisa revelam que a inteligência artificial e os dados geoespaciais podem ser usados para levar a uma escala sem precedentes o estudo da relação entre ambiente construído, comportamento populacional e evolução urbana, com inúmeras possibilidades para o futuro.
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