Como encontramos o pior lugar para estacionar em Nova York usando "big data" | Ben Wellington | TEDxNewYork
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0:17 - 0:20Dez mil quilômetros de estradas,
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0:20 - 0:22mil quilômetros de trilhos de metrô,
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0:22 - 0:24650 quilômetros de ciclovias,
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0:24 - 0:26e 800 metros de bonde elétrico
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0:26 - 0:28se já esteve em Roosevelt Island.
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0:28 - 0:30Esses são os números relativos
à infraestrutura de Nova York. -
0:30 - 0:32São estatísticas da nossa infraestrutura.
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0:32 - 0:36Números divulgados em relatórios
de órgãos municipais, -
0:36 - 0:38como a Secretaria de Transporte,
que orgulhosamente informa -
0:38 - 0:40quantos quilômetros de estradas mantém.
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0:40 - 0:43O MTA vai se gabar da extensão
das linhas do metrô. -
0:43 - 0:45A maioria desses órgãos
fornecem estatísticas. -
0:45 - 0:49Estas são de um relatório deste ano
da Comissão de Táxis e Limusines, -
0:49 - 0:53em que descobrimos que há cerca
de 13,5 mil táxis aqui em Nova York. -
0:53 - 0:54Bem interessante, né?
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0:54 - 0:57Mas já se perguntaram
de onde vêm esses números? -
0:57 - 1:00Pois, para esses números
existirem, alguém na prefeitura -
1:00 - 1:03precisa parar e dizer: "Eis aqui um número
que alguém pode querer saber. -
1:03 - 1:05Um número que os cidadãos querem saber."
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1:05 - 1:09Daí, voltam para seus dados brutos,
contam, adicionam, calculam -
1:09 - 1:11e aí publicam relatórios,
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1:11 - 1:13e esses relatórios têm números assim.
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1:13 - 1:16O problema é: como eles
sabem todas nossas dúvidas? -
1:16 - 1:17Temos muitas perguntas.
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1:17 - 1:20De fato, há literalmente
um número infinito de perguntas -
1:20 - 1:21que podemos fazer sobre a cidade.
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1:21 - 1:24Os órgãos do governo não dão conta.
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1:24 - 1:28Assim, o paradigma não funciona, e acho
que nossos urbanistas percebem isso, -
1:28 - 1:32pois, em 2012, o prefeito Bloomberg
sancionou uma lei que chamou -
1:32 - 1:36de a mais ambiciosa e abrangente
legislação de dados abertos do país. -
1:36 - 1:38Em grande parte, ele está certo.
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1:38 - 1:42Nos últimos dois anos, a cidade divulgou
mil arquivos de dados nesse portal, -
1:42 - 1:44e é bem impressionante.
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1:44 - 1:48Então, vamos lá e vemos dados como estes
e, em vez de só contar o número de táxis, -
1:48 - 1:49podemos fazer diversas perguntas.
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1:49 - 1:51Eu tinha uma pergunta:
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1:51 - 1:52quando é a hora do rush em Nova York?
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1:52 - 1:55Que é uma coisa bem chata:
qual é a hora do rush? -
1:55 - 1:57E pensei comigo mesmo:
esses táxis não são só números, -
1:57 - 2:00são dados de GPS rodando por nossas ruas,
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2:00 - 2:02registrando cada corrida que fazem.
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2:02 - 2:04Há dados aí, e olhei para esses dados
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2:04 - 2:08e calculei a velocidade média
dos táxis em Nova York durante o dia. -
2:08 - 2:12Dá pra ver que, da meia-noite
até cerca das 5h18 da manhã, -
2:12 - 2:16a velocidade aumenta e, a partir daí,
as coisas se invertem, -
2:16 - 2:19e eles ficam cada vez mais lentos
até cerca das 8h35 da manhã, -
2:19 - 2:22quando acabam rodando
em torno dos 17 km/h. -
2:22 - 2:26O táxi comum roda a 17 km/h
nas ruas da cidade, -
2:26 - 2:29e acontece de ficar assim...
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2:29 - 2:31... o dia inteiro.
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2:31 - 2:33(Risos)
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2:33 - 2:37Daí pensei: acho que não há hora do rush
em Nova York, apenas dia de rush. -
2:37 - 2:38(Risos)
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2:38 - 2:40Isso faz sentido e é importante
por diversas razões. -
2:40 - 2:44Para um gestor de transportes,
deve ser bem interessante saber isso. -
2:44 - 2:46Mas, se quiser chegar rápido a um lugar,
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2:46 - 2:49agora sabe que basta pôr o alarme
para as 4h45 da manhã, e pronto. -
2:49 - 2:50É Nova York, certo?
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2:50 - 2:51Mas há uma história aí.
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2:51 - 2:54Esses dados não estavam
disponíveis dessa forma. -
2:54 - 2:57Na verdade, vieram do chamado
Freedom of Information Law Request, -
2:57 - 2:58ou Requisição FOIL.
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2:58 - 3:02Este é um formulário do site
da Comissão de Táxis e Limusines. -
3:02 - 3:04Para acessar os dados,
é preciso pegar esse formulário, -
3:04 - 3:06preenchê-lo, e depois eles te notificam.
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3:06 - 3:09Um cara chamado Chris Whong
fez exatamente isso. -
3:09 - 3:11Chris foi lá, e disseram para ele:
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3:11 - 3:14"Traga um HD novinho em folha
ao nosso escritório, -
3:14 - 3:17deixe-o aqui por cinco horas, copiamos
os dados e você busca de volta". -
3:17 - 3:19E foi daí que vieram esses dados.
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3:19 - 3:22Chris é o tipo do cara que quer
tornar públicos esses dados, -
3:22 - 3:26para ficarem on-line para todos,
e esse gráfico veio daí. -
3:26 - 3:29E o fato de isso existir é incrível;
esses registros de GPS são muito legais. -
3:29 - 3:32Mas os cidadãos precisarem
andar por aí com HDs, -
3:32 - 3:34coletando esses dados
para torná-los públicos, -
3:34 - 3:36quando já eram meio
que públicos, acessíveis, -
3:36 - 3:39mas não eram públicos, eram "públicos".
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3:39 - 3:41O governo pode fazer melhor que isso.
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3:41 - 3:44Não faz sentido nossos cidadãos
andando por aí com HDs. -
3:44 - 3:47Mas nem todos os dados dependem
de uma Requisição FOIL. -
3:47 - 3:50Eis um mapa que fiz dos cruzamentos
mais perigosos de Nova York, -
3:50 - 3:53baseado em acidentes com ciclistas.
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3:53 - 3:55As áreas vermelhas são as mais perigosas.
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3:55 - 3:57E a mais perigosa é
o East Side de Manhattan, -
3:57 - 4:01especialmente a área mais ao sul,
com maior número de acidentes. -
4:01 - 4:04Isso faz sentido, pois ali há
mais ciclistas vindo das pontes. -
4:04 - 4:06Mas há outros lugares dignos de atenção,
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4:06 - 4:09como Williamsburg
e a Avenida Roosevelt, no Queens. -
4:09 - 4:12E é exatamente o tipo de dado
que precisamos para o Vision Zero. -
4:12 - 4:14É exatamente o que estamos procurando.
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4:14 - 4:16Há uma história atrás desses dados também.
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4:16 - 4:18Eles não surgiram do nada.
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4:18 - 4:21Quantos aqui conhecem essa logomarca?
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4:21 - 4:22É, alguns de vocês.
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4:22 - 4:25Já tentaram copiar e colar dados
de um arquivo PDF e depois decifrá-los? -
4:25 - 4:27Mais mãos levantadas agora.
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4:27 - 4:30Mais pessoas tentam copiar e colar
do que conhecem a logomarca. Gostei! -
4:30 - 4:33Na verdade, os dados que acabaram
de ver estavam em PDF. -
4:33 - 4:39De fato, há centenas de páginas em PDF
disponibilizadas pela nossa polícia -
4:39 - 4:43e, para acessar, ou vocês copiam
e colam por centenas de horas, -
4:43 - 4:45ou fazem como John Krauss.
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4:45 - 4:46John Krauss pensou:
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4:46 - 4:49"Não vou copiar e colar esses dados.
Vou escrever um programa." -
4:49 - 4:52Chama-se "NYPD Crash Data Band-Aid",
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4:52 - 4:55e vai no site da polícia e baixa os PDFs.
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4:55 - 4:58Todos os dias o programa procura;
se encontrar um PDF, ele baixa, -
4:58 - 5:01roda um programa
que extrai os dados do PDF, -
5:01 - 5:02produz um texto
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5:02 - 5:05e coloca na Internet, para que as pessoas
possam fazer mapas assim. -
5:05 - 5:08E o fato de os dados estarem aqui,
o fato de termos acesso a eles, -
5:08 - 5:11aliás, cada linha dessa
tabela é um acidente. -
5:11 - 5:13Imaginem quantos PDFs há aqui.
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5:13 - 5:15O fato de termos acesso a isso é ótimo.
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5:15 - 5:18Mas parem de liberar dados em PDF,
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5:18 - 5:20ou nossos cidadãos vão
ter de extrair dados de PDF. -
5:20 - 5:22Isso é desperdício
do tempo dos cidadãos, -
5:22 - 5:24e a prefeitura pode fazer melhor que isso.
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5:24 - 5:27Bem, a boa notícia
é que a administração Blasio -
5:27 - 5:30liberou esses dados poucos meses atrás,
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5:30 - 5:32e agora então podemos de fato acessá-los,
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5:32 - 5:34mas ainda há uma porção
de dados escondidos em PDF. -
5:34 - 5:38Por exemplo, nossos dados criminais
estão disponíveis apenas em PDF. -
5:38 - 5:42E não apenas os dados criminais,
o próprio orçamento do município. -
5:42 - 5:45Nosso orçamento está disponível
apenas no formato PDF. -
5:45 - 5:47Não somos os únicos
a não conseguir analisá-los. -
5:47 - 5:50Nossos próprios legisladores,
que votam o orçamento, -
5:50 - 5:52também apenas o acessam em PDF.
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5:52 - 5:56Daí, nossos legisladores não conseguem
analisar o orçamento que estão votando. -
5:56 - 6:00E acho que a cidade pode fazer
um pouco melhor que isso. -
6:00 - 6:02Mas há uma porção de dados
não escondidos em PDFs. -
6:02 - 6:07Eis um exemplo de um mapa que fiz
com as hidrovias mais sujas de Nova York. -
6:07 - 6:09Bem, como medi essa sujeira?
-
6:09 - 6:12Foi de um jeito um pouco estranho,
mas olhei o nível dos coliformes fecais, -
6:12 - 6:16que é uma medida da matéria fecal
em cada uma das nossas hidrovias. -
6:16 - 6:19Quanto maior o círculo,
mais suja é a água. -
6:19 - 6:22Assim, os círculos grandes são água suja,
e os menores, água mais limpa. -
6:22 - 6:24O que veem são hidrovias internas.
-
6:24 - 6:27Dados que foram coletados pela prefeitura
nos últimos cinco anos. -
6:27 - 6:30E as hidrovias internas são,
em geral, mais sujas. -
6:30 - 6:31Faz sentido, não é mesmo?
-
6:31 - 6:33E aprendi umas coisas com isso.
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6:33 - 6:39Primeira, nunca nadem em algo
que termine com "creek" ou "canal". -
6:39 - 6:42Segundo, também descobri
a hidrovia mais suja de Nova York -
6:42 - 6:44por essa medida, uma medida.
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6:44 - 6:45Em Coney Island Creek,
-
6:45 - 6:48não a Coney Island onde nadam,
felizmente, mas do outro lado, -
6:48 - 6:53vi que 94% das amostras coletadas
lá nos últimos cinco anos -
6:53 - 6:55tinham níveis fecais tão altos
-
6:55 - 6:58que deveria ser ilegal nadar naquela água.
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6:58 - 7:02E esse não é o tipo de fato propalado
num relatório municipal, né? -
7:02 - 7:04Não vai estar na capa página do NYC.gov.
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7:04 - 7:05Não vão ver isso lá,
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7:05 - 7:08mas o fato de podermos
acessar esses dados é incrível. -
7:08 - 7:10Mas, repito, não foi superfácil,
-
7:10 - 7:12pois não estavam
no portal de dados abertos. -
7:12 - 7:16No portal de dados abertos, havia apenas
parte deles, um ano ou poucos meses. -
7:16 - 7:18Eles estavam no site
da Secretaria do Meio Ambiente. -
7:18 - 7:23E cada um desses links é uma planilha
Excel, e cada planilha é diferente. -
7:23 - 7:26Cada cabeçalho é diferente:
você copia, cola, reorganiza. -
7:26 - 7:28E aí pode fazer mapas, o que é ótimo,
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7:28 - 7:31mas a cidade pode fazer melhor,
padronizando os dados. -
7:31 - 7:34E estamos chegando lá, pois
há este site feito pela Socrata, -
7:34 - 7:36chamado Open Data Portal NYC.
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7:36 - 7:40Aqui é onde ficam 1,1 mil arquivos
sem esses problemas que mencionei, -
7:40 - 7:42e esse número está
crescendo, o que é ótimo. -
7:42 - 7:46Vocês podem baixar dados
em qualquer formato, CSV, PDF ou Excel. -
7:46 - 7:49O que quiserem, podem baixar
do jeito que acharem melhor. -
7:49 - 7:51O problema é que, uma vez feito isso,
-
7:51 - 7:55vão descobrir que cada órgão codifica
os endereços de forma diferente. -
7:55 - 7:57Assim, podemos ter
nome da rua, cruzamento, -
7:57 - 8:00rua, bairro, endereço, edifício,
endereço do prédio. -
8:00 - 8:02Então, mesmo tendo o portal,
-
8:02 - 8:05gasta-se tempo padronizando
nossos campos de endereço. -
8:05 - 8:08E essa não é a melhor forma
de usarmos nosso tempo. -
8:08 - 8:09Podemos fazer melhor como cidade.
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8:09 - 8:11Podemos padronizar nossos endereços
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8:11 - 8:13e, assim, vamos ter mais mapas como este.
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8:13 - 8:16Este é um mapa de hidrantes de Nova York,
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8:16 - 8:17mas não de quaisquer hidrantes.
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8:17 - 8:22Estes são os 250 hidrantes
campeões de multas de trânsito. -
8:22 - 8:25(Risos)
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8:25 - 8:27Assim, aprendi algumas
coisas com este mapa. -
8:27 - 8:30Primeiro, não estacione
no Upper East Side. -
8:30 - 8:34De jeito nenhum; não importa onde
parar, vai levar uma multa de hidrante. -
8:34 - 8:38Segundo, descobri os hidrantes
campeões de multa em Nova York. -
8:38 - 8:39Eles estão no Lower East Side
-
8:39 - 8:44e arrecadam mais de US$ 55 mil por ano
em multa por estacionar em local proibido. -
8:44 - 8:47E achei estranho quando vi isso.
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8:47 - 8:50Então pesquisei um pouco mais,
e acontece que há um hidrante -
8:50 - 8:52e algo chamado extensão da calçada,
-
8:52 - 8:55um lugar de uns 2m para se andar,
e depois um lugar para estacionar. -
8:55 - 8:59Então os carros chegam e veem o hidrante:
"A vaga vai até lá, estou bem". -
8:59 - 9:02Na verdade, a vaga está
lá demarcada bonitinha. -
9:02 - 9:06Daí, estacionam ali, mas a polícia
discorda dessa marcação, e multa. -
9:06 - 9:08E não fui o único a levar uma multa.
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9:08 - 9:13Vejam só o carro do Street View do Google
ali com a mesma multa de trânsito. -
9:13 - 9:19Daí, escrevi sobre isso no meu blog,
I Quant NY, e o DOT respondeu, dizendo: -
9:19 - 9:23"Apesar de o DOT não ter recebido
qualquer reclamação sobre esse lugar, -
9:23 - 9:27vamos rever a marcação na pista
e fazer as alterações necessárias". -
9:27 - 9:28E pensei cá comigo:
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9:28 - 9:32"Resposta típica do governo,
tudo bem, vou cuidar da minha vida". -
9:32 - 9:36Mas, poucas semanas depois,
algo incrível aconteceu. -
9:36 - 9:38Repintaram o lugar,
-
9:38 - 9:41e por um segundo vislumbrei
o futuro dos dados abertos, -
9:41 - 9:43pois vejam só o que aconteceu aqui.
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9:43 - 9:48Durante cinco anos, levamos multas
nesse lugar, pois era confuso, -
9:48 - 9:53e daí um cidadão descobriu isso,
avisou à prefeitura e, em poucas semanas, -
9:53 - 9:55o problema foi resolvido. Incrível!
-
9:55 - 9:59E há quem veja isso como um fiscal.
Não é, tem a ver com parceria. -
9:59 - 10:02Empoderar os cidadãos para serem
melhores parceiros do governo. -
10:02 - 10:05E não é tão difícil assim,
só precisamos de algumas mudanças. -
10:05 - 10:09Se camuflarem os dados, e os cidadãos
tiverem todas as vezes de requisitá-los, -
10:09 - 10:12melhor liberá-los, é sinal de que é
preciso torná-los públicos. -
10:12 - 10:15E, se você é um órgão do governo
liberando um PDF, -
10:15 - 10:19vamos aprovar legislação que exija
publicar isso com os dados originais, -
10:19 - 10:21pois esses dados vêm de algum lugar,
-
10:21 - 10:23não sei de onde, mas vêm,
e depois podem publicá-los em PDF. -
10:23 - 10:26E vamos adotar e compartilhar
padrões de dados abertos, -
10:26 - 10:28começando com nossos
endereços aqui em Nova York. -
10:28 - 10:32Vamos padronizar nossos endereços,
pois somos referência em dados abertos. -
10:32 - 10:35Apesar desses problemas,
somos líderes absolutos nisso. -
10:35 - 10:38Se estabelecermos um padrão
para os dados, outros vão nos seguir. -
10:38 - 10:40O estado vai seguir,
talvez o governo federal. -
10:40 - 10:43Sei que parece loucura,
mas outros países poderão seguir, -
10:43 - 10:46e não estamos tão longe assim
de escrever um programa -
10:46 - 10:49para mapear informação de 100 países.
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10:49 - 10:52Não é ficção científica; estamos
bem perto disso na verdade. -
10:52 - 10:54E, a propósito, quem estamos
empoderando com isso? -
10:54 - 10:57Não é apenas John Krauss ou Chris Whong.
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10:57 - 11:01Há centenas de "meetups" acontecendo
em Nova York agora mesmo. -
11:01 - 11:04"Meetups" ativos, com milhares
de pessoas participando -
11:04 - 11:09depois do trabalho e nos finais de semana,
analisando dados abertos, -
11:09 - 11:11para tornar nossa cidade um lugar melhor.
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11:11 - 11:16Grupos como BetaNYC, que semana
passada lançou o citygram.nyc, -
11:16 - 11:20que dá acesso às reclamações feitas
no site da prefeitura, por região. -
11:20 - 11:22É só colocar o endereço
e acessar as reclamações. -
11:22 - 11:26E não é apenas a comunidade tecnológica
que está atrás dessas coisas. -
11:26 - 11:28São os gestores urbanos,
como meus alunos em Pratt. -
11:28 - 11:33Agentes de políticas públicas, todo mundo,
cidadãos de diversos segmentos. -
11:33 - 11:36E, com algumas mudanças
pequenas, graduais, -
11:36 - 11:39podemos estimular a paixão
e a habilidade de nossos cidadãos -
11:39 - 11:42para usar dados abertos
e fazer nossa cidade ainda melhor, -
11:42 - 11:46seja com um conjunto de dados,
ou com um lugar para estacionar. -
11:46 - 11:47Obrigado.
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11:47 - 11:50(Aplausos)
- Title:
- Como encontramos o pior lugar para estacionar em Nova York usando "big data" | Ben Wellington | TEDxNewYork
- 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 nesta espirituosa palestra, algumas vezes eles simplesmente não sabem o que fazer com tantos dados. Então, ele não só mostra como a combinação de perguntas surpreendentes com uma consulta inteligente aos dados consegue produzir "insights" curiosamente úteis, como também compartilha dicas sobre como divulgar grandes volumes de dados, de modo que qualquer pessoa consiga usá-los.
Esta palestra foi dada em um evento TEDx, que usa o formato de conferência TED, mas é organizado de forma independente por uma comunidade local. Para saber mais, visite http://ted.com/tedx
- Video Language:
- English
- Team:
- closed TED
- Project:
- TEDxTalks
- Duration:
- 11:52