TWITTER PODE SER MAIS RÁPIDO QUE MODELOS FEMA PARA RASTREAR DANOS EM DESASTRES | CIÊNCIA | SMITHSONIAN - ARTIGOS, CIÊNCIA, COMPORTAMENTO HUMANO, NOSSO PLANETA - 2020
A mídia social é útil para mais do que apenas conectar-se a velhos amigos do ensino médio e compartilhar vídeos com gatos. O Twitter tornou-se a principal plataforma de notícias sobre tudo, desde o bombardeio da Maratona de Boston até o sobrevôo de Plutão.
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Agora, a pesquisa revela que o Twitter também pode ser usado para rastreamento rápido de danos após desastres naturais - possivelmente de forma ainda mais rápida e expansiva do que avaliações semelhantes realizadas pela FEMA.
"Acontece que a relação entre o dano físico real e a resposta online é bastante forte", diz Yury Kryvasheyeu, cientista social computacional do Data61, um grupo australiano de inovação digital e de dados. "Você pode obter um sinal rápido e gratuito que mapeie o dano de maneira confiável."
Esta não é a primeira vez que Kryvasheyeu e seus colegas usam as mídias sociais para obter insights do mundo real. Eles examinaram anteriormente o desemprego, as epidemias e a mobilização social através das lentes do Twitter e de outras plataformas. Mas esta é a primeira vez que eles realizam uma análise em uma escala de tempo tão intensa.
A rápida resposta nas áreas mais afetadas por furacões, inundações, terremotos e outros desastres naturais pode salvar vidas e ajudar os socorristas a alocar recursos limitados aos lugares mais necessitados. Mas os meios tradicionais usados ​​para identificar locais de alta prioridade são surpreendentemente desajeitados e caros, muitas vezes exigindo visitas pessoais a sites ou pesquisas aéreas.
Suspeitando que as mídias sociais poderiam fazer um trabalho melhor, Kryvasheyeu e seus colegas se depararam com o furacão Sandy de 2012 como um estudo de caso. Eles acumularam mais de 55 milhões de tweets com geo-tag publicados uma semana antes e três semanas após a tempestade. Os tweets incluíam palavras-chave como "sandy", "frankenstorm", "flooding" e "damage".
A equipe padronizou os dados usando dados demográficos das populações dos bairros, o que permitiu que eles comparassem diretamente o número de tweets de lugares densamente povoados, como Manhattan, com locais menos densamente compactados. Finalmente, eles consultaram o maior número possível de fontes sobre danos reais causados ​​pela tempestade, incluindo reclamações de seguro e dados da FEMA.
Como os pesquisadores relatam hoje na revista Science Advances, combinar as descobertas das mídias sociais e as avaliações de danos em um mapa revelou uma sobreposição significativa, com as áreas mais atingidas também produzindo o maior número de conversas no Twitter.
"Para mim, a maior surpresa foi que isso realmente funciona tão bem e que o sinal é muito forte", diz Kryvasheyeu.
Um mapa de intensidade dos danos causados ​​pelo furacão Sandy na área de New Jersey (gradiente vermelho), junto com a trilha do furacão (linha sólida). (Yury Kryvasheyeu, Haohui Chen, Nick Obradovich, Esteban Moro, Pascal Van Hentenryck, James H. Fowler, Manuel Cebrian)
Os pesquisadores verificaram ainda mais suas descobertas realizando o mesmo exercício em todos os grandes desastres declarados pela FEMA em 2013 e 2014, incluindo enchentes, tornados, um deslizamento de terra e um terremoto. Eles descobriram que o método funcionava em 11 dos 12 eventos; o outlier - inundações no Alasca - provavelmente estava em uma área muito pouco povoada para produzir um sinal forte no Twitter.
O estudo exemplifica o uso de "mídias sociais como espelho refletindo a sociedade", diz Kristina Lerman, cientista da computação da Universidade do Sul da Califórnia que não esteve envolvida na pesquisa. Embora essa reflexão seja, por vezes, mais parecida com "um espelho de casa de diversões, distorcendo alguns segmentos da sociedade", ainda é claro o suficiente em muitos casos para obter medidas precisas sobre tópicos importantes, diz ela.
Os socorristas podem começar a usar o método - usando o Twitter para identificar hotspots durante um desastre - imediatamente, diz Kryvasheyeu, já que implementá-lo não exige nada além do Twitter, dados demográficos do Census Bureau disponíveis abertamente e algumas habilidades básicas de programação de computadores. Mais do que isso, no entanto, Kryvasheyeu e seus colegas esperam que o próprio Twitter assuma o esforço internamente, como o Google fez para ajudar a UNICEF a mapear a disseminação do vírus Zika.
"Há uma tendência agora de grandes empresas de tecnologia ajudarem as ONGs, porque elas têm melhores engenheiros, computadores e dados", diz o co-autor do estudo, Manuel Cebrian, também cientista social computacional da Data61. "Nossa esperança é que isso seja algo que o Twitter possa fazer em colaboração com gerentes de emergência."