Hoje, o Facebook está lançando os mais detalhados mapas populacionais de alta resolução do Brasil e de outros países da América Latina disponíveis até hoje. Esses mapas não estimam apenas o número de pessoas que vivem dentro de uma área de 30 metros quadrados, mas também fornecem informações de dados demográficos, incluindo o número de crianças menores de cinco anos e a quantidade de mulheres em idade reprodutiva, bem como populações jovens e idosas.
Os mapas de densidade populacional são úteis para ajudar ONGs e pesquisadores a potencializar o uso de inteligência artificial e Big Data para enfrentar desafios sociais, de saúde e de infraestrutura em grande escala da região, além de acelerar o cumprimento de metas de desenvolvimento sustentável.
Esses mapas não são elaborados usando dados do Facebook – em vez disso, contam com a combinação do poder de leitura de inteligência artificial com imagens de satélite e informações de censo. Ao combinar essas bases de dados disponíveis publicamente e comercialmente com os recursos de inteligência artificial do Facebook, criamos mapas populacionais que são três vezes mais detalhados do que qualquer outra fonte.
Há dois anos, começamos a trabalhar com a Universidade de Columbia para utilizar imagens de satélite e dados de censos para construir detalhados mapas populacionais com o objetivo de aperfeiçoar projetos de conectividade. Depois de trabalhar com grupos como a Cruz Vermelha americana e o seu projeto Missing Maps, percebemos que esses mapas poderiam também ter profunda utilidade para a saúde pública.
Imagens de satélite em alta resolução já existem aos montes no mundo. No entanto, antes do projeto de mapeamento do Facebook, seriam necessárias incontáveis horas para que voluntários combinassem milhões de milhas quadradas de fotos para identificar onde havia uma pequena cidade ou vila remota.
O Facebook usou inteligência artificial para resolver o problema, processando com eficiência os dados em uma escala de petabytes. Somente para a América Latina, por exemplo, o sistema de visão computacional examinou 9,8 bilhões de imagens individuais para determinar se elas continham um prédio. A equipe encontrou na região aproximadamente 94 milhões de edifícios em apenas alguns dias.
A densidade populacional do mapa mostra as mulheres em idade reprodutiva no Brasil
“Quando iniciei a minha carreira na Agência de Desenvolvimento Internacional dos Estados Unidos, trabalhando no controle da malária, pude testemunhar em primeira mão o papel fundamental que dados precisos desempenham para garantir eficácia de esforços humanitários”, diz a Líder de Políticas Públicas e Data for Good no Facebook, Laura McGorman. “O que é empolgante em projetos como esses é que eles oferecem uma oportunidade para a nossa empresa contribuir para esses esforços por meio de nossa especialização em dados e machine learning.”
As organizações de saúde já estão usando os mapas aprimorados com inteligência artificial para essas informações para alocar recursos em áreas onde as populações que pretendem beneficiar vivem. Em Maláui, por exemplo, esses mapas de alta resolução ajudaram a Cruz Vermelha americana e o projeto Missing Maps a identificar áreas com e sem concentrações de pessoas. Isso ajudou a Cruz Vermelha e outras equipes em campo a alocar de forma mais eficiente 3 mil profissionais de saúde que difundiram informações sobre vacinação durante uma campanha contra sarampo. Da mesma forma, após o Ciclone Idai, uma equipe da Escola de Saúde Pública de Harvard, Direct Relief, Nethope e Northwestern University usou o mapa de alta resolução de Moçambique para identificar áreas onde a cólera poderia ocorrer para priorizar os estoques para potenciais tratamentos.
O Humanitarian Open Street Map, um projeto de mapeamento que aplica os princípios de open sourcee do compartilhamento aberto de dados à resposta humanitária e ao desenvolvimento econômico, também usou os mapas de densidade populacional de alta resolução em vários países para apoiar seus trabalhos. “Os mapas do Facebook garantem a concentração de tempo e recursos de nossos voluntários nos locais com mais necessidades, melhorando a eficácia de nossos programas”, afirma o diretor executivo da equipe do Humanitarian OpenStreetMap, que participa do projeto Missing Maps, Tyler Radford.
Pesquisadores do Latin American Public Opinion Project (Lapop) da Universidade Vanderbilt também estão interessados em usar os mapas de alta resolução do Facebook para melhorar a amostragem de suas pesquisas. “Pesquisadores que trabalham em países em desenvolvimento frequentemente extraem amostras de dados de censos desatualizados”, observa o professor de Ciência Política e diretor do Lapop. “Esses mapas nos permitirão identificar melhor onde as populações estão localizadas dentro das unidades do censo, aumentando a precisão de nossas amostras e a representatividade de nossas pesquisas.”
Esse mapa de densidade populacional retrata a população idosa do México
Os mapas mais recentes para a América Latina podem ser baixados gratuitamente na página do Facebook no portal Humanitarian Data Exchange. Para saber mais sobre o trabalho do Facebook em mapas de alta densidade populacional de alta resolução e outros esforços em dados para o bem estar das pessoas, visite o site do projeto aqui.