Como o big data e a IA podem ajudar os decisores políticos a avaliar projetos de mobilidade
Após os veementes protestos contra o plano Good Move, o muito discutido plano de mobilidade de Bruxelas que foi implementado em várias fases a partir de 2019 e pouco depois já foi descartado por vários municípios, cientistas do VUB Data Analytics Lab e da investigação VUB Mobilize O grupo decidiu descobrir até que ponto aquela vibração negativa correspondia à realidade. Uma análise dos tweets em Bruxelas durante o período entre 2019 e 2022 revela que as opiniões sobre as sucessivas implementações do plano não foram tão negativas como se poderia pensar. O resultado deve ser visto com certa nuance, já que a audiência no Twitter (agora X, nvdr) não é uma amostra representativa da população. Isso mostra que no Twitter – conhecido por um viés de polarização – as opiniões não eram abertamente negativas, mas sim matizadas em relação ao plano de mobilidade.
O gatilho para a pesquisa foram os protestos acalorados contra o Good Move que dominaram as notícias de Bruxelas a partir do outono de 2022. Os irmãos Floriano (VUB Data Analytics Lab) e Sara Tori (Mobilise) queriam descobrir quão representativos eram esses protestos em Bruxelas. população ativa on-line. “Começamos a coletar Tweets do período entre 18 de julho de 2019 e 31 de dezembro de 2022 sobre mudanças de mobilidade na cidade”, afirma Sara Tori.
Os resultados revelaram uma imagem inesperada da percepção da população do Twitter de Bruxelas sobre o plano de mobilidade. “Os picos de tráfego de Tweets estiveram sempre ligados aos anúncios ou à entrada em vigor de partes do plano de mobilidade. Percebemos que o Twitter é, portanto, uma plataforma onde as pessoas vêm expressar as suas opiniões sobre as mudanças na mobilidade.”
Pelas notícias, parecia que a mídia estava perseguindo comentaristas negativos. No entanto, o plano de mobilidade de Bruxelas tem uma aprovação mais popular (no Twitter) do que a cobertura mediática aparenta.
Os resultados do estudo indicam que as redes sociais também podem ser ferramentas interessantes de sondagem para a investigação de alguns aspectos da opinião pública. O que é importante aqui é que seja utilizado de forma complementar às técnicas tradicionais de inquérito, como questionários ou noites de informação. “Nossa pesquisa também mostra que o uso de uma única ferramenta de IA como o GTP4 pode ser útil para os formuladores de políticas”, disse Tori. “Além disso, mostramos que a GPT pode lidar melhor com informações contextuais. Um tweet que usava linguagem negativa, mas na verdade expressava uma opinião positiva sobre a Good Move (por exemplo, deplorando uma reversão do plano) foi mais frequentemente reconhecido corretamente como positivo pela GPT do que por outros modelos.”
A investigação também é diretamente relevante para os decisores políticos e para os residentes de Bruxelas em geral, que podem obter uma imagem mais detalhada de como a Good Move é avaliada pelos cidadãos ativos online. Juntamente com a cobertura mediática, isto proporciona uma imagem mais completa para a elaboração de políticas específicas.
A pesquisa foi realizada em Bruxelas por Floriano Tori, Sara Tori, Imre Keserü e Vincent Ginis e foi agora publicada na revista Ciência de dados para transporte. O artigo é intitulado Realizando análise de sentimento usando modelos de linguagem natural para formulação de políticas urbanas: uma análise de dados do Twitter em Bruxelas.
