Ao analisar os padrões de visitação das pessoas a estabelecimentos essenciais, como farmácias, centros religiosos e mercearias durante o furacão Harvey, pesquisadores da Texas A&M University desenvolveram uma estrutura para avaliar a recuperação de comunidades após desastres naturais quase em tempo real. Eles disseram que as informações coletadas de sua análise ajudariam as agências federais a alocar recursos de forma equitativa entre as comunidades que sofrem com um desastre.

"Comunidades vizinhas podem sofrer impactos muito diferentes após um evento catastrófico natural, "disse o Dr. Ali Mostafavi, professor associado do Departamento de Engenharia Civil e Ambiental de Zachry e diretor do Laboratório de Resiliência Urbana.AI. "E entao, precisamos identificar quais áreas podem se recuperar mais rápido do que outras e quais áreas são afetadas mais do que outras, para que possamos alocar mais recursos para áreas que precisam mais deles. "

Os pesquisadores relataram suas descobertas no Journal of The Royal Society Interface .

A métrica que é convencionalmente usada para quantificar como as comunidades se recuperam de contratempos causados ​​pela natureza é chamada de resiliência e é definida como a capacidade de uma comunidade de retornar ao seu estado anterior ao desastre. E entao, para medir a resiliência, fatores como acessibilidade e distribuição de recursos, a conexão entre os residentes de uma comunidade e o nível de preparação da comunidade para um desastre imprevisto é crítica.

A forma padrão de obter os dados necessários para estimar a resiliência é por meio de pesquisas. As questões consideradas, entre muitos outros, são como e em que medida as empresas ou famílias foram afetadas pelo desastre natural e o estágio de recuperação. Contudo, Mostafavi disse que esses métodos baseados em pesquisas, embora extremamente útil, leva muito tempo para conduzir, com os resultados da pesquisa disponíveis muitos meses após o desastre.

"Para agências federais que alocam fundos, as informações de recuperação são realmente necessárias de uma forma mais rápida e quase em tempo real para as comunidades que estão em processo de recuperação, "disse Mostafavi." A solução, nós pensamos, era procurar fontes emergentes de dados, além de pesquisas, que pudessem fornecer percepções mais granulares sobre a recuperação da comunidade em uma escala não investigada anteriormente. "

Mostafavi e seus colaboradores voltaram-se para big data no nível da comunidade, particularmente as informações coletadas por empresas que rastreiam visitas a locais dentro de um perímetro a partir de dados anônimos de telefones celulares. Em particular, os pesquisadores fizeram parceria com uma empresa chamada SafeGraph para obter dados de localização para as pessoas no condado de Harris, Texas, na época do furacão Harvey. Como primeiro passo, determinaram "pontos de interesse" correspondentes às localizações dos estabelecimentos, como hospitais, postos de gasolina e lojas, que pode sofrer uma alteração no tráfego de visitantes devido ao furacão.

Próximo, os pesquisadores exploraram o big data e obtiveram o número de visitas a cada ponto de interesse antes e durante o furacão. Para diferentes comunidades no Condado de Harris, eles calcularam o tempo necessário para que as visitas retornassem ao nível anterior ao desastre e à resiliência geral, isso é, a resiliência combinada de cada ponto de interesse com base na variação percentual no número de visitas devido ao furacão.

A análise revelou que as comunidades com baixa resiliência também sofreram mais inundações. Contudo, seus resultados também mostraram que o nível de impacto não se correlacionou necessariamente com a recuperação.

"É intuitivo supor, por exemplo, que as empresas impactadas mais terão recuperação mais lenta, o que realmente não era o caso, "disse Mostafavi." Houve lugares onde as visitas diminuíram significativamente, mas eles se recuperaram rapidamente. Mas, então, outros que foram menos impactados, mas demoraram mais para se recuperar, que indicou a importância do tempo e da resiliência geral na avaliação da recuperação de uma comunidade. "

Os pesquisadores também observaram que outro achado importante foi que as áreas próximas àquelas que sofreram inundações também são impactadas, sugerindo que o alcance espacial das inundações vai além das áreas inundadas.

"Embora tenhamos nos concentrado no furacão Harvey para este estudo, nossa estrutura é aplicável a qualquer outro desastre natural também, "disse Mostafavi." Mas como próximo passo, gostaríamos de criar um painel inteligente que exibisse a taxa de recuperação e os impactos em diferentes áreas quase em tempo real e também previsse a probabilidade de futuras interrupções de acesso e padrões de recuperação após uma forte chuva. "