Uma nova pesquisa de um professor de engenharia do nordeste usou tempestades recentes e a pandemia de COVID-19 para prever o movimento humano durante desastres, antecipando uma resposta de emergência mais eficaz.
A equipe de pesquisa, liderada por Qi Ryan Wang, professor associado de engenharia civil e ambiental da Northeastern, e Jianxi Gao, professor assistente de ciência da computação do Rensselaer Polytechnic Institute, também encontrou uma disparidade de movimento entre diferentes grupos econômicos que expuseram aqueles de poucos meios a maior risco.

Wang e sua equipe usaram dados anônimos de 90 milhões de americanos durante seis grandes eventos para criar um modelo matemático para prever a mobilidade humana durante desastres. Os resultados foram publicados no início de agosto nos Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS ) Diário.

Padrões previsíveis de movimento surgiram do furacão Dorian, da tempestade tropical Imelda, do Saddleridge Wildfire, do Kincade Wildfire – todos em 2019 – do congelamento do inverno no Texas de 2021 e da pandemia de COVID-19, diz Wang.

“A ideia começou com a pandemia”, diz Wang.

"Começamos a observar o comportamento das pessoas, mas principalmente seu comportamento de mobilidade", diz ele. “Quanto tempo eles passam fora de casa, principalmente quando o distanciamento social era tão importante”.

Wang e outros membros da equipe usaram informações anônimas fornecidas por uma empresa externa para analisar pings dos dispositivos eletrônicos de 90 milhões de pessoas nos EUA.

Havia alguns comportamentos universais – como a tendência das pessoas de deixar suas casas com mais frequência com o passar do tempo, um fenômeno conhecido em termos científicos como decadência temporal.

Quando os pesquisadores adicionaram variáveis ​​como informações fornecidas por setores censitários sobre renda e diversidade étnica, encontraram grandes diferenças entre a mobilidade humana em bairros menos e mais ricos.

Eles descobriram que as pessoas em bairros mais pobres saíram de casa mais cedo e com mais frequência do que as pessoas que vivem em áreas mais ricas.

O comportamento não se baseia na falta de compromisso com práticas seguras, diz Wang.

“Pessoas de bairros pobres levaram muito mais tempo para praticar o distanciamento social” durante a pandemia de COVID-19, diz Wang. "Eles são trabalhadores essenciais. Eles ainda precisam trabalhar para sustentar suas famílias."

A equipe de pesquisa observou padrões semelhantes durante catástrofes relacionadas ao clima, diz Wang.

"O modelo pode descrever todos eles", diz ele.

Wang diz que a pesquisa pode ajudar os serviços de emergência e outras agências a direcionar as respostas durante os desastres e também identificar aqueles que correm maior risco de exposição ao perigo de eventos de grande escala.

"Alguns provavelmente querem se distanciar mais socialmente, mas eles simplesmente não podem", diz ele.

"Com base nos resultados, podemos especular sobre o motivo", diz Wang.

As pessoas com renda mais baixa não precisam apenas estar fisicamente presentes em seu trabalho; eles também são menos propensos a estocar comida, água e gelo e ter geradores de emergência à sua disposição.

Wang diz que os padrões de mobilidade também podem ajudar a explicar as diferentes taxas de COVID-19 em diferentes comunidades.

“Nós saudamos esses trabalhadores essenciais como heróis, mas na verdade estamos sacrificando sua saúde para que eles possam fornecer esses serviços”, diz Wang.

Governos e equipes de emergência podem usar as informações fornecidas pelo modelo de mobilidade humana para entender melhor como alocar seus recursos durante uma crise pública, dizem Wang e outros autores no PNAS artigo.

"Nosso modelo representa uma ferramenta poderosa para entender e prever padrões de mobilidade pós-emergência e, assim, ajudar a produzir respostas mais eficazes". + Explorar mais

A previsão do movimento humano durante desastres pode permitir uma resposta de emergência mais eficaz