Imagine se os mesmos algoritmos que nasceram para gerar lucro em grandes empresas começassem a ser utilizados para trazer mais alcance à iniciativas que ajudam a sociedade. O Movimento Data for Good, criado por cientistas de dados estadunidenses, tem esse objetivo: fazer com que os dados atuem para o bem da humanidade, trazendo mais precisão e novas possibilidades para iniciativas de impacto social e organizações sem fins lucrativos.
Chamamos de Big Data um grande conjunto de dados armazenados. São dados complexos, os quais são impossíveis de serem interpretados por processamentos tradicionais. Usa-se como definição de Big Data três fatores: volume, velocidade e variedade. Para constituir o que é chamado de Big Data, é necessário que haja registros suficientes a fim de que se possa extrair informações relevantes. Nesse sentido, os dados não devem ser específicos, mas reunidos em múltiplos formatos e de diversas origens; é importante a variedade nos tipos de dados registrados no Big Data para promover insights significativos.
A eficácia e a potencialidade do Big Data para solucionar problemas são grandes, uma vez que grande parte dos países do mundo compreendem dados de desenvolvimento social. No entanto, interpretar estatísticas é muito mais do que ter uma lista enorme de porcentagens. Jake Porway, fundador da Data Kind, diz em artigo para O’Reilly Media que, apesar da grande quantidade de indicadores sociais de países, a maioria deles são quase impossíveis de serem utilizados para a tomada de decisões ou análises estatísticas.
“A promessa de uma sociedade data-driven (sociedade orientada por dados) depende da disponibilidade de mais dados instantâneos e acessíveis como recurso para olhar para o futuro, não somente como um fóssil para olhar para trás”, destaca. Para Jake Porway, é preciso entender que é necessário encontrar os problemas antes de pensar as soluções, e por isso as organizações e países precisam melhorar a qualidade dos dados obtidos.
Nos últimos anos, para melhor orientar o uso da ciência de dados pelo poder público, empreendedores de impacto social e organizações sem fins lucrativos, foram desenvolvidas apoiadoras e capacitadoras voltadas para o impacto social como a Data Kind, Beyond Uptake e o Laboratório SGB do Social Good Brasil.
Data for Good no mundo
Um dos grandes casos de Data for Good liderado por empresas é o da GSM
Association, que com o apoio de 20 operadoras de telefonia móvel lançou um programa em que usa as capacidades do Big Data das operadoras para enfrentar epidemias, crises ambientais e catástrofes naturais. A Microsoft também tem seu projeto de ciências de dados para o bem, mas para melhorar o sistema de saúde. Eles montaram um grupo de analistas para interpretar dados anônimos de pacientes, coletados por diversos anos, em busca de fatores que pudessem reduzir a taxa de retorno e melhorar tratamentos.
A cidade de Estocolmo, na Suécia, está mapeada digitalmente para guiar os cidadãos cegos por áudio nas ruas. Quem desenvolveu a tecnologia foi a empresa Astando, que nomeou a ferramenta de e-Adept. No Brasil, a Operação Serenata de Amor examina contas públicas de deputados brasileiros em busca de irregularidades. Foi dessa forma que a Data Science Brigade encontrou uma maneira eficiente de combater a corrupção: quando a Operação Serenata de Amor encontra dados suspeitos, ela publica a informação no Twitter e aguarda a manifestação do deputado correspondente.
O lado humano no Big Data
É fundamental que as soluções Data for Good sejam criadas em parceria com as pessoas que serão beneficiadas ou que vivem as realidades pesquisadas. Começar as análises com os problemas, não com os dados, é uma das sensibilidade importantes. Mas não é somente isso: o cientista de dados precisa garantir que as soluções encontradas nos números serão sustentáveis para a realidade das organizações e dos usuários e considerar as limitações de recursos, estruturação de dados, proximidade com a linguagem analítica, entre outros problemas encontrados no setor social.
Na sensibilidade de avaliar com empatia as necessidades das pessoas e das organizações que está o fator humano necessário para o Data for Good. É fundamental a presença do indivíduo que saiba fazer as perguntas certas, se coloque no lugar do outro, conheça a realidade que será transformada e coordene as interpretações dos dados. “Um mindset crítico e inovador é construído através da aliança de manifestações orgânicas à inteligência analítica. Neste contexto, é fundamental compreender que a análise de dados nada mais é que a decodificação do comportamento humano imerso em rastros digitais”, diz Dierê Fernandez, cientista de dados que faz parte do Movimento Data for Good no Brasil.
Texto de Social Good Brasil
