COVID-19 e Cidadãos: os primeiros 120 dias.

Achados utilizando Inteligência Artificial que permitem compreender as tendências entre os cidadãos e cenários de saída da crise.

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Usamos Inteligência Artificial (IA) para analisar e processar milhões de dados abertos que depois estruturamos para conhecer as necessidades das pessoas. Fazemos isso escutando as percepções e preocupações das pessoas.

30% do total das conversas no início centraram-se em temas referentes à pandemia.

Passado o momento inicial, a crise continua afetando fortemente, mas agora diversificada em diversas categorias.

 

Cenários de saída da crise: 5 conclusões iniciais

1. Os cidadãos de hoje estão pondo na mesa a agenda política de amanhã. A evolução das preocupações dos cidadãos reflete como, durante as primeiras semanas da pandemia, a conversa se centrava predominantemente no colapso do sistema de saúde. Algumas semanas depois, essa conversa passou a se atomizar em diversas preocupações sociais, como saúde mental e higiene comunitária.

2. Decisões sustentáveis não são tomadas respondendo a percepções, mas estruturando necessidades. Os alertas de emergência sanitária (Seção II) e as inovações do setor tecnológico (mobilidade urbana, turismo) caracterizam-se por criar soluções para necessidades reais, mais do que responder a percepções. Essas percepções escondem necessidades insatisfeitas, que precisam ser codificadas. Este último passo é alcançado graças à integração de metodologias de Inteligência Humana (IH) combinadas a Inteligência Artificial (IA).

3. A percepção gera a realidade. Por que é relevante conhecer as percepções a tempo? As pessoas percebiam uma escassez de alimentos. Essa percepção foi captada de forma maciça e instantânea nas redes sociais, o que levou ao esvaziamento das prateleiras dos supermercados. Entender essas redes de informação, também geradas em momentos de emergência, contribui para conter os impactos negativos dessa percepção. Essas tendências podem ser muito úteis para medir o impacto das políticas públicas, identificar necessidades, narrativas e oportunidades. O CivicLytics, como modelo de Inteligência Artificial ética, pode identificar setores produtivos florescentes. Um exemplo disso foi observado no Peru, onde identificou-se uma tendência de mudança de hábitos de consumo alimentar provocada pelas condições sanitárias dos mercados urbanos (Seção I).

4. As mudanças para os cidadãos não vêm do midiático, mas do estrutural. Não basta programar um detector de temas de conversa; a situação exige um passo a mais. No caso do Black Lives Matter, já vínhamos percebendo, graças ao CivicLytics, que em toda a América Latina e Caribe surgiam testemunhos de frustração devido a uma atuação policial durante o confinamento que muitas pessoas consideraram racista. Muitas dessas frustrações, que estavam se desenvolvendo de maneira “invisível”, precisaram de um grande evento midiático para vir à luz.

5. O Big Data nos (des)conecta através da segmentação: O universo virtual segmenta os cidadãos de maneiras indecifráveis (por enquanto). Existem problemas sociais que estão afetando um certo grupo sociodemográfico e que outro grupo, no mesmo território, ignora totalmente.