Melhoria na malha de ônibus

Por Pablo Cerdeira

Um grande desafio dos centros urbanos é identificar os modelos ótimos de cobertura do transporte público. E, para isso, o uso de dados massivos cruzando informações de diversas fontes é fundamental. Frequentemente, nos projetos de uso de dados massivos, é comum que dados gerados para uma finalidade tenham usos bastante relevantes em outras áreas. No caso do Rio de Janeiro, a equipe de big data utilizou os dados de sistema de posicionamento global (GPS, Global Positioning System, em inglês) de ônibus para produzir análises de sobreposição de linhas que embasaram o trabalho de racionalização da malha de transporte público da cidade. A partir de insights apresentados com o uso massivo de dados, a cidade do Rio de Janeiro reduziu em cerca de 37% os ônibus circulantes. A redução foi de 8.800 para 5.500 veículos ativos nos horários de pico, com melhora na cobertura para a população. Isso impacta não apenas o trânsito e as emissões de gases do efeito estufa, mas também as futuras atualizações de preços nas tarifas, que são calculadas com base nos custos do sistema.