Prevendo crises econômicas a partir de dados de celulares

Claudio Macedo
01/09/2016

Procurando um emprego. [1]
Procurando um emprego. [1]
As estatísticas econômicas são essenciais para as tomadas de decisões pelos governos e instituições públicas e privadas. Apesar de sua grande importância, as estatísticas macroeconômicas contemporâneas são baseadas em procedimentos de coleta e análise de dados que têm limitações tanto na precisão quanto na presteza de sua disponibilização.

Um caso exemplar dessas limitações, foi observado no início da recessão norte-americana em 2008. A estimativa inicial da contração do PIB no quarto trimestre de 2008 foi de uma taxa anual de 3,8%. O plano de estímulo à economia do governo foi aprovado, em fevereiro de 2009, com base nesta estimativa. Menos de duas semanas após o plano ser aprovado, aquele valor de 3,8% foi revisto para 6,2%, e revisões posteriores elevaram o número para 8,9%. As estatísticas utilizadas pelo governo norte-americano, portanto, estavam erradas e podem ter dificultado uma intervenção eficaz para o enfrentamento da crise econômica [2].

Um dos principais indicadores de crise econômica é o forte aumento da taxa de desemprego. As consequências do desemprego em massa são socialmente gravíssimas e realimentam a deterioração da economia. Com esse entendimento, pesquisadores de importantes instituições norte-americanas desenvolveram um novo método para detectar demissões em massa, identificar os indivíduos afetados por elas e prever as mudanças nas taxas de desemprego com rapidez e precisão, utilizando, para isso, detalhes dos registros de chamadas feitas a partir de telefones celulares [2].

A ideia dos autores é que a perda do emprego afeta fortemente o comportamento social e a mobilidade das pessoas. As alterações bruscas de frequência e de localização de ligações numa região, por exemplo, ressaltam efeitos de mudanças de comportamento dos indivíduos.

No trabalho, os pesquisadores usaram o fechamento de uma grande fábrica em um país europeu como um estudo de caso. Utilizaram os dados das ligações dos celulares da região da fábrica em um modelo de quebra estrutural para detectar corretamente a data de demissão em massa e estimar sua amplitude. Além disso, usaram um modelo de classificação estatística para identificar indivíduos afetados pelo desemprego através da observação de mudanças no comportamento das suas chamadas telefônicas após o fechamento da fábrica. Ficou evidenciado, que para esses indivíduos prejudicados, houve alterações significativas no comportamento social e na mobilidade.

O trabalho efetivamente demonstra a capacidade de dados massivos, passivamente coletados, viabilizar a identificação da característica mais marcante dos choques econômicos (o desemprego), além de permitir a mensuração de amplas mudanças macroeconômicas. O novo método, inclusive, permite calcular as taxas de desemprego atuais, de duas a oito semanas antes da divulgação das estimativas convencionais, e prever as taxas futuras, em até quatro meses antes dos relatórios oficiais. Tudo isso, com mais precisão do que usando dados coletados da forma convencional.

O grande problema dessa utilização dos dados de uso dos celulares é o dilema ético. Como apresentamos no artigo “A invasão de privacidade a partir de metadados do telefone” [3], dados de ligações de celulares também permitem revelar detalhes das pessoas que deveriam ser absolutamente de natureza privada.

[1] Crédito da imagem: geralt (Pixabay) / Creative Commons CC0. URL: https://pixabay.com/en/looking-for-a-job-work-silhouettes-1257233/.

[2] JL Toole et al. Tracking employment shocks using mobile phone data. J R Soc Interface 12, 20150185 (2015).

[3] Artigo relacionado: A invasão de privacidade a partir de metadados do telefone.

Como citar este artigo: Claudio Macedo. Prevendo crises econômicas a partir de dados de celulares. Saense. URL: http://www.saense.com.br/2016/09/prevendo-crises-economicas-a-partir-de-dados-de-celulares/. Publicado em 01 de setembro (2016).

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Claudio Macedo

Doutor em Física. Divulgador de Ciência. Professor da Universidade Federal de Sergipe (1976-2016).
Escreve sobre Temas Variados da Ciência no Saense.

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