Modelos urbanos de avaliação

A criação de modelos urbanos são recursos utilizados por pesquisadores, planejadores e gestores para conectar características, funções, ações, conceitos e outros elementos de interesse que contribuem no entendimento de fenômenos urbanos.

Técnicas de modelamento são frequentemente aplicadas nas mais diversas áreas do conhecimento, mas sempre com o mesmo objetivo: entender a realidade através da sua representação de forma lógica e objetiva. Como explica Câmara et al. (1996):

“a fase de modelagem do mundo real engloba a modelagem de processos e de dados e consiste em selecionar fenômenos e entidades de interesse, abstraindo-os e generalizando-os. Diferentes conjuntos de fenômenos podem ser escolhidos para

descrever distintas visões do mundo, para uma mesma região, em um dado instante”

(CÂMARA et al., 1996, p. 24).

Para isso, todo modelo é uma generalização do mundo real que é construído sob a perspectiva de (i) alguém sobre (ii) algo com um (iii) propósito específico. No caso dessa pesquisa, pode-se dizer que o modelo a ser criado seria a visão do (i) planejador ou gestor urbano sobre a (ii) transmissão da leptospirose com o (iii) propósito de definir intervenções urbanas. Mais especificamente o modelo tem o objetivo de levantar e sistematizar os padrões e elementos urbanos identificáveis em SR que podem estar relacionados com a leptospirose. O modelo pode ainda ser usado mais adiante para a criação de um índice de risco, mas para isso há questões estatísticas e de limitação de dados que precisam ser investigadas. Como a criação do índice não é o objetivo final desta Tese, este assunto deverá ser mais explorado em trabalhos futuros.

Entretanto, a maior parte dos modelos de avaliação urbana têm como meta a composição de um índice. Seja um Índice de Qualidade de Vida Urbana – IQV (BORJA E MORAES, 2002), Índice de Mobilidade Urbana Sustentável – IMUS (COSTA et al., 2007), Índice de carência Habitacional – ICH (OBSERVATÓRIO DAS METRÓPOLES, 2009), entre outros. Os índices são formados por indicadores, que por sua vez são, na maior parte dos casos, construídos com base em dados censitários. Modelos mais complexos podem demandar o cálculo de indicadores cujas variáveis necessitam ser baseadas em dados primários (obtidos em campo), em dados de fontes múltiplas (empresas prestadoras de serviços de energia ou hospitais, por exemplo), ou em dados extraídos de SR como fez Paes et al. (2003), por exemplo. Paes classificou imagens Quickbird e calculou o que ele chama de dois tipos de índice de qualidade de vida urbana: o índice de proporcionalidade de área verde e área construída e o índice normalizado de área construída projetada.

Modelos e indicadores urbanos podem ainda ser construídos com base em dados subjetivos, como entrevistas, relatórios, desenhos, etc. Esse tipo de informação é bastante rico e costuma refletir vários aspectos abordados por avaliações de situações complexas como a avaliação da qualidade de vida.

A medida de qualidade, além de subjetiva, é bastante relativa, podendo variar de pessoa para pessoa, de uma hora para outra (uma entrevista sobre o conforto térmico da residência ou bairro realizada ao meio dia, ou no fim da tarde terá respostas diferenciadas), ou mesmo de acordo com a pergunta formulada. Para lidar com esses tipos de incertezas na análise

Para Alexander, a qualidade é uma coisa tão simples e básica que não é possível de ser nomeada, ―é a diferença entre saúde e doença, entre o inteiro e o partido, entre autonomia e autodestruição‖ (ALEXANDER, 1979: p. 25). Por isso, a dificuldade de ser avaliada.

Segundo Krafta et al. (2007) um sistema descritivo da morfologia urbana deve ter como habilidades básicas a) conciliar diferentes componentes, b) acompanhar diferentes atributos, c) permitir mudanças de escala, d) agregar e desagragar informações e e) ser quantificável.

Inúmeras metodologias de construção de modelos podem ser encontradas em uma variedade de áreas de conhecimentos. Neste estudo foram exploradas três metodologias: uma mais usada como método de aprendizagem, uma usada para monitoramento de saneamento e uma sugerida pela Organização Mundial de Saúde para avaliação das condições de saúde pública e ambientais. Acredita-se que o processo de construção dos três modelos permitiu uma visão mais coesa do problema investigado.

A primeira abordagem metodológica foi realizada utilizando a técnica de elaboração de Mapas Conceituais desenvolvida na Universidade de Cornell (NOVAK, 1998). Essa técnica consiste, resumidamente, na representação de respostas à questão foco, usando conceitos chaves e conectando-os, com uso de quadros e setas, com outros conceitos ou informações, como explica Novak (2008), Figura 2.16. Uma das formas de construir um mapa de conceitos foi apresentada por Maxwell et al. (1997), e consiste simplesmente em lançar todas as possibilidades de informação relacionadas ao conceito chave, brainstorm, e na criação continuada de conectores para os conceitos derivados, até que as possibilidades que interferem na questão foco sejam exauridas. O objetivo é explorar, ao máximo, os conceitos e fatores relacionados à questão foco e identificar entre eles conceitos chave.

Figura 2.16. Exemplo de mapa de conceitos do conceito ―mapa conceitual‖. Fonte: Novak e Cañas (2008, p. 2).

A segunda metodologia utilizada foi criada pela Comissão de Saneamento do Estado de São Paulo na construção do ISA – Indicadores de Salubridade Ambiental com o intuito de verificar as condições de salubridade dos municípios do estado (SÃO PAULO, 1999). Essa metodologia foi eleita para o presente projeto devido a sua simplicidade e sua profusão em estudos brasileiros, na maioria dos casos, buscando a criação de indicadores mais específicos: ISA/F para favelas (ALMEIDA et al., 2000), ISA/BH para a cidade de Belo Horizonte (VIANA et al., 2007), ISA/JP para a cidade de João Pessoa (BATISTA e SILVA, 2006) e ISA/OE para assentamentos informais (DIAS, 2003). O ISA original foi formado por indicadores de saneamento, socioeconômicos, saúde pública e recursos hídricos. Cada indicador foi calculado usando variáveis disponíveis e facilmente tabuláveis.

A última metodologia utilizada nesta Tese foi baseada na criação de modelos de causa- efeito. A estrutura lógica básica desta metodologia foi construída pela Statistic Canadá e foi aplicada pela Organização de Cooperação para o Desenvolvimento Econômico (OCDE) para monitorar problemas econômicos e sociais. A metodologia é baseada no conceito Pressão – Estado - Resposta (PER) e consiste numa cadeia causal de indicadores em que cada célula pode ser quantificada e qualificada usando variáveis apropriadas. A estrutura adotada nesta pesquisa foi sistematizada pela Organização Mundial de Saúde e é chamada de modelo FPEEEA, Forças motriz - Pressão – Estado – Exposição – Efeito - Ação, uma

Começa com Começa com com Usados para formar Ligados usando Necessário para Mapa Conceitual Ajuda a responder Pergunta(s) foco Desenvolvimento de contexto Conhecimento organizado Sentimentos associados criatividade Pessoal Diferentes partes do mapa Eventos (acontecimentos) conceitos Social palavras símbolos especialistas correlação proposições Objetos (coisas) Estrutura cognitiva Aprendizado eficiente ensinamento eficiente Estrutura hierárquica Palavras conectoras rotuladas cruzadas crianças Regularidades e padrões observados significados mostrar entre Necessário para enxergar Inclui com são são são são são é Podem ser com representa Precisa responder Adiciona Construídos em Especialmente com ajuda É composto por exemplo

saúde da população (BRASIL, 2004). Borja e Moraes (2002) utilizaram o modelo FPEEEA para desenhar a cadeia de causa e efeito de doenças redutíveis por medidas de saneamento (Figura 2.17).

Figura 2.17. Cadeia de causa e efeito de doenças redutíveis por medidas de saneamento. Fonte: Borja e Moraes (2002, p. 23)

O modelo desenvolvido por Borja e Moraes apresentam um maior grau de complexidade quando comparado ao metodo de desenvolvimento dos modelos ISA, mas ainda assim tem suas limitações, como ressalvam os autores:

“é importante salientar que existe um alto grau de complexidade na relação saúde e ambiente. Assim, todo o modelo representa uma tentativa de explicação desta relação, um esforço de aproximação, e como tal traz em si limitações.[...] face as variáveis envolvidas e a relação entre as mesmas, faz-se ainda necessário, desenvolver estudos que busquem identificar os indicadores mais relevantes de forma a simplificar um futuro sistema de indicadores, baratear seus custos e facilitar seu uso” Borja e Moraes (2002, p. 21)

Ainda que esta Tese demande a construção de um modelo semelhante ao apresentado na Figura 2.17, vale resaltar que o objetivo é a investigação de potenciais dados provenientes

de SR que possam ser usados para o cálculo de indicadores urbanos. Nesta Tese, esses indicadores focam o risco de transmissão da leptospirose, mas como Borja e Moraes comentam, há uma demanda por fontes alternativas de dados para a construção de indicadores mais relevantes que torne o sistema mais barato (comparando principalmente com os indicadores baseados em levantamento de campo) e prático. A hipótese levantada é que SR aplicado a áreas urbanas pode contribuir nesse sentido.