Nas bancas

Das pessoas que receberam benefícios sociais voltados ao público jovem da Prefeitura Municipal de Campinas (PMC), no período entre 2008 e 2012, a maioria é constituída pelo público feminino e se divide em dois grupos: deficientes e não deficientes. O primeiro grupo possui elevado grau de instrução e está concentrado na região leste da cidade. Já o segundo, possui um grau de instrução médio e se localiza na região central. Este cenário só foi possível traçar graças a um conjunto de sistemas automatizados desenvolvido no Laboratório de Redes e Comunicação (Larcom) da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC), coordenado pelo professor Leonardo de Souza Mendes. Os dados compõem o módulo de Gestão Social do Sistema Integrado de Governança Municipal (SIGM) e foram cedidos pela PMC para simulações.

O autor do estudo, Everton Luiz de Almeida Gago Júnior, acredita que a proposta muda o paradigma na tomada de decisões, pois elas serão baseadas em fatos reais e não em hipóteses como acontece com os sistemas tradicionais. “Desta forma, é possível encaminhar soluções que surtirão mais efeito nas políticas públicas”, destaca. O caso do cenário traçado na Prefeitura de Campinas em relação aos benefícios sociais é um exemplo. Com os dados apresentados de forma minuciosa, o administrador consegue visualizar a necessidade de ações que incluam as mulheres com deficiência no mercado de trabalho, uma vez que elas possuem um elevado grau de instrução.

Os softwares desenvolvidos na FEEC foram baseados em técnicas de mineração de dados por meio de mapas auto-organizáveis. Estes softwares são aplicados em governo eletrônico de instituições públicas e auxiliam o administrador na tomada de decisão com base em informações sistematizadas. Em geral, segundo Everton Gago, tanto a iniciativa privada como os órgãos públicos trabalham com volume intenso de dados de maneira dispersa. Daí a importância de se pensar em sistemas inteligentes para obter informações qualificadas, para auxiliar o processo de tomada de decisão.  

O modelo desenvolvido na FEEC permite agrupar as informações e compreender as características acerca destes agrupamentos. Isto significa identificar padrões e comportamentos ocultos nos dados operacionais das instituições de maneira clara e, consequentemente, analisar as possíveis decisões com mais eficiência. “Desta forma, pode-se propor soluções que favoreçam o cidadão, ou seja, este aspecto muda o paradigma da tomada de decisões, pois serão feitas baseadas em dados reais”, explica o engenheiro da computação, que teve a orientação do professor Leonardo.

Embora o sistema existente na Prefeitura de Campinas seja integrado e consiga automatizar várias ações tidas como burocráticas, ele não permite o cruzamento de informações entre as secretarias, ou seja, possui deficiências. Everton Gago propôs, então, que se incorporasse a técnica de mineração de dados como forma de análise inteligente dessas informações. A mineração de dados, explica ele, possibilita a descoberta de padrões até então desconhecidos, e os mapas auto-organizáveis são modelos promissores para a descoberta de informações ocultas em meio aos dados. O mapa auto-organizável é um tipo de Rede Neural Artificial, constituído por um conjunto de células computacionais interligadas entre si.

Publicação

Dissertação: “Mapas auto-organizáveis aplicados em governo eletrônico”
Autor: Everton Luiz de Almeida Gago Júnior
Orientador: Leonardo de Souza Mendes
Unidade: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC)