Guilherme Lichand

Inova&amp;Ação

No segundo artigo desta <a href="https://www.jota.info/coberturas-especiais/inova-e-acao/dados-vs-sistemas-erros-e-acertos-na-contratacao-de-tecnologia-pelo-setor-publico-29012019" target="_blank" rel="noopener">série</a>, abordo alguns casos brasileiros bem-sucedidos nos quais a contratação de tecnologia ajudou a produzir dados mais precisos sem aprisioná-los em sistemas proprietários, com impactos positivos sobre a qualidade das políticas públicas.
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<h3 align="justify">Acerto #1: Contratando dados sem sistema para informações mais granulares</h3>
Até 2006, o Censo Escolar da Educação Básica era coletado em papel. E isso era um enorme problema. O motivo é que o governo federal transfere recursos para os estados e municípios com base no número de alunos. Isso gerava incentivos para que esses entes subnacionais reportassem um número maior de matrículas do que realmente tinham nas redes. O resultado: má alocação de recursos para a Educação – uma vez que baseada em dados ruins –, e impossibilidade de um diagnóstico preciso sobre indicadores educacionais chave, como a razão entre o número de alunos e professores em diferentes redes.
A partir de 2005, iniciou-se a introdução do Educacenso – coleta de informações educacionais via aplicativo web, garantindo que as escolas pudessem entrar diretamente os dados e alterá-los no sistema sem que as informações precisassem ser enviadas em papel e posteriormente digitadas pela Secretaria. Com a sua introdução, o Brasil passou a ter dados por aluno. A partir de 2006, o novo sistema já estava plenamente funcional.
Imediatamente, o número de matrículas reportado pelas redes e aquele reportado pela população, em entrevistas domiciliares ao Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE) através da Pesquisa Nacional por Amostragem de Domicílios (PNAD), convergiu! Desapareceram mais de 3 milhões de “alunos fantasma”, simplesmente em função da produção de dados mais precisos.
<a href="https://www.jota.info/wp-content/uploads/2019/02/f93184315527c8bfc60ecb8e663054a2.png"><img class="aligncenter wp-image-179314 size-full" src="https://www.jota.info/wp-content/uploads/2019/02/f93184315527c8bfc60ecb8e663054a2.png" alt="" width="667" height="465" /></a>
O caso do Educacenso é um ótimo exemplo de como gerar dados de qualidade precisa ter precedência em relação à contratação de sistemas para geri-los. A contratação pelo Governo de tecnologia capaz de gerar dados mais precisos melhorou a qualidade das informações, economizou recursos públicos, melhorou a eficiência de sua alocação e a qualidade dos diagnósticos educacionais baseados nesses dados. Mais do que isso, a partir do Educacenso abriu-se a oportunidade de, pela primeira vez, acompanhar a trajetória acadêmica de cada aluno ao longo do tempo – fundamental para ter diagnósticos baseados em evidência sobre problemas fundamentais como repetência e evasão.
Evidentemente, a contratação desse novo modelo de produção de dados educacionais enfrentou resistência e desafios jurídicos muito similares àqueles que a coluna <a href="https://www.jota.info/coberturas-especiais/inova-e-acao" target="_blank" rel="noopener">Inova&amp;Ação</a>, do JOTA, tem destacado. <a href="https://www.slideshare.net/giorgiabarreto/sistema-de-coleta-online-do-censo-escolar-da-educao-bsica-educacenso">Esse texto</a> discute muito bem os diferentes problemas enfrentados, as soluções encontradas, e os ganhos para o cidadão.
Educação nos traz ainda um outro exemplo incrível de contratação de dados sem sistema, com enorme ganhos para a qualidade das políticas públicas: a Prova Brasil. Com a introdução do Índice de Desenvolvimento da Educação Básica (IDEB), há 10 anos, o Brasil passou a avaliar o desempenho por escola. O IDEB é computado como a média das notas de Matemática e Português, penalizada por reprovação. A necessidade de acompanhar o índice por escola fez necessário contratar a avaliação censitária, para todas as escolas. Antes, apenas para uma amostra representativa das escolas era avaliada, situação que permitia diagnósticos apenas ao nível estadual – agregado demais para desenhar políticas públicas adequadas ao contexto de cada comunidade escolar.
De posse dos novos dados, foi possível entender pela primeira vez a situação das escolas e sua variação ao longo do tempo, identificando oportunidades enormes para implementar regimes de colaboração (aproximando escolas com desempenhos muito diferentes apesar de condições sócio-economicas similares) e para melhorar a focalização de políticas de transferência, sobretudo aquelas envolvendo dinheiro direto na escola.
<a href="https://www.jota.info/wp-content/uploads/2019/02/06ce3d7a73ba0b6a5d56a162475fdee1.png"><img class="aligncenter wp-image-179315 size-large" src="https://www.jota.info/wp-content/uploads/2019/02/06ce3d7a73ba0b6a5d56a162475fdee1-1024x637.png" alt="" width="1024" height="637" /></a>
Fonte: “Por que o Brasil não avança?”, Ricardo Paes de Barros, Samuel Franco e Laura Muller Machado
Ainda há muito progresso por fazer. Em particular, contratar sistemas que possam ativar esses dados para tornar mais efetiva a colaboração entre escolas de mesmo nível sócio-econômico mas com grande desigualdade de resultados educacionais. Mas essa discussão somente faz sentido porque agora temos dados com a granularidade necessária, e esses dados não estão aprisionados em um sistema proprietário.
<h3>Acerto #2: Contratando dados sem sistema para informações em alta frequência</h3>
A contratação da produção de dados de criminalidade, mesmo sem a contratação conjunta de sistemas para ativá-los de modo a apoiar ou automatizar decisões gerenciais, também ilustra casos de sucesso em pelo menos duas instâncias no Brasil.
Em São Paulo, o Infocrim foi introduzido em 2002. A base de dados geolocalizados, alimentada continuamente por todos os Boletins de Ocorrência ao longo do dia, fica à disposição de toda a polícia do Estado, civil e militar, e dos municípios que requisitam acesso. Esses dados não apenas permitem à polícia desenvolver melhores estratégias de combate ao crime, mas também vem permitindo a pesquisadores desde então entender o impacto de políticas públicas como a Lei Seca sobre diferentes indicadores de criminalidade. 
Com o apelo atual de tecnologias, como inteligência artificial, para prever a localização de crimes, é tentador investir diretamente nesses sistemas. Entretanto, produzir dados de maior qualidade, centralizados e em alta frequência, é não apenas condição necessária para que esses sistemas tenham alguma esperança de gerar valor para sociedade; gera também externalidades positivas para outras áreas que não necessariamente ficam sob o guarda-chuva da Segurança Pública. 
Um exemplo emblemático é a <a href="http://reap.org.br/organizacao-industrial/spillovers-from-conditional-crash-transfers-bolsa-familia-and-crime-urban-in-brazil/">avaliação do Bolsa Jovem</a>, política de assistência social que paga um valor adicional às famílias beneficiárias do Bolsa Família se os adolescentes de 15 a 17 anos estiverem frequentando a escola. A avaliação mostrou que essa política foi efetiva em reduzir a criminalidade no entorno das escolas. Se a produção de dados de ocorrências fosse empacotada em um sistema gerencial no processo de contratação, dificilmente seria possível explorar esses dados para fins tão diferentes.
Mais recentemente, no Estado do Rio de Janeiro, o Instituto de Segurança Pública adotou procedimento parecido (o ISP-GEO) para analisar a mancha criminal. A análise das ocorrências, antes feita de forma independente pela política militar, indicava que o crime não seguia nenhum padrão geoespacial, e que portanto não havia como otimizar o patrulhamento. A centralização dos dados de ocorrências e a agregação dos dados em alta frequência mostrou que isso não era verdade: <a href="https://g1.globo.com/rio-de-janeiro/noticia/aplicativo-mostra-que-metade-dos-roubos-de-rua-do-grande-rio-em-2016-ocorreu-em-2-da-area-diz-isp.ghtml">metade dos roubos de rua da Região Metropolitana do Rio em 2016 ocorreu em 2% do território</a>. 
Joana Monteiro, diretora-presidente do ISP, destaca o <a href="https://g1.globo.com/rj/rio-de-janeiro/noticia/2018/12/21/isp-defende-estudo-de-mancha-criminal-para-patrulhar-areas-com-mais-homicidios-no-rj.ghtml">potencial desses dados para reduzir homicídios no Estado</a>. Contratar o desenvolvimento de sistemas agora pode ajudar. 
<h3>Acerto #3: Induzindo (sem contratar!) o desenvolvimento de sistemas através de dados abertos</h3>
Diante da explosão de aplicativos de mobilidade urbana ao redor do mundo na última década, havia uma pressão para que o município de São Paulo contratasse o desenvolvimento de seu próprio aplicativo para informar os usuários sobre tempo de espera dos ônibus em toda a cidade. 
Ciro Biderman, Chefe de Gabinete da SP Trans entre 2013 e 2015, percebeu que isso seria uma má ideia. O Governo poderia contratar o desenvolvimento de seu próprio aplicativo, mas dificilmente faria isso tão bem quanto o setor privado – com menos amarras institucionais e jurídicas, menos aversão ao risco e menos restrições de liquidez. 
Dados de qualidade já existiam, registrados em equipamento embarcado (AVL, o GPS dos onibus), mas não estavam prontamente disponíveis para serem capturados por um aplicativo. Assim, ao invés de contratar o desenvolvimento do aplicativo, o que a SP Trans fez foi desenvolver APIs para que os dados dos AVL pudessem ser acessados de maneira simples e segura, e realizou hackathons para induzir empreendedores a utilizar esses dados. 
Daí surgiram iniciativas como o “Cadê Meu Ônibus?”, aplicativo que monitora o deslocamento dos veículos e prevê os horários de chegada para diferentes linhas, e a “Moovit”, que incentiva a utilização do transporte público ao remunerar o usuário que utiliza ônibus ao invés do carro. Incentivar a trocar de modal é certamente estratégico para a prefeitura, e foi possível graças à abertura dos dados do GPS dos ônibus. Estou certo de que nem mesmo o Ciro imaginava que esses dados teriam usos tão diversos, e com ganhos tão expressivos para a experiência do usuário – o cidadão – em sua relação com o transporte público e a mobilidade na cidade.
Em Educação, também vimos um caso recente em que dados abertos e hackathons estimularam o desenvolvimento de sistemas que, de outra forma, teriam que ser contratados. O Pátio Digital, iniciativa da Secretaria de Educação do município de São Paulo, abriu os dados de merenda das escolas públicas, e realizou um hackathon para engajar desenvolvedores no desafio de produzir um “bot da merenda” para que os pais de alunos da rede pública pudessem acompanhar o que os filhos estavam comendo na escola. 
Economia para o Governo e melhor qualidade do serviço público para o cidadão.

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JOTA

A 2ª parte de uma série de três artigos sobre o tema

Dados vs. sistemas: 3 acertos na contratação de tecnologia pelo setor público

Este texto integra a cobertura de novos temas do JOTA. Apoiadores participam da escolha dos temas, mas não interferem na produção editorial. [Conheça o projeto!](/pro#jota-discute)