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Falta de dados dificulta combate ao coronavírus em favelas no mundo

Publicado 06.05.2020, 11:50
Atualizado 06.05.2020, 11:55
© Reuters. Comunidade da Rocinha, no Rio de Janeiro

Por Rina Chandran

BANGCOC (Thomson Reuters Foundation) - Conter os focos de coronavírus nas amplas favelas do mundo está sendo dificultado pela escassez de dados confiáveis, disseram especialistas nesta quarta-feira, pedindo um mapeamento e pesquisas mais amplos que ajudem a lidar com a crise de saúde global.

A pandemia já infectou mais de 3,5 milhões de pessoas em todo o globo e matou cerca de 250 mil, de acordo com levantamento da Reuters.

Algumas das pessoas mais atingidas são as que moram em favelas densamente povoadas e em assentamentos informais com pouca ou nenhuma água encanada e sistemas de esgoto inadequados.

As autoridades municipais têm poucos dados sobre estes assentamentos, o que torna mais difícil rastrear a disseminação da doença, identificar as pessoas em risco e direcionar os esforços de ajuda, disse Megha Datta, diretora da Geospatial Media and Communications, uma empresa de tecnologia da Índia.

"Não se consegue monitorar o que não se mediu. O acesso a locais precisos é imperativo para uma reação a desastres eficaz e uma redução de riscos", explicou.

"Mas ferramentas de navegação não se aplicam a favelas porque elas não foram mapeadas. A morfologia complexa e diversa das favelas também dificulta a extração de dados através de métodos padronizados", acrescentou.

Cerca de um terço da população urbana mundial vive em assentamentos informais, de acordo com a Organização das Nações Unidas (ONU).

Essas comunidades podem representar de 30% a 60% das habitações das cidades, mas normalmente são subestimados nas contas.

Identificar e monitorar com métodos tradicionais, como pesquisas de porta em porta, consome tempo e dinheiro. Como a tecnologia se torna mais barata, autoridades que vão do Rio de Janeiro a Mumbai estão preferindo imagens de satélites e drones.

Atualmente, uma ferramenta de mapeamento do Banco Mundial que usa inteligência artificial, imagens de satélites e em três dimensões está ajudando cidades a identificarem as áreas que correm mais risco de propagar o coronavírus, como torneiras ou banheiros comunitários, ou onde o distanciamento social é impraticável.

© Reuters. Comunidade da Rocinha, no Rio de Janeiro

Mas manter dados precisos é desafiador, porque as comunidades irregulares mudam muito rapidamente, disse Nikhil Kaza, professor-associado de planejamento municipal e regional da Universidade da Carolina do Norte.

"Alguns assentamentos são temporários, outros são caracterizados por uma permanência precária. Então é difícil criar estimativas populacionais ou estatísticas de saúde para estas vizinhanças transitórias", disse ele à Thomson Reuters Foundation.

((Tradução Redação São Paulo, 55 11 56447505)) REUTERS MPP

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