1Introdução

Os efeitos da revolução digital já haviam sido amplamente debatidos quando, em 2020, com a pandemia causada pelo novo coronavírus, os meios digitais passaram a fazer parte do cotidiano de milhares de pessoas ao redor do mundo, fossem elas adeptas ou não. A realidade que se impõe abre oportunidade para novas discussões sobre o papel do digital e da comunicação digitalmente mediada. A pandemia de Covid-19 também evidenciou a dimensão central dos dados geolocalizados. Estudos como os desenvolvidos pelo LabCidade¹, por exemplo, contribuem para a leitura espacial da disseminação dos casos na metrópole paulista. Conforme Tavolari (2020), os dados geolocalizados são fundamentais para medir o impacto de políticas de isolamento. 

Avanços no campo das geotecnologias, tais como o lançamento do Google Maps em meados de 2005, ocasionaram a ubiquidade dos dados geolocalizados, a ampliação de aplicativos baseados na localização do usuário (Waze e Tinder) e a utilização de mapas online como base nos serviços de busca por informações (BATTY et al., 2010). A popularização do uso das geotecnologias pode ser de grande utilidade para o planejamento e a gestão urbana, num movimento de duplo sentido, do público para o governo e vice-versa. É cada vez mais comum o município disponibilizar plataformas e/ou aplicativos que permitem o acesso a uma série de mapas e dados georreferenciados (GeoSampa² e SIGNH³). Ao mesmo tempo, surgem iniciativas como o Colab.re⁴, rede social em que os usuários registram problemas de infraestrutura urbana, e algumas prefeituras, a exemplo de Porto Alegre, acompanham essas contribuições (BUGS, BORTOLLI, 2018). 

Todos os dados produzidos por uma cidade são importantes para as políticas públicas urbanas. E a maioria das informações necessárias para sua formulação contém um componente espacial (SIEBER, 2006). Dentre os dados comumente utilizados no planejamento e na gestão urbana podem-se citar os físico-territoriais (topografia), os socioeconômicos (faixa etária) e os cadastrais (parcelamento do solo) (RAMOS, 2005). Neste estudo, entretanto, o foco são os dados da dimensão humana, considerados tão importantes e igualmente necessários para tornar as cidades lugares melhores para se viver quanto os demais (KAHILA, 2008; BUGS, 2019). 

Atualmente, esses dados podem ser produzidos tanto de forma voluntária, em plataformas colaborativas, quanto involuntária, através de aplicativos que coletam as informações de deslocamentos. Em ambas as situações os cidadãos são coprodutores de dados mediante o uso massivo de ferramentas digitais, mapas online e dispositivos móveis com sistema de posicionamento global (GPS) (BATTY et al., 2012). Ou seja, planejadores e profissionais não são mais os únicos produtores e usuários das informações relativas às questões urbanas (ROCHA, PEREIRA, 2010; BUGS, REIS, 2017). Essas diversas fontes de dados podem auxiliar no entendimento da vida urbana do ponto de vista humano, dos habitantes, de quem faz a cidade, os usuários mais importantes do ambiente urbano (HORELLI, 2013; MEHAFFY, 2014). 

Se o potencial das tecnologias digitais para apoiar ações participativas de baixo para cima já era aclamado por estudiosos, e parecia ser inevitável que formas tradicionais de participação fossem paulatinamente complementadas por arenas digitais (ROCHA, PEREIRA, 2010; HORELLI 2013; BUGS, 2019), no cenário atual, ele se reafirma. Enfim é chegado o momento da participação mediada por tecnologias digitais se tornar uma prática corrente? Segundo a visão inclusiva da revolução digital, todos os habitantes podem e devem participar da construção de propostas de intervenção urbana e da gestão da cidade, e as tecnologias podem ser um poderoso instrumento nessa tarefa (MENDES, 2020). Com isso em vista, apresentamos uma ação cidadã de levantamento colaborativo de dados sobre mobilidade ativa, mediada por plataforma digital. Este trabalho pretende refletir sobre estas questões no âmbito da nova dimensão digital vivenciada. Esperamos, assim, contribuir com as discussões que se reapresentam no momento atual sobre a presença das tecnologias digitais em diversos âmbitos de nossas vidas e, consequentemente, seu papel no planejamento e na gestão urbana.

O projeto Rumbora se Amostrar coletou dados relacionados ao uso da bicicleta em São Luís e Grande Ilha, no estado do Maranhão, com o objetivo de evidenciar a realidade e dar representatividade para os habitantes adeptos à mobilidade ativa nessas cidades. Por mobilidade ativa entende-se aquela que utiliza unicamente o esforço físico do ser humano para locomoção, sendo o uso da bicicleta e a caminhada as formas mais comuns (SARAIVA et al., 2019). Inclusive, por ser uma alternativa saudável, relativamente barata e com distanciamento seguro, tem-se constatado, durante a pandemia, um aumento no número de ciclistas em algumas cidades (CUARENTENA, 2020). O levantamento em questão foi realizado por meio de um questionário online, disponibilizado no período de dezembro de 2018 a agosto de 2019, totalizando 808 respostas. Dentre as 46 questões formuladas, cinco solicitaram que a resposta fosse dada usando um mapa online interativo. 

Assim, através da análise descritiva dos resultados, objetiva-se discutir a relevância de metodologias online de coleta de dados produzidos pelos cidadãos. Além disso, busca-se refletir sobre as possibilidades de uso e aplicação dos resultados para a construção de propostas de intervenção e de políticas urbanas mais adequadas aos anseios de uma sociedade hiperconectada. Em específico, são demonstradas etapas do processo de análise espacial dos dados geolocalizados, que podem auxiliar na inclusão dos dados da dimensão humana, com destaque para as mulheres, no planejamento e gestão urbana das cidades pós-pandemia.

O artigo está estruturado em quatro partes: a primeira apresenta o contexto e as especificidades do projeto Rumbora se Amostrar; a segunda, descreve a metodologia de coleta de dados aplicada e a ferramenta digital utilizada; a terceira, expõe os resultados, divididos em perfil dos respondentes, recorte de gênero e mapas temáticos dos dados geolocalizados; por fim, a última seção traz reflexões sobre o estudo desenvolvido e suas contribuições.

2Projeto Rumbora se Amostrar

O projeto Rumbora se Amostrar coletou informações sobre uso da bicicleta na região ilustrada na Figura 1, compreendida por São Luís, São José de Ribamar, Raposa e Paço do Lumiar, com a finalidade primeira de incidir nas políticas públicas de mobilidade urbana⁵, além de gerar dados para fomentar pesquisas acadêmicas e salvaguardar o direito de participação da sociedade na revisão, elaboração e acompanhamento do Plano de Mobilidade Urbana⁶. Neste ano, a iniciativa recebeu reconhecimento de menção honrosa na categoria Levantamento de Dados e Pesquisas do VII Prêmio Promovendo a Mobilidade por Bicicletas no Brasil⁷. Os dados da pesquisa, assim como o material produzido (infográficos e relatórios), estão disponibilizados publicamente no site do projeto⁸ (acesso livre, irrestrito, com citação da fonte). 

Fig. 1: Mapa de São Luís e Grande Ilha. Fonte: Autores, 2020 e Open Street Map.

São Luís e Grande Ilha contam com uma população aproximada de 1.310.000 hab. (Censo de 2010 do IBGE). O Maranhão possui a quarta maior frota de veículos do Nordeste, o que implica aproximadamente 1.620.000 veículos, segundo os dados do Departamento Nacional de Trânsito por meio do Registro Nacional de Veículos Automotores (DENATRAN, 2018). Segundo o órgão, aproximadamente 51% da frota de veículos em São Luís é de automóveis. Em contrapartida, a inexistência de dados capazes de evidenciar a realidade de pessoas adeptas da mobilidade ativa e, consequentemente, sua consideração na formulação de políticas públicas, afirma a relevância do projeto. A inexistência de um dado estatístico não aniquila o que é encontrado nas ruas das cidades. 

Em 2017, São Luís elaborou seu Plano de Mobilidade Municipal (Lei nº 6.292) em um pacote de leis em caráter de urgência, sem leitura dos textos na Câmara, nem participação popular, em dissonância aos princípios e diretrizes garantidos e previstos pela Política Nacional de Mobilidade Urbana - PNMU, Lei nº 12.587/2012. Segundo a PNMU, a bicicleta deve ser considerada como prioridade por ser um modo ativo de deslocamento face aos transportes motorizados (art. 6, II). O transporte ativo é o deslocamento propulsionado pela atividade humana, incluindo o andar a pé ou utilizando a bicicleta, patins, patinete, skate. As pessoas são os principais atores neste cenário. Buscou-se, portanto, com o levantamento, garantir um debate democrático e participativo a partir de um diagnóstico da realidade local que considere os anseios e as necessidades da população.

Para além do tema da mobilidade ativa, considerando as particularidades vivenciadas, o projeto investigou também como a mulher se desloca na cidade, a fim de compreender como os deslocamentos percorridos pelas mulheres da Grande Ilha ocorrem, e identificar as barreiras físicas, psicológicas e sociais enfrentadas por elas, as vulnerabilidades às quais se sujeitam e as principais motivações para realizarem seus deslocamentos. A pesquisa propôs um bloco específico de perguntas, intitulado “Chega de Assédio”, para dar visibilidade à problemática, expondo a realidade à qual as mulheres se sujeitam, seja na rua, seja nos transportes públicos. Dessa forma, identificam-se o contexto e possíveis semelhanças ou contradições, tendo em vista que estudos prévios indicam que características individuais e sociais geram diferentes padrões de mobilidade urbana (VASCONCELLOS, 2016).

3Levantamento colaborativo de dados

A seguir, são apresentados a estrutura do questionário online aplicado e a ferramenta digital utilizada no levantamento colaborativo de dados.

3.1Questionário online

A divulgação do projeto Rumbora se Amostrar se deu pelas redes sociais, por campanhas orgânicas e impulsionadas. Nesses momentos foi informado o link para o acesso à página do projeto com uma breve explicação sobre os seus objetivos, contato dos organizadores e ingresso de forma aberta à plataforma do questionário. Logo após o aceite em participar da pesquisa, o respondente era levado a uma página de introdução sobre o funcionamento das perguntas que previam a resposta pela utilização dos mapas, iniciando em seguida o questionário propriamente dito. A última questão solicitava o e-mail àqueles que desejassem acompanhar as ações do projeto e/ou receber retorno da pesquisa.

As perguntas do questionário podem ser agrupadas em quatro blocos, com um questionamento principal cada, conforme segue:

1.Quem é você no rolê de bicicleta? Perguntas comuns a todos, quanto à situação socioeconômica, desde o gênero até a ocupação. Nos casos em que a respondente se declarasse mulher, acrescentavam-se perguntas sobre estado civil e filhos, por exemplo, além das questões sobre assédio (à parte, respondidas por todas as mulheres, as que utilizam e as que não utilizam a bicicleta), tais como: “Você já vivenciou situações de assédio nos deslocamentos de bicicleta?”.

2.Qual a sua relação com a bicicleta? Perguntas relacionadas ao comportamento dos ciclistas, as motivações existentes, ou não, para que a bicicleta seja utilizada como modo de transporte urbano e se participa de algum grupo afim. Essas perguntas não compunham o questionário da demanda potencial, respondido só por mulheres que não utilizam bicicleta. Para este público, as perguntas voltaram-se a compreender a disposição para usarem bicicleta em seus deslocamentos (por exemplo: “Quais são os três principais motivos que te impedem de usar a bicicleta na cidade?”). 

3.Qual o teu movimento com a bicicleta? Perguntas sobre o movimento desempenhado pelos ciclistas, a fim de apreender por onde e como transitam frequentemente: origem e destino, quanto tempo é despendido nas viagens, qual trajeto percorrem e em qual horário costumam realizá-lo, dentre outras.

4.Como você se sente ao pedalar pela Grande Ilha? Perguntas visando compreender quais sentimentos perpassam a vida das pessoas que aderem ao uso da bicicleta em suas rotinas (por exemplo: “Quais são os problemas enfrentados cotidianamente?”, “Quais os pontos mais fáceis para andar de bike na região? e os mais difíceis?”).

O Quadro 1 apresenta as cinco perguntas que foram concebidas para serem respondidas utilizando o mapa online. Dependendo da pergunta, o respondente tinha a possibilidade de marcar de 1 até 3 ocorrências, representando, com um marcador (ponto), a localização da sua resposta. Desse modo, estas respostas contêm uma informação adicional, a sua localização.

Quadro 1: Perguntas que previam o uso de mapas. Fonte: Autores, 2020.

3.2Ferramenta digital

Plataformas de pesquisa online são amplamente utilizadas, mas, via de regra, não possuem ferramentas para a construção de questionários utilizando mapas e, por consequência, de coleta dos dados georreferenciados. O projeto Rumbora se Amostrar empregou a ferramenta GS - GAUPSurvey⁹ que, tecnicamente falando, é uma bifurcação do Limesurvey, ambos de código aberto. Com o GS é possível criar, dentro do menu de perguntas padrão do Limesurvey¹⁰, perguntas cujas respostas sejam dadas através da marcação de lugares no mapa, no formato de áreas (pontos ou polígonos) e/ou rotas (linhas), conforme a Figura 2. A geolocalização é armazenada pelos valores do par de coordenadas (latitude e longitude), exportadas na forma de tabela (*.csv), juntamente com as demais respostas do questionário. As coordenadas podem ser plotadas em software de Sistemas de Informação Geográfica - SIG, explorando a potencialidade destes ambientes computacionais, além de possibilitar a elaboração de visualizações dinâmicas nos Webmapas. A ferramenta também foi utilizada para subsidiar os trabalhos de revisão do plano diretor e de elaboração dos planos de mobilidade na Serra Gaúcha (BUGS et al., 2019).

Fig. 2: Interface gráfica mostrando pergunta que prevê a resposta marcando pontos no mapa (GS). Fonte: Autores, 2020.

4Resultados

Nesta seção, são expostos os resultados, divididos segundo a caracterização do perfil dos respondentes, mulheres respondentes e dados geolocalizados.

4.1Caracterização do perfil do respondente

O questionário ficou disponível online e com acesso aberto de dezembro de 2018 a agosto de 2019, totalizando 808 respostas nesse período. Ele também foi aplicado presencialmente, em locais públicos, a fim de ampliar o acesso à plataforma. Em números arredondados, 72% dos respondentes se declararam mulheres¹¹ e 28% homens. Menos de 1% declarou outra identidade de gênero. Em relação à raça e cor, 34% declararam-se negras, 22% brancas, 43% pardas e apenas 1% indígena — ver gráficos da Figura 3. Pouco mais da metade, 51% dos respondentes, têm alto grau de instrução, isto é, cursou ou está cursando ensino superior ou pós-graduação. Os respondentes entre 20 e 29 anos representam o 38%, seguidos de 27% entre 30 e 39 anos, 15% entre 10 e 19, 12% entre 40 e 49 anos, e apenas 8% com idade acima dos 50 anos. Quanto à ocupação, 28% são trabalhadores formais, 24% autônomos e 22% estudantes. Ainda, 7% fazem “bico”/“freela” ou trabalham eventualmente, e 9% estão desempregados. No que diz respeito à renda, 7% não responderam. Dos que responderam, 28% têm renda de até 1 salário mínimo (s.m.), 25% não têm renda, 18% dizem ter renda entre 1 e 2 s.m, 8% de 2 a 3 s.m, 5% afirmaram possuir renda entre 3 e 5 s.m., 6% entre 5 e 10 s.m., e 3% acima de 10 s.m., conforme gráficos da Figura 4.

Fig. 3: Gênero e Raça/cor. Fonte: Autores, 2020.

Fig. 4: Idade e renda. Fonte: Autores, 2020.

4.2Mulheres respondentes

Tendo em vista o recorte de gênero, o perfil de mulheres foi diagnosticado no primeiro bloco de perguntas, dividindo-as entre usuárias ou não de bicicleta na sua mobilidade diária. Das 582 respondentes que se declararam mulheres (72% do total), 28% (162) são usuárias de bicicleta como modal de transporte e 72% (420) não são usuárias, as quais foram direcionadas às questões sobre demanda potencial. A seguir é resumido o perfil identitário das mulheres respondentes.

Elas se declararam como sendo 76% cis¹² e 66% solteiras, seguidas por 28% de casadas ou em união estável. Em relação à raça/cor, 44% se autodeclararam como pardas, seguidas de 38% de mulheres negras e 17% brancas. Ainda, 65% das respondentes não têm filhos e a faixa etária de maior representatividade foi entre 20 e 29 anos (40%). Sobre o grau de instrução, 31% das respondentes possuem ensino médio completo e 12% incompleto. Superior completo representa 18,5%, enquanto 18% afirmaram não o ter concluído. Só houve uma resposta para “sem estudo”. Parte considerável das respondentes, cujo percentual foi de 33%, declarou não possuir renda. Seguido pelo percentual de 30% que declara ter renda de até 1 s.m. Com relação à ocupação, 25,5% se declararam estudantes, e outras 25,5% afirmam desempenhar trabalho formal. Percentual próximo, de 23%, representa as trabalhadoras autônomas, ao passo que 10% afirmam estar desempregadas, 6% das respostas foram dadas como “bico”/“freelas” e 4,5% donas de casa.

4.2.1 Demanda potencial

Na primeira pergunta específica sobre a demanda potencial — “Quais os três meios de locomoção que você utiliza com maior frequência?” —, como primeira opção (havia a possibilidade de marcar até 3 opções, por ordem de importância) encontrou-se: a pé (40%), seguido de ônibus (35%). Os meios de locomoção a pé e ônibus estão quase empatados quando contabilizadas todas as ocorrências: a pé com 27%, ônibus com 28%. Assim como carro e táxi/Uber, com 13% cada. Táxi/Uber aparecem em destaque apenas como 3ª opção.

Os principais motivos de deslocamentos realizados diariamente mais citados foram: trabalho (47%) e estudo (31%). Para 41%, lazer é a segunda opção mais escolhida. E 46% escolheram compras como terceira opção — ver Figura 5. Contando todas as ocorrências, lazer tem 27%, seguido por compras, com 25%, trabalho, com 21%, e estudo, com 16%. Ao serem questionadas se fazem uso combinado de um ou mais meios de transporte numa mesma viagem, 67% das respondentes revelaram não combinar meios de transporte. Destas, a maioria, 66%, usa o ônibus e 21% utilizam veículo próprio. Do 33% das respondentes que fazem uso combinado, 39% utilizam ônibus e 31% vão a pé, 9% usam veículo próprio e 10% táxi/Uber.

Fig. 5: Motivos de deslocamento. Fonte: Autores, 2020.

A Figura 6 mostra que a média predominante de tempo dispensado diariamente nos deslocamentos é de 1 a 2 horas para 84%. Daquelas que utilizam o ônibus, 55% costumam esperar de 15 a 30 minutos na parada e 28% de 35 a 50 minutos. No tocante aos três principais desafios que enfrentam ao se locomover/deslocar pela cidade, quase empatam em primeira opção de escolha a insegurança/medo de circular sozinha, com 21%, a ineficiência/não atende à demanda, com 23%, e a superlotação para 22%. O desafio que mais ocorre como segunda opção é a superlotação (22%) e na terceira opção insegurança/medo de circular sozinha (20%). Apenas 38% das respondentes vivem com pessoas que também utilizam a bicicleta para se locomover.

Sobre os três principais motivos que as impedem de usar a bicicleta na cidade, em primeiro lugar está o fato de não possuir uma bicicleta para 40% — se supõe que isso pode estar atrelado à falta de condições financeiras, já que mais de 60% não possui renda ou recebe até 1 s.m. A segunda opção de escolha que mais aparece é trânsito/medo de compartilhar a via com veículo motorizado com 23%, e risco de assaltos (20%) na sequência. 

Ainda conforme a Figura 6, 44% teriam a disposição para usar a bicicleta como meio de transporte, declarando que usariam, mas com cautela (prefeririam pedalar em locais com ciclovias/ciclofaixas e só dividiriam o espaço com os carros em ruas sem tráfego intenso). Ao passo que 28% usariam, mas com muita cautela (somente se houvesse ciclovias/ciclofaixas na maior parte do percurso e em ruas com baixíssimo tráfego) e apenas 15% usariam sem medo (mesmo compartilhando com um trânsito intenso e altas velocidades). Apenas 13% não teriam interesse em utilizar a bicicleta. Esses números comprovam que a falta de ciclovias é o grande impeditivo para a mobilidade ativa. Matéria recente do portal de notícias G1 (G1 MA, 2020) afirma que a falta de ciclovias é uma reclamação constante em São Luís.

Fig. 6: Tempo de deslocamento e disposição para o uso da bicicleta. Fonte: Autores, 2020.

4.2.2 Chega de assédio

Elencaram-se, neste bloco, os tipos de assédios comumente sofridos pelas mulheres, dentre eles: a cantada, o fiu-fiu e a buzinada. Também foi deixada a opção “outros” para que fosse descrita uma situação diversa que poderia ser classificada como assédio. As respostas declaradas como sendo comportamentos equivalentes e que não estavam listadas foram: “Encostando dentro do ônibus”, “Esfrega, esfrega”, “Palavras imorais”, “Passada de mão: -na perna; -na bunda…” e “Perseguições”. Outras utilizaram o campo para declarar que foram sujeitas a todos os tipos de assédio elencados pelos questionários, ao relatarem: “Todas as opções anteriores”. Também foi possível identificar casos em que o sujeito chegou a se masturbar e mesmo de que tentou estuprar a vítima. Disponibilizou-se um campo para que a vítima pudesse relatar, de forma detalhada, a situação caracterizadora do assédio. Um total de 164 relatos por escrito podem ser acessados no site do projeto. Tais relatos escancaram uma realidade velada. Ao todo, 60% das mulheres afirmam ter vivenciado assédio em seu deslocamento diário. Considerando apenas as usuárias de bicicleta (28% do total das respondentes), são 55%. Os meios de transporte mais utilizados pelo público em questão são o transporte coletivo e os modos individuais de deslocamento.

4.3Dados geolocalizados

Para demonstrar o potencial de aplicação dos dados geolocalizados, as figuras a seguir ilustram algumas etapas e/ou estratégias de representação dos dados da dimensão humana tratados como uma camada de informação equivalente às demais comumente utilizadas no planejamento urbano. A Figura 7 é um mosaico com quatro mapas, resultantes da transposição do valor tabulado (coordenadas geográficas), onde cada ocorrência é representada por um ponto plotado sobre a área de estudo. 

Fig. 7: Mapas com os dados espacializados. Fonte: Autores, 2020 e Open Street Map.

Nas análises exploratórias visuais iniciais, investiga-se a agregação espacial dos pontos para delinear áreas de concentração que, no caso, relacionam-se diretamente com a estrutura viária existente. Nesta etapa, faz-se necessário tratar os “ruídos”, como, por exemplo, pontos sobre a água. Devido à operabilidade em mapa online, o respondente pode gerar respostas indesejadas e mesmo assim avançar no questionário. Nesses casos, opta-se pela remoção da resposta, já que ela não teria validade nas análises subsequentes. Cabe mencionar que a plataforma permite a realocação ou eliminação do ponto.

No mapa da Figura 8, resultante da pergunta “Qual a região/bairro/cruzamento que você considera importante ter uma ciclovia/ciclofaixa?”, observa-se concentração de resposta nas áreas urbanizadas do município de São Luís. Ainda que as ciclovias e ciclofaixas sejam estruturas contínuas, percebe-se uma fragmentação das ocorrências, indicativo de demanda generalizada. Se destacam os pontos aos longo dos principais eixos de circulação, sob a justificativa do uso geral, compatível com a escala regional de apresentação do mapa.

Fig. 8: Mapa da sugestão de localização de ciclovias/ciclofaixas. Fonte: Autores, 2020 e Open Street Map.

Avançando nesta questão, aplicou-se o processo de estimativa de densidade por kernel, conhecido como mapa de calor, que permite uma leitura mais rápida da concentração das ocorrências. Na Figura 9, as manchas avermelhadas evidenciam que as maiores concentrações estão, de fato, ao longo das vias que circundam a zona central de São Luís, sendo trechos da Av. Jerônimo de Albuquerque (entre Av. São Luís Rei de França e Av. Daniel de la Touche), seguidos por trechos nas Av. dos Holandeses, Av. dos Portugueses (sobre a Barragem do Bacanga), Av. Guajajaras e Av. Beira Mar. Como passo seguinte, sugere-se o cruzamento com outras camadas de informação.

Fig. 9: Mapa de calor com concentração de sugestões de locação de ciclovias/ciclofaixas. Fonte: Autores, 2020 e Open Street Map.

Nesta direção, buscaram-se dados das ciclovias existentes junto a órgãos oficiais, porém, sem sucesso. Alternativamente, encontraram-se, na plataforma colaborativa Open Street Maps¹³, apenas alguns trechos dos escassos 18 km de ciclovias existentes em São Luís, a segunda capital com a menor quantidade de ciclovias no país (G1 MA, 2018), visíveis na Figura 10. Essa dificuldade de obtenção de informações públicas viola a lei de acesso à informação, que prevê a democratização dos dados para que possam ser livremente usados pela população. De momento, é um desafio enfrentado pelos gestores urbanos que limita a construção coletiva de propostas de intervenção, diferentemente do que ocorre em outras realidades¹⁴. 

Fig. 10: Mapa com as ciclovias existentes. Fonte: Autores, 2020 e Open Street Map.

A Figura 11 mostra, ainda, o cruzamento, numa escala mais aproximada, entre os pontos de ciclovia/ciclofaixa desejados e aqueles marcados como fáceis ou difíceis de pedalar. Em algumas áreas, é possível observar a relação espacial entre os pontos que representam o desejo por infraestrutura viária melhorada (roxo) e agrupamentos de pontos que representam dificuldade em locomover-se de bicicleta (vermelho). Ao passo que alguns trechos (como a Av. Litorânea) com infraestrutura adequada (verde) apresentam menor número de pontos de ciclovia/ciclofaixa sugeridas.

Fig. 11: Pontos de ciclovia/ciclofaixa sugeridos (roxo) e pontos fáceis (verde) ou difíceis (vermelho) de pedalar. À esquerda trecho da Av. Jerônimo de Albuquerque e à direita trecho da Av. Litorânea e Av. dos Holandeses. Fonte: Autores, 2020 e Open Street Map.

5Consideraçõe finais

Este trabalho apresentou os resultados do projeto Rumbora se Amostrar, que utilizou uma plataforma digital para o levantamento colaborativo de dados sobre a mobilidade ativa em São Luís e Grande Ilha no Maranhão. Os dados e os resultados preliminares trazem importantes informações, inacessíveis em outras fontes de dados, para que se instrumentalizem políticas públicas de fomento ao uso da bicicleta, além de trabalhos acadêmicos e pesquisas relacionadas. Assim, o projeto cumpre a função de diagnosticar a realidade e dar representatividade para os habitantes adeptos da mobilidade ativa nessas cidades. Ademais, confere aos participantes a condição de cocriadores de dados que deveriam ser aplicados no planejamento urbano, invertendo a lógica das consultas tradicionais, de apenas reagir às propostas.

No entanto, tais instâncias participativas nem sempre são realizadas, pois inexiste vontade política para inserir iniciativas que demonstrem os interesses da população. A violação aos mecanismos participativos se revela no desinteresse em promover audiências públicas, no caso do Plano de Mobilidade de São Luís, e na escolha estratégica de grupos para comprovar a participação da sociedade civil em debates que não dialogam com os anseios da população de forma inclusiva. No contexto local, a utilização de dados digitais da dimensão humana passa pela adoção de novas metodologias de trabalho, bem como pela abertura para se lidar tanto com a opinião do público quanto com os novos fluxos de informação da era digital, como aponta Bugs (2019).

O número de respondentes e a variedade de perfis representados, com destaque para as mulheres, revelam uma boa aceitação do público para usar ferramentas digitais e de interação com mapas online (o que não exclui a necessidade de melhorias, tais como explicações sobre como usar). Além disso, indica interesse pelos temas que dizem respeito às suas atividades cotidianas, como a mobilidade. No cenário da pandemia de Covid-19, a mobilidade ativa ganha força, pois a aglomeração durante os deslocamentos é reduzida, e cidades como Paris (CHARLEAUX, 2020) e Bogotá (SARAGIOTTO, 2020) apostam nisso, ampliando ruas para pedestres e ciclovias. Logo, vivenciamos um momento favorável para que sejam realizados estudos e projetos voltados ao incremento da mobilidade ativa. Informações atualizadas sobre a demanda, anseios e perfil dos usuários são de extrema valia para a criação de políticas públicas em consonância com os dinamismos da sociedade pós-pandemia.

Os mapas temáticos exibiram como, de forma expedita e relativamente simples, é possível incluir a dimensão humana na base de dados espaciais e, no plano ideal, integrar as contribuições na tomada de decisão, permitindo aos atores elaborar, discutir e confrontar suas concepções. O potencial não se limita ao planejamento urbano. Os dados sobre assédio sofrido pelas mulheres podem propiciar ações de monitoramento e prevenção na área de segurança, para redução destes casos e o consequente aumento da segurança no uso desse modal. A visibilidade dos casos pode ter também um caráter informativo ou educativo.

Destaca-se ainda a relevância desse tipo de iniciativa para que as cidades não se tornem dependentes de empresas fornecedoras de dados. No campo das cidades inteligentes, Mendes (2020) cita a importância de se criar redes de comunicação próprias, hardwares e software livres, códigos abertos, disponibilização pública dos dados, aplicativos desenvolvidos para grupos de habitantes específicos, dentre outras medidas. Organizações como o Banco Mundial estão atentas à questão da produção e uso dos dados, e vêm desenvolvendo estudos sobre como eles podem melhorar a vida das pessoas, em especial aquelas em situação de pobreza em países em desenvolvimento. Para tal, faz-se necessário ter ambientes de dados abertos, bem como medidas de proteção contra abusos. Uma boa prática é o portal Transparência Covid-19: dados abertos podem salvar vidas¹⁵, que organiza dados de diversas fontes (tais como prefeituras e hospitais) e os torna acessíveis.

Por fim, o relato desta experiência demonstra como ações de movimentos urbanos organizados têm reivindicado a descentralização dos processos decisórios através do uso das plataformas digitais, que, inegavelmente, possuem a capacidade de abranger mais pessoas e revelar um conhecimento disseminado, menos concentrado nas opiniões de poucos. Não obstante, o problema da exclusão digital persiste, reforçando a importância de políticas públicas de inclusão digital, um direito humano declarado pela ONU que agora se impõe como infraestrutura básica aos governos locais. No caso deste método, como não há abertura para a interação entre os participantes, se por um lado evita-se a atmosfera de confrontação, por outro, restringem-se oportunidades de aprendizado e resolução coletiva. Plataformas síncronas poderiam ser utilizadas neste sentido. 

Ainda é cedo para avaliarmos as reais transformações na sociedade, e, especificamente, nas cidades, em consequência da Covid-19. Fato é que nunca fomos tão digitais, e nessa conjuntura vislumbram-se novas oportunidades e espaço para que ações cidadãs viabilizadas por tecnologias digitais ganhem visibilidade e se estabeleçam como boas práticas.

Referencias

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1Introduction

The effects of the digital revolution had already been widely debated when, in 2020, with the pandemic caused by the new coronavirus, digital technologies became part of the daily lives of thousands of people around the world, whether they were adepts or not. The prevailing reality presents opportunities for further discussions on the role of digital and digitally mediated communication. The COVID-19 pandemic also emphasized the importance of geolocalized data. Studies such as those developed by LabCidade¹, contribute to the spatial reading of the cases dissemination in the Metropolitan Area of São Paulo. According to Tavolari (2020), geolocalized data is essential to measure the impact of isolation policies.

Advances in geotechnologies field, such as the launch of Google Maps in 2005, caused the geolocalized data ubiquity, the expansion of applications based on user's location (Waze and Tinder), and the use of online maps as a basis for the services for searching information (Batty et al., 2010). The popularization of geotechnologies usage can be of great help for urban planning and management, in a two-way movement, from the public to the government and vice versa. It is increasingly common for municipalities to provide platforms and/or applications that allow access to a series of maps and georeferenced data (GeoSampa² and SINGH³). At the same time, there are initiatives like Colab.re⁴, a social network in which users register problems on urban infrastructure, and some city halls, such as Porto Alegre, follow these contributions (Bugs, Bortolli, 2018).

All data produced by a city is relevant for the formulation of urban public policies, and most of the information needed contains a spatial component (Sieber, 2006). Among the data commonly used in urban planning and management are the physical-territorial (topography), socioeconomic (age range), and land registry (land parceling) data (Ramos, 2005). In this study, however, the focus is on the human dimension data considered as important and equally necessary to make cities better places to live (Kahila, 2008; Bugs, 2019).

Nowadays, these data can be produced either voluntarily, on collaborative platforms, or involuntarily, through applications collecting displacement information. Either way, citizens are co-producers through the massive use of digital tools, online maps, and mobile devices with a global positioning system (GPS) (Batty et al., 2012). Therefore, planners and professionals are no longer the only producers and users of information related to urban issues (Rocha, Pereira, 2010; Bugs, Reis, 2017). These diverse data sources can help to understand urban life from the human point of view, those who make the city, the urban environment users (Horelli, 2013; Mehaffy, 2014).

If the potential of digital technologies to support participatory actions from the bottom up  was already acclaimed by scholars, and it seemed inevitable that traditional forms of participation would be gradually complemented by digital arenas (Rocha, Pereira, 2010; Horelli 2013; Bugs, 2019), in the current scenario, it reaffirms itself. Anyway, is it time for participation mediated by digital technologies to become a current practice? According to the inclusive vision of the digital revolution, all inhabitants can and must participate in the construction of proposals for urban intervention and city management, and technologies can be a powerful instrument in this task (Mendes, 2020). With this in mind, we present a citizen action for the collaborative data collection on active mobility, mediated by a digital platform. This work intends to reflect on these issues in the context of the new digital dimension experienced. We hope, therefore, to contribute to the discussions that are re-presenting at present about the presence of digital technologies in different areas of our lives and, consequently, their role in urban planning and management.

The Rumbora se Amostrar project collected data related to the use of bicycles in the city of São Luís and Grande Ilha, in the state of Maranhão, aiming to highlight the reality and give representativeness to the citizens adept at active mobility in these cities. Active mobility is understood as the one that uses only the human physical effort for locomotion, with the use of bicycles and walking being the most common forms (Saraiva et al., 2019). An increase in the number of cyclists in some cities has been observed during the pandemic (Clarín, 2020), since it is considered a healthy alternative, relatively cheap, with adequate social distance. The survey was conducted through an online questionnaire, available from December 2018 to August 2019, totaling 808 responses. Among the 46 questions asked, five requested the answer to be given using an interactive online map.

Thus, through the descriptive analysis of the results, the goal is to discuss the relevance of online methodologies for collecting data produced by citizens. Also, it seeks to reflect on the possibilities of using and applying the results for the construction of intervention proposals and urban policies more appropriate to the desires of a hyperconnected society. In particular, stages of the spatial analysis process of geolocalized data are demonstrated, which can assist in the inclusion of human dimension data, with emphasis on women, in the planning and urban management of post-pandemic cities.

The article is structured in four parts. The first presents the context and specifics of the Rumbora se Amostrar project. The second describes the data collection method applied and the digital tool used. The third exposes the results, divided into the respondents' profile, gender profile and thematic maps of the geolocalized data. Finally, the last section brings reflections on the study developed and its contributions.

2The Rumbora se Amostrar Project

The Rumbora se Amostrar project collected information on bicycle use in the region illustrated in Figure 1, including São Luís, São José de Ribamar, Raposa and Paço do Lumiar, with the primary purpose of influencing public policies on urban mobility⁵, in addition to generating results to foster academic research and safeguard society's right to participation in the review, preparation, and monitoring of the Urban Mobility Plan⁶. This year, the initiative received recognition of an honorable mention in the Data Collection and Research category of the VII Prize Promoting Mobility for Bicycles in Brazil⁷. The research data, as well as the material produced (infographics and reports), are publicly available on the project website⁸ (free, unrestricted access, mentioning the source).

Fig. 1: Map of the city of São Luís and Grande Ilha. Source: Authors, 2020 and OpenStreetMap.

The city of São Luís and Grande Ilha house about 1,310,000 inhabitants (2010 IBGE Census). The state of Maranhão has the fourth-largest fleet of vehicles among Northeastern cities, which implies approximately 1,620,000 vehicles, according to the National Traffic Department through the National Registry of Motor Vehicles (Denatran, 2018). According to the agency, automobiles respond to 51% of the vehicle fleet in São Luís. On the other hand, the inexistence of data capable of showing the reality of people with active mobility and, consequently, their consideration in the formulation of public policies, confirms the relevance of the project. The lack of statistical data does not annihilate what is perceived on city streets.

In 2017, the city of São Luís prepared its Municipal Mobility Plan (Law No. 6,292) in a package of laws on an urgent basis, without reading the texts in the Chamber, nor popular participation, in dissonance with the principles and guidelines guaranteed and provided for by the National Policy for Urban Mobility - PNMU, Law No. 12,587/2012. According to the PNMU, the bicycle should be considered a priority because it is an active mode of travel compared to motorized transport (art. 6, II). Active transport is displacement driven by human activity, including walking or using a bicycle, rollerblades, scooter, skateboard. People are the main actors in this scenario. Therefore, with the survey, we sought to guarantee a democratic and participative debate based on a diagnosis of the local reality that considers the wishes and needs of the population.

In addition to the theme of active mobility, considering the particularities experienced, the project also investigated how women move in the city, to understand how the displacements of women on the Big Island occur, and to identify the physical, psychological and social barriers faced for them, the vulnerabilities they encounter and the main motivations for making their displacements. The survey proposed a specific block of questions, entitled “Chega de Assédio” [No More Harassment, Translator's Note], to give visibility to the problem, exposing the reality to which women are subjected, either on the street or in public transport. In this way, the context and possible similarities or contradictions are identified, given that earlier studies indicate that individual and social characteristics generate different patterns of urban mobility (Vasconcellos, 2016).

3Collaborative data collection

The structure of the applied online questionnaire and the digital tool used in the collaborative data collection are presented below.

3.1Online questionnaire

The dissemination of the Rumbora se Amostrar project took place through social networks, through organic and driven campaigns. The link to access the project page was informed with a brief explanation of its objectives, the contact of the organizers, and open admission to the questionnaire. After accepting to participate, the respondent was taken to an introductory page explaining how to answer the questions requiring a map interaction, to after, start responding to the questionnaire itself. The last question requested the email address of those wishing to check the project's actions and/or receive future information about the study. 

The questionnaire questions can be grouped into four blocks, containing one main question each, as follows:

1.Who are you on the bike ride? Questions common to all respondents, about the socio-economic situation, from gender to the occupation. In cases where the respondent declared herself to be a woman, there were questions added about their marital status and number of children, as well as questions about harassment, such as “Have you ever experienced harassment situations when traveling by bicycle?”, was answered only by women, users or no users of a bicycle.

2.What is your relationship with the bicycle? Questions related to the cyclist's behavior, the existing motivations, or not, to use the bike as a mode of urban transport and if it participates in a similar group. These questions were not part of the potential demand questionnaire, answered only by women who do not use a bicycle. For this audience, the questions turned to understand the willingness to use a bike in their travels (for instance: “What are the three main reasons that prevent you from using the bicycle in the city?”).

3.What do you use the bicycle for? Questions about the displacements performed by cyclists, to learn where and how often they travel: origin and destination, how much time was spent on trips, which route they travel, and at what time they usually did it, among others.

4.How do you feel when cycling around the Grande Ilha? Questions to understand what feelings permeate the lives of people who adhere to the use of bicycles in their routines (for example: “What are the problems faced daily?”, “What are the easiest points to ride a bike in the region? And the most difficult ones?”).

Table 1 presents the five questions to be answered that required the use of the online map. According to the question asked, the respondent could choose from 1 to 3 events, adding a dot marker representing the location of the occurrence to the map. Therefore, the answers provided contained additional information: its location.

Table 1: Questions requiring answers with the use of online maps. Source: Authors, 2020.

3.2Digital tool

Online research platforms are widely used, but, as a rule, they do not have tools for building questionnaires using maps and, so, for collecting geo-referenced data. The Rumbora se Amostrar project used the GS - GAUPSurvey⁹ tool which, technically speaking, is a fork of Limesurvey¹⁰, both open-sourced. With GS it is possible to create, within the Limesurvey standard questions menu, questions whose answers are given by marking places on the map, in the format of areas (points or polygons) and/or routes (lines), as shown in figure 2. The geolocation is stored by the values of the pair of coordinates (latitude and longitude), exported in the form of a table (*.csv), together with the other answers to the questionnaire. The coordinates can be plotted in Geographic Information Systems (GIS) software, exploring the potential of these computational environments, as well as enabling the creation of dynamic visualizations in Web maps. The tool was also used to support the work of reviewing the master plan and preparing the mobility plans in Serra Gaúcha (Bugs et al., 2019).

Fig. 2: Graphical interface showing a question that predicts the answer by marking points on the map (GS). Source: Authors, 2020.

4Results

In this section, the results are exposed, divided into the respondent´s profile, women respondents, and geolocalized data.

4.1 Respondent´s profile

The questionnaire was available online and with open access from December 2018 to August 2019, totaling 808 responses in that period. It was also applied in person, in public places, to expand access to the platform. In rounded figures, 72% of respondents declared themselves to be women, and 28% men. Less than 1% chose another gender identity. Regarding race and color, 34% considered themselves black, 22% white, 43% brown, and only 1% indigenous - see graphs in figure 3. Just over half, 51% of respondents, have a high level of education, that is, attended, or are attending higher education or graduate studies. Respondents between 20 and 29 years old represent 38%, followed by 27% between 30 and 39 years old, 15% between 10 and 19 years old, 12% between 40 and 49 years old, and only 8% aged over 50 years old. Regarding occupation, 28% are formal workers, 24% self-employed, and 22% of students. Besides, 7% work “part time/ "freelance" or work eventually, and 9% are unemployed. Concerning income, 7% did not respond. Of those who answered, 28% earn up to 1 minimum wage, 25% have no income, 18% say they have an income between 1 and 2 minimum wages, 8% of 2 to 3 minimum wages, 5% said they have an income between 3 and 5 minimum wages, 6% between 5 and 10 minimum wages, and 3% above 10 minimum wages, according to figure 4.

Fig. 3: Gender and race/color. Source: Authors, 2020.

Fig. 4: Income (minimum wage) and age. Source: Authors, 2020.

4.2Women respondents

Given the gender profile, women respondents were identified in the first block of questions and were divided between users or not of a bicycle in their daily mobility. Of the 582 respondents who declared themselves women¹¹ (72% of the total respondents), 28% (162) are users of bicycles as a transport mode, 72% (420) are not and were directed to questions about potential demand. The following is the identity profile of the women respondents.

They declared themselves to be 76% cisgender¹² and 66% single, followed by 28% married or in a stable relationship. Regarding race/color, 44% declared themselves to be mixed race, followed by 38% black women and 17% white women. Also, 65% of respondents have no children and the most representative age group was between 20 and 29 years old (40%). Regarding the level of education, 31% of respondents have completed high school and 12% have not. 18.5% have graduated and 18% have not finished their studies. There was only one answer for “no study”. A considerable part of the respondents, 33%, declared they had no income, 30% affirmed to earn up to 1 minimum wage. Regarding occupation, 25.5% considered themselves students, and another 25.5% declared to perform formal work. A percentage of 23% said to be self-employed workers, while 10% say they are unemployed, 6% considered themselves as “part time/freelance", and 4.5% housewives.

4.2.1 Potential demand

In the first specific question about potential demand - "What are the three means of transportation that you use most often?" - the first option (there was the possibility to check up to 3, in order of importance) was: walking (40%), followed by a bus (35%). When considering all the answers walking and buses represent almost the same percentage: foot with 27%, buses with 28%. The same happens to car and taxi / Uber, with 13% each. Taxi / Uber is highlighted only as of the third option.

The main reasons for daily commuting were: work (47%) and study (31%). For 41%, leisure is the second option. Another 46% chose shopping as the third option - see figure 5. From all answers, the option leisure was selected by 27%, followed by shopping, 25%, work, 21%, and study, with 16%. When asked whether they use combined means of transportation on the same trip, 67% of respondents reported not combining means of transport. Of these, the most, 66%, use the bus and 21% use their vehicle. Out of the 33% of respondents who use combined means of transportation, 39% take buses, 31% walk, 9% use their own vehicle, and 10% prefer Taxi or Uber.

Fig. 5: Reasons for commuting. Source: Authors, 2020.

The figure 6 shows the average time spent commuting daily as 1 to 2 hours for 84%. Of those using the bus, 55% usually wait for 15 to 30 minutes at the bus stop, and 28% wait for 35 to 50 minutes. Regarding the three main challenges, 21% chose insecurity/fear of moving alone as the first choice when getting around/moving around the city, inefficiency/does not meet demand represents 23%, and overcrowding 22%. The challenge that most occurs as a second option is overcrowding (22%) and the third option is insecurity/fear of moving alone (20%). Only 38% of respondents live with people who also use the bicycle to get around.

Regarding the three main reasons that prevent them from using the bicycle in the city, the first is the fact that they do not own a bike,  40% - perhaps a consequence of lack of proper financial conditions since more than 60% do not have any income or receive up to 1 minimum wage. The second option that appears most often is traffic/fear of sharing the road with a motor vehicle with 23%, and risk of robbery (20%) in the sequence.

Still according to figure 6, 44% would be willing to use the bicycle as a means of transport, declaring that they would use it, but with caution (they would prefer to cycle in places with bike lanes/bike paths and would only share the space with cars on streets without heavy traffic). Whereas 28% would use it, but with great caution (only if there were bike lanes/bike paths on most of the route and streets with very low traffic) and only 15% would use it without fear (even sharing with heavy traffic and high speeds). Only 13% would not be interested in using a bicycle. These numbers prove that the lack of bicycle paths is the major impediment to active mobility. A recent article from the G1 news portal (G1 MA, 2020) states that the lack of bicycle paths is a constant complaint in São Luís.

Fig. 6: Traveling time and willingness to use a bicycle. Source: Authors, 2020.

4.2.2 No more harassment

In this block, the types of harassment commonly suffered by women were listed, among them: verbal harassment, whistle, and honking. The option “others” was available to describe a different situation that could be classified as harassment. Declared as equivalent behaviors were: “Improper touching on bus rides”, “Immoral words”, and similar expressions. Others used the field to declare that they were subject to all types of harassment listed by the questionnaires when reporting: “All previous options”. It was also possible to identify cases where the subject came to masturbate and even tried to rape the victim. A field was made available so that the victim could report in detail the situation that characterized the harassment. 164 testimonials can be accessed on the project's website. Such reports open up a veiled reality. In all, 60% of women claim to have experienced harassment in their daily commute. Considering only bicycle users (28% of the total respondents), they are 55%. The means of transport most used by the public in question are public transport and individual modes of travel.

4.3Geolocalized data

To demonstrate the potential for applying geolocalized data, the following figures illustrate some steps and/or strategies for representing human dimension data treated as an information layer equal to the others commonly used in urban planning. Figure 7 is a mosaic with four maps, resulting from the transposition of the tabulated value (geographical coordinates), where each occurrence is represented by a point plotted on the study area.

Fig. 7: Maps with geolocalized data. Source: Authors, 2020 and OpenStreetMap.

In the initial visual exploratory analysis, the point spatial aggregation is investigated to outline areas of concentration that, in this case, are directly related to the existing road structure. At this stage, it is necessary to treat “noises”, such as, points on the water. Due to the operability on the online map, the respondent can generate unwanted answers and still go ahead with the questionnaire. In such cases, the choice was to remove the answer, since it would not be valid in subsequent analyzes. It is worth mentioning that the platform allows the relocation or elimination of the point.

On the map shown on figure 8, resulting from the question “What is the region/neighborhood/intersection that you consider important to have a bike lane/bike path?” There is a concentration of response in the urbanized areas of the municipality of São Luís. Even if they are continuous structures, there is a fragmentation of occurrences, indicative of generalized demand. The points along the main circulation axes stand out, under the justification of general use, compatible with the regional scale of presentation of the map.

Fig. 8: Map of suggested location of bicycles lanes/paths. Source: Authors, 2020 and OpenStreetMaps.

Moving forward on this issue, the Kernel Density Estimation Process, known as the heat map, was applied, which allows faster reading of the concentration of occurrences. In figure 9, the red spots show that the highest concentrations are, in fact, along the roads that surround the central area of ​​São Luís, being stretches of Av. Jerônimo de Albuquerque (between Av. São Luís Rei de França and Av. Daniel de la Touche), followed by stretches on Av. Dos Holandeses, Av. Dos Portugueses (on the Bacanga Dam), Av. Guajajaras, and Av. Beira Mar. As a next step, we suggest crossing with other layers of information.

Fig. 9: Heat map showing a cluster of suggested locations of bicycle paths and bicycle lanes. Source: Authors, 2020 and OpenStreetMap.

In this direction, data from existing cycle paths were sought from official agencies, however, without success. Alternatively, we found on the OpenStreetMap¹³ collaborative platform, only a few sections of the scarce 18 km of bike lanes in São Luís, the second capital with the least amount of bike lanes in the country (G1 MA, 2018), shown in figure 10. This difficulty in obtaining public information violates the access to information law, which provides for the data democratization so that the population can freely use it. Now, it is a challenge faced by urban managers that limits the collective construction of intervention proposals, differently from what happens in other realities¹⁴.

Fig. 10: Map of existing bicycle paths. Source: Authors, 2020 and OpenStreetMap.

Figure 11 also shows the crossing, on an approximate scale, between the desired cycle path/cycle lane points and those marked as easy or difficult to ride. In some areas, it is possible to see the spatial relationship between the points that represent the desire for improved road infrastructure (purple) and groupings of points that represent the difficulty in getting around by bicycle (red). While some stretches (such as Av. Litorânea) with adequate infrastructure (green) have a lower number of suggested cycle path/cycle lane points.

Fig. 11: Suggested path/cycle lane points (purple) and easy (green) or difficult (red) points to ride. To the left, Av. Jerônimo de Albuquerque and to the right, Av. Litorânea and Av. Dos Holandeses. Source: Authors, 2020 and OpenStreetMap.

5Final considerations

This work presented the results of the Rumbora se Amostrar project, which used a digital platform for the collaborative data collection on active mobility in the city of São Luís and Grande Ilha in Maranhão state. The preliminary data and results provide valuable information, inaccessible in other data sources, aiming to assist public policies promoting the use of bicycles, in addition to academic works and related research. Thus, the project fulfills the function of diagnosing the reality and giving representativeness to citizens adept at active mobility in these cities. Moreover, it grants participants the status of co-creators of data that should be applied in urban planning, reversing the logic of conventional consultations, or just reacting to proposals.

However, such participatory instances seldom are carried out, as there is no political will to insert initiatives that show the interests of the population. The violation of participatory mechanisms is shown in the lack of interest in promoting public hearings, in the case of the São Luís Mobility Plan, and in the strategic choice of groups to prove the participation of civil society in debates that do not dialogue with the concerns of the population in an inclusive way. In the local context, the use of digital data of the human dimension involves the adoption of new work methodologies, as well as the openness to deal with both public opinion and the new information flows of the digital age, as pointed out by Bugs (2019).

The number of respondents and the variety of profiles represented, with emphasis on women, reveal adequate public acceptance to use digital tools and to interact with online maps (which does not exclude the need for improvements, such as explanations on how to use). Besides, it indicates interest in themes that concern their daily activities, such as mobility. In the scenario of the COVID-19 pandemic, active mobility gains strength, as crowding during displacement is reduced, and cities such as Paris (Charleaux, 2020) and Bogotá (Saragiotto, 2020) are betting on this, expanding streets for pedestrians and cycle paths. Therefore, we are experiencing a favorable moment for studies and projects to increase active mobility. Up-to-date information on the demand, desires, and profile of users is valuable for the creation of public policies in line with the dynamics of post-pandemic society.

The thematic maps showed how, in an expeditious and relatively simple way, it is possible to include the human dimension in the spatial database and, ideally, integrate the contributions in decision making, allowing the actors to elaborate, discuss and meet their conceptions. The potential is not limited to urban planning. The data on harassment suffered by women can provide monitoring and prevention actions to reduce the number of cases consequently increasing safety in the use of this model. The visibility of cases can also be informative or educational.

The relevance of this type of initiative is emphasized so that cities do not become dependent on data providers. In the field of smart cities, Mendes (2020) cites the importance of creating own communication networks, free hardware, and software, open codes, public data availability, applications developed for specific groups of inhabitants, among other measures. Organizations like the World Bank are attentive to the issue of data production and use and have been developing studies on how it can improve people's lives, especially those in poverty in developing countries. To this end, it is necessary to have open data environments, as well as measures to protect against abuse. A good practice is the COVID-19 Transparency portal: open data can save lives¹⁵, which organizes data from different sources (such as city halls and hospitals) and makes it accessible.

Finally, the report of this experience demonstrates how actions by organized urban movements have claimed the decentralization of decision-making processes through the use of digital platforms, which undeniably can reach more people and reveal a disseminated knowledge, less concentrated in the opinions of a few. Nevertheless, the problem of digital exclusion persists, reinforcing the importance of public policies for digital inclusion, a human right declared by the UN that now imposes itself as a basic infrastructure for local governments. The method, not allowing interaction between participants, avoids the atmosphere of confrontation, however, it also does not allow opportunities for learning, and collective resolution is restricted. Synchronous platforms could be used in this regard.

It is too early to assess the real changes in society, and specifically in cities, as a result of COVID-19. The fact is that we have never been so digital, and in this environment, new opportunities and space are envisaged for citizen actions made possible by digital technologies to gain visibility and set up themselves as good practices.

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