Recomendações baseadas em IA para reformar cidades, conclui estudo italiano

A inteligência artificial não está apenas a mudar a forma como as pessoas se deslocam nas cidades, mas também a forma como as próprias cidades evoluem. Um novo estudo italiano conduzido por investigadores em Pisa mostra que as recomendações geradas pelas plataformas digitais populares podem repercutir lentamente, forçando os fluxos e a actividade urbana a poucos locais, deixando outros cada vez mais marginais.

A pesquisa foi realizada pelo Conselho Nacional de Pesquisa por meio do Instituto de Ciência e Tecnologia da Informação de Pisa, em colaboração com o Instituto CNR de Computação e Redes de Alto Desempenho em Panormo e Scuola Normale Superiore. O estudo foi publicado em revista científica Aprendizado de máquina.

Algoritmos como “atores urbanos”

Os pesquisadores desenvolveram os chamados sistemas de recomendação, os algoritmos por trás de aplicativos como Google Maps, Tripadvisor, Yelp e TheFork, que recomendam lugares para visitar com base em comportamentos anteriores e dados agregados.

Segundo o estudo, esta é a primeira vez que o ciclo de feedback entre algoritmos, comportamento humano e espaço urbano foi modelado explicitamente. Em vez de valorizar os algoritmos isoladamente, a investigação trata-os como participantes activos na vida urbana, capazes de influenciar a forma como as pessoas se deslocam, onde se reúnem e que locais ganham ou perdem visibilidade.

Variedade individual, combinação coletiva

Passo a passo, as recomendações algorítmicas podem encorajar as pessoas a explorar áreas mais abertas. Com o tempo, porém, o efeito coletivo tende ao oposto. O tráfego, as visitas e a actividade social estão cada vez mais concentrados num pequeno número de áreas já populares, enquanto as áreas menos visíveis estão significativamente concentradas.

Para estudar esta dinâmica, a equipe projetou um simulador que imita a interação entre humanos e IA em um contexto urbano. O modelo garante que não apenas as escolhas individuais sejam observadas, mas também tendências mais amplas, como a polarização dos bairros e a crescente desigualdade entre áreas centrais e periféricas.

Resultados nos estados de Florença

Embora o estudo não se concentre numa única cidade, as suas conclusões são particularmente relevantes para centros históricos e centros urbanos intensos, como Florença, onde as recomendações digitais influenciam fortemente o comportamento dos visitantes. Os efeitos da concentração podem aumentar a pressão sobre zonas já congestionadas, ao mesmo tempo que reforçam as lacunas económicas e sociais no tecido urbano.

Os investigadores argumentam que é necessária uma maior consciência cívica ao conceber e controlar algoritmos de construção urbana. Na sua opinião, os sistemas de recomendação do futuro não devem apenas optimizar os benefícios individuais, mas também ter em conta a equidade local, a acessibilidade e a saúde social geral das cidades.

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