Cientistas da computação da Universidade de Wisconsin analisaram posts no Weibo – um serviço semelhante ao Twitter -, a mais popular mídia da China, em 108 cidades, durante mais de 30 dias. Foi examinada também a correlação tempo-espaço entre cidades e dias, pois os picos de poluição cobrem grandes quantidades de território e são duradouros.

Os cientistas rastrearam como as pessoas se queixavam da qualidade do ar, e com quais palavras. O estudo mostrou que o processo pode fornecer exatidão e informação em tempo real ao Índice de Qualidade do Ar, um levantamento amplamente usado dos poluentes mais comuns.

Grandes cidades chinesas têm estações de monitoração para relatá-los, mas isto não acontece nas cidades pequenas, porque os equipamentos são caros e de difícil manutenção. Entre 350.000 e 500.000 chineses morrem prematuramente a cada ano por causa da poluição, estimou um ex-ministro do país em artigo publicado em The Lancet.

Para Shike Mei, um dos autores do estudo, ele é mais do que um mero exercício intelectual. Na área da China Central onde cresceu, há apenas uma estação de monitoração que cobre um território onde vivem 60 milhões de pessoas.

“A província de Anhui, onde nasci, não é muito saudável. Não há informação suficiente sobre poluição e por vezes as pessoas sofrem quando ela é mais pesada. Daí pensamos: como podemos usar uma nova fonte de informação para ajudar as pessoas a entender a severidade da situação?” disse ele.

Os modelos matemáticos do grupo não usaram palavras-chave pré-selecionadas para analisar os textos dos posts. Os pesquisadores desenvolveram um modelo de aprendizado para atribuir pesos diferentes a posts diferentes, relata o site da Universidade de Wisconsin.

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