18 e 19/11 – ESPM SÃO PAULO (CAMPUS ÁLVARO ALVIM)
R. DR. ÁLVARO ALVIM, 123 – VILA MARIANA
MAPAS E CLIMA
Texto por Vitor Arthur
Neste workshop, o cientista de dados e professor Bernardo Loureiro mostrou como criar visualização de dados com mapas sobre a soja do Brasil e a exposição ao desmatamento na exploração de recursos. Para a atividade, foram utilizados dados da Trace, organização sem fins lucrativos que visa dar transparência a dados sobre exploração de commodities pelo mundo.
Os dados analisados foram produzidos a partir de modelo da cadeia de suprimentos, desde a importação ou produção no país até a exportação, e cruzamentos para sensoriamento remoto. A constituição da base também contou com a concatenação e disponibilização de dados públicos e privados.
Bernardo explicou que os dados são úteis para compreender a relação entre grandes empresas e estados do país envolvidos na exposição ao desmatamento de terrenos para cultivo de commodities. Além disso, as análises são utilizadas para pressionar grandes corporações e governos a respeito da participação no fluxo da commodity.
A atividade foi dividida em duas partes. A primeira foi a construção de visualização utilizando a ferramenta on-line Datawrapper. Na plataforma, foi criado um mapa coroplético a partir de uma base de dados tratada previamente.
Para criar o mapa no Datawrapper, realizaram-se as ações a seguir:
- Novo Mapa > Mapa Coroplético > Utilizar o mapa base “Brazil Municipale” > Adicionar os dados por meio do link da base de dados tratados;
- Para juntar as bases de dados, é necessário clicar em “Match” > Selecionar as “Matching Keys”, com as colunas e valores;
- Escolher a escala de cor com maior proximidade ao tema > Adicionar título no mapa para informações contextuais > Adicionar fonte de dados > E melhorar o tooltip, para adicionar as informações desejadas na visualização.
Na segunda parte, Bernardo falou da complexidade dos dados reais, o que eventualmente impossibilita o trabalho sem linguagens de programação. Nesses casos, é necessário tratar os dados por meio do GeoPandas, biblioteca em Python voltada para dados com georreferenciamento.
Para essa atividade, foi utilizado um Jupyter Notebook, via Google Colab, e a base de dados bruta para correlacionar empresa exportadora e município à exposição de desflorestamento. Ao final do workshop, foi criado um mapa interativo para a visualização dos recursos por estado no Brasil.
Referências
Uma conta de email no Google e desejável noções básicas de Python.
BERNARDO LOUREIRO
É cientista de dados e urbanista que ingressou na Trase em 2021. Lidera o desenvolvimento de nossas ferramentas internas e externas de visualização de dados. Antes de ingressar na Trase, trabalhou como cientista de dados e desenvolvedor freelancer para ONGs, governo, instituições acadêmicas e empresas privadas. Tem experiência na comunicação de insights de dados complexos de forma acessível e envolvente. É mestre em Design e Ecologias Urbanas pela Parsons The New School (2016) e graduado pela Universidade de São Paulo (Arquitetura e Planejamento Urbano, 2013).
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