Como as imagens de satélite e a IA podem ajudar a combater o apartheid espacial na África do Sul
Inteligência artificial

Como as imagens de satélite e a IA podem ajudar a combater o apartheid espacial na África do Sul

Os municípios recebem poucos recursos públicos em comparação com os subúrbios ricos. Ao mapear o problema, pesquisadoras como Raesetje Sefala esperam revertê-lo.

Raesetje Sefala cresceu dividindo um quarto com seus seis irmãos em um município apertado na província de Limpopo, na África do Sul. Os habitantes da cidade, predominantemente negros, não tinham acesso adequado a escolas, assistência médica, parques e hospitais.  

Mas a apenas alguns quilômetros de distância, em Limpopo, famílias brancas viviam em casas grandes e atraentes, com fácil acesso a todos esses serviços. A divisão física das comunidades de acordo com as linhas econômicas e raciais, de modo que os municípios são próximos o suficiente para que as pessoas que moram neles possam ir ao trabalho, mas muito distantes para acessar facilmente os serviços essenciais, é apenas uma herança prejudicial da era do apartheid na África do Sul. 

Quanto mais velha Sefala se tornava, mais ela importunava seu pai com perguntas sobre a visível segregação racial de seu bairro: “por que é assim?” 

Agora, aos 28 anos, ela está ajudando a fazer algo a respeito. Juntamente com as cientistas da computação Nyalleng Moorosi e Timnit Gebru no Distributed AI Research Institute (DAIR), uma organização sem fins lucrativos criada por Gebru em 2021, ela está implantando ferramentas de visão computacional e imagens de satélite para analisar os impactos da segregação racial na habitação com a esperança final de que seu trabalho ajude a revertê-la. 

“Ainda vemos que a vida das comunidades anteriormente marginalizadas não está melhorando”, diz Sefala. Embora nunca tenha vivido durante o regime do apartheid, ela ainda é afetada por seu terrível legado duradouro: “é simplesmente muito desigual, muito frustrante”. 

Na África do Sul, o censo do governo categoriza como “bairros residenciais formais” tanto os subúrbios mais ricos quanto os townships, uma criação do apartheid e normalmente povoados por negros. Esse censo é usado para alocar gastos públicos e, quando são agrupados com as áreas mais ricas, os townships são, na verdade, ocultados, excluindo desproporcionalmente as pessoas que vivem neles do acesso a recursos como serviços de saúde, centros educacionais e espaços verdes. Esse problema é comumente conhecido como apartheid espacial. 

Sefala e sua equipe passaram os últimos três anos criando um conjunto de dados que mapeia os townships para estudar como os bairros estão mudando em termos de população e tamanho. A esperança é que isso possa ajudá-los a ver se a vida das pessoas nos townships melhorou ou não desde a dissolução legal do apartheid.

Elas fizeram isso coletando milhões de imagens de satélite de todas as nove províncias da África do Sul e dados geoespaciais do governo que mostram a localização de diferentes bairros e edifícios em todo o país. Em seguida, usaram todos esses dados para treinar modelos de aprendizado de máquina e criar um sistema de IA que pode rotular áreas específicas como ricas, não ricas, não residenciais ou terrenos baldios. 

Em 2021, elas descobriram que mais de 70% das terras sul-africanas estão desocupadas e viram que há muito menos terras alocadas para as cidades do que para os subúrbios. Foi uma confirmação das desigualdades que eles esperavam ver, mas a quantidade impressionante de terras vagas ainda os surpreendeu, diz Sefala. 

Agora elas estão compartilhando o conjunto de dados com pesquisadores e instituições de serviço público, incluindo organizações sem fins lucrativos e cívicas que trabalham para identificar terrenos que poderiam ser usados para serviços públicos e moradia.  

“O trabalho se encaixa perfeitamente em nosso paradigma de pesquisa para colocar os dados que usam IA nas mãos de grupos marginalizados”, diz Gebru. 

Embora o desmantelamento do apartheid espacial possa levar uma vida inteira, Sefala espera usar as ferramentas que eles desenvolveram para estimular a mudança sistêmica e a justiça social. “Queremos que o trabalho pressione o governo a começar a rotular esses municípios para que possamos começar a lidar com questões reais de alocação de recursos”, diz ela. 

Dados para mudança   

Moorosi, que agora é coorientador de Sefala no DAIR, a contratou pela primeira vez no Conselho Sul-Africano de Pesquisa Científica e Industrial (CSIR) em 2018. Sefala “era absolutamente brilhante e entendia perfeitamente o conceito de aprendizado de máquina”, diz ela. E Moorosi fez com que ela percebesse que não era a única a se preocupar com os impactos do apartheid espacial e da segregação entre bairros. 

A África do Sul é o país mais desigual do mundo, de acordo com o Banco Mundial. Quase três décadas após o fim do apartheid, seu legado brutal continua a privar milhões de sul-africanos negros de direitos básicos, inclusive empregos, educação e acesso à saúde. “Isso afeta todos os aspectos da vida das pessoas”, diz Nick Budlender, pesquisador de políticas urbanas da Ndifuna Ukwazi, uma organização sem fins lucrativos que defende a justiça fundiária urbana na Cidade do Cabo. 

O trabalho da Sefala está começando a chegar às mãos de instituições e pesquisadores sul-africanos. No início de janeiro, o DAIR compartilhou seus dados com o Conselho de Pesquisa em Ciências Humanas (HSRC) que está usando as informações para aconselhar o governo sobre alocações orçamentárias para programas de tratamento de HIV em todo o país. “Se eles não souberem onde estão os townships — como a população está crescendo rapidamente — será difícil alocar recursos realistas”, diz Sefala. 

Mas talvez o maior impacto que o trabalho dela poderia ter seria ajudar a fornecer informações às organizações que lutam por justiça no planejamento urbano, especialmente diante do agravamento da crise habitacional na África do Sul. Por exemplo, na Cidade do Cabo, o município mais segregado racialmente no mundo, cerca de 14% das famílias vivem em assentamentos informais — áreas não planejadas, sem abrigo e infraestrutura adequados. Se algumas das vastas extensões de terras públicas fossem transformadas em moradias públicas acessíveis, muitas pessoas não precisariam viver em assentamentos informais, dizem os defensores. 

No entanto, a falta de informações disponíveis ao público sobre esses terrenos na cidade perpetua o mito do governo de que não há terrenos vagos. 

“Temos uma verdadeira escassez de dados de qualidade”, diz Budlender, e isso torna muito mais difícil defender o uso de terras públicas para a construção de moradias e serviços públicos, como hospitais. Em setembro do ano passado, após cinco anos de pesquisa, a Ndifuna Ukwazi lançou um mapa digital interativo, conhecido como People’s Land Map (Mapa de Terras do Povo), que exibe 2.700 parcelas de terras públicas vagas e subutilizadas na Cidade do Cabo.  

Seu objetivo é demonstrar que há uma grande quantidade de terras públicas disponíveis para ajudar a resolver a crise habitacional. “Quando solicitamos o desenvolvimento de moradias a preços acessíveis, o governo sempre responde dizendo que não há terrenos disponíveis. Ao desenvolver o mapa, provamos de forma conclusiva que esse não é o caso”, diz Budlender. 

Sefala diz que esperam compartilhar os dados para apoiar o trabalho do Ndifuna Ukwazi. Enquanto isso, Budlender está entusiasmado com as possibilidades que isso pode abrir. “Ele oferece uma oportunidade real de rastrear e mostrar evidências de como os municípios estão mudando e de moldar políticas”, diz ele. “As políticas são tão boas quanto os dados em que se baseiam.”  

Atualmente, Sefala viaja por toda a África do Sul dando palestras para formuladores de políticas, defensores e estudantes. Quando caminha pelas ruas de Joanesburgo, ela sempre para e olha para as enormes casas fechadas e reflete sobre a diferença entre townships e bairros ricos. 

“Os townships são terrivelmente pobres, e isso fazia parte da minha realidade”, diz ela. “Mas estou feliz fazendo algo a respeito.” 

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