A economia política urbana: por que há tantos ganhos privados e tão poucos ganhos públicos?

• Processo: 19/09399-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Pesquisa
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Sociais Aplicadas - Economia - Economia Regional e Urbana
• Pesquisador responsável: Ciro Biderman
• Beneficiário: Ciro Biderman
• Pesquisador Anfitrião: P. Christopher Zegras
• Instituição Sede: Escola de Administração de Empresas de São Paulo (EAESP). Fundação Getúlio Vargas (FGV). São Paulo , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Massachusetts Institute of Technology (MIT), Estados Unidos
• Vinculado ao auxílio: 13/15658-1 - As instituições políticas subnacionais: um estudo comparativo dos estados brasileiros, AP.TEM
• Assunto(s): Políticas públicas Aprendizado computacional Mobilidade Big data Transporte coletivo
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: big data | governança de inovações | machine learning | mobilidade | Segurança viária | transporte coletivo | Políticas Públicas

Resumo

A maneira como nos deslocamos nas cidades começou a mudar significativamente nos últimos cinco anos. Os elementos principais dessa mudança incluem o avanço das baterias para veículos automotores; o avanço do carro autônomo; o advento do compartilhamento como uma sub-modalidade de transporte; e o avanço nas técnicas de "machine-learning" associadas a "big data" que permitem o processamento de informações em tempo real sem. Trato do impacto dessas mudanças em questões que geram externalidades positiva: transporte público coletivo, modais ativos e segurança viária visto que os ganhos têm ficado mais concentrados no setor privado ao invés de redundar em impacto social. Através de estudos específicos essa pesquisa procura entender em primeiro lugar os impactos das políticas públicas de transporte. Em segundo lugar, procura sugerir quais são as possíveis falhas na governança que podem ter levado a esse resultado. O problema de governança não é decorrente puramente de uma falta de capacidade de gestão. Ao menos parte dos problemas deve estar relacionado com um equilíbrio político ruim. A hipótese principal mais geral que tentamos testar é se bastaria um equilíbrio político distinto para que se realizem ganhos sociais significativos nas cidades grandes e médias. O avanço computacional, além do seu impacto na mobilidade, abre uma oportunidade metodológica de avançar na análise causal e também que se denomina "análises suplementares" as quais procuram checar se o resultado principal é de fato robusto. Faz parte desse projeto avançar no conhecimento dessas novas metodologias de big data e machine learning. (AU)