FÊNIX - Mobilidade Humana, Desafios Globais e Resiliência em uma Era de Stress Social - Pontos de inflexão sociais e mobilidades climáticas

Resumo

Essa pesquisa de pós-doutorado está vinculada ao projeto PHOENIX, que é um estudo de como as Mudanças Globais - incluindo mudanças ambientais e climáticas, mudanças demográficas, mudanças nos padrões de consumo e uso da terra, desenvolvimentos nas políticas de alimentação e saúde mental e transformações socioculturais - impactam a mobilidade humana.Especificamente, PHOENIX trabalha com modelagem de dados de pontos de inflexão sociais, utilizando Sistema de Informação Geográfica e conjuntos de dados longitudinais. Também aplica uma abordagem de governança de crise aos níveis macro, meso e micro para entender como as diversas áreas políticas que vão desde o desenvolvimento sustentável e a redução do risco de desastres até a saúde, alimentação e mudanças climáticas podem ser superadas com políticas mais amplas e com abordagens para entender e prever padrões de mobilidade. O projeto propõe ainda a realização de estudos de caso centrados no ser humano e em pontos de inflexão sociais: (1) segurança alimentar e pertencimento e (2) sobrevivência e resiliência cultural. Esses estudos de caso fornecem novas maneiras de ver como as (i)mobilidades climáticas e seus pontos de inflexão sociais são moldados pelos contextos socioculturais e pela saúde psicossocial das populações. O projeto busca contribuir para o diagnóstico e prognóstico interdisciplinar em temas ligados a mudanças globais e mobilidade, bem como avaliações de vulnerabilidade e de resiliência.O projeto está organizado em cinco clusters que se complementam. O bolsista de pós-doutorado irá atuar na interação da equipe da Unicamp com os diferentes clusters, mas desenvolverá, principalmente, as atividades referentes ao Cluster 1 (Coleta e análise de dados para modelagem de pontos de inflexão). O Cluster 1 busca gerar uma base de informações coerente, criar uma estrutura analítica comum e facilitar integração das informações geradas por meio do projeto, apoiada na construção de um banco de dados comum e de uma ferramenta de modelagem a ser desenvolvida com base em sistema de informação geográfica (GIS). Informações relacionadas e dados para fatores que influenciam a migração serão identificados e compilados. Estes incluem, dentre outros, os seguintes fatores: 1) mudanças ambientais que influenciam diretamente os meios de subsistência; 2) indicadores para governança em políticas para o desenvolvimento voltadas para questões étnico-raciais e de gênero, para fortalecimento das instituições e do Estado de direito, e para a adequada prestação de serviços públicos; 3) fatores geradores de desenvolvimento econômico; 4) fatores geradores de mudanças sociais ou culturais; 5) Uso de novas tecnologias da informação e da comunicação (TIC) que permitam que potenciais migrantes construam redes que facilitem processos migratórios; e 6) conflitos políticos causados por discórdias históricas, injustiças sociais ou desigualdades econômicas. Uma vez que a maioria destes fatores operam em diferentes níveis e escalas, é importante ter uma abordagem integrada, do local para o internacional e vice-versa. Os dados coletados permitirão à equipe do projeto caracterizar adequadamente as situações em questão, modelar relações entre os fatores de influência, formular e testar hipóteses e, finalmente, apresentar conclusões e recomendações. As principais tarefas do bolsista são: a) a elaboração de um plano para a construção do banco de dados; b) a coleta e criação de base de dados, envolvendo a compilação de dados relevantes de diferentes perspectivas disciplinares e usando ferramentas avançadas de análise multivariada, especialmente aquelas atinentes a pesquisas sobre mudanças climáticas, para abordar as relações complexas entre fatores heterogêneos e quantificar seus efeitos sobre a migração; e c) a identificação de variáveis climáticas relevantes para compreensão de fenômenos migratórios, permitindo a identificação de padrões de mudança e de relações entre diferentes variáveis.