Manaus, AM

[vgeorge]

Após uma conversa com o pesquisador Thiago Rocha e Mark Herringer do Healthsites.io, pensamos que seria legal começar por Manaus por ser uma cidade duramente afetada pela Covid-19.

A base de Manaus está acessível nesta planilha do Google Sheets e foi gerada a partir da base completa disponível na wiki.

O próximo passo é criar uma frente no MapRoulette ou no Tasking Manager. São 1640 registros, penso que talvez seja melhor dividir por distritos ou por tipo de estabecimentos, descritos abaixo:

[vgeorge]

Coloquei a planilha aberta para edição. Eu acredito ser possível coordenar a importação sem a necessidade de criar tarefas no MapRoulette ou Tasking Manager, usando apenas a planilha. Coloquei algumas instruções na primeira aba, depois vou adicionar mais detalhes.

[vgeorge]

Alguns colegas avisaram que as coordenadas não estão bem, fiz uma breve análise e realmente estão longe do endereços contidos na.tabela. Vamos ter que georeferrenciar a partir de outra base, provavelmente a melhor é o CNEFE.

[matheusgomesms]

Oi Vitor, sei que conversamos sobre isso em maio no grupo do Telegram (OSM BR - Avançado), e vou colocar aqui algumas observações para ficar registrado. O que escrevo aqui é baseado na minha recente experiência com esse tipo de importação.

Terminei hoje de importar os ~200 equipamentos públicos de saúde de Fortaleza (postos de saúde, hospitais, CAPSs, UPAs e afins). Esses dados eu obtive pela prefeitura, e em sua grande maioria eram de boa qualidade. Alguns locais (principalmente algumas ONGs que prestam algum tipo de serviço de saúde) tinham a sua posição muito errada. Alguns tinham deslocamentos de ~10 m, outros estavam localizados a quilômetros de distância... Percebi que esses dados errados tinham a sua localização idêntica ao do CNES (não chequei todos, mas provavelmente todos eles eram. Talvez a prefeitura tinha mais cuidado com os equipamentos gerenciados diretamente por eles, então os dados que eles enviaram ao CNES eram melhores que os do governo estadual, que eram razoáveis, e muito melhores que dessas ONGs). Sendo assim, faço algumas observações:

1 - Apoio o projeto, creio que a ideia é excelente!
2 - Concordo 100% com a tabela da Wiki de etiquetagem.
3 - Os dados de localização estão bem ruins (mais abaixo), temos de ver como arrumar isso.
4 - Não concordo com a importação de todos os dados (mais abaixo).
5 - Eu sugeriria uma simplificação e talvez criar um padrão em relação aos nomes (mais abaixo).

Discutindo os pontos 3-5 mais detalhadamente:

3 - Como disse anteriormente, não podemos confiar na localização desses dados. A única solução que vejo é fazer uma confirmação manual para cada ponto, e para isso o mapeador terá de utilizar imagens a nível de rua (Mapillary, KartaView ou até mesmo daquela empresa proibida), ou em casos de hospitais e postos de saúde grandes as imagens de satélite são suficientes para confirmar aquela posição sugerida. Neste caso, sugiro FORTEMENTE a utilização dos Cooperative Challenges do MapRoulette. É super simples de criar esses desafios, e até fiz um mini-tutorial onde até os mais leigos conseguem criar um desafio. Também talvez poderíamos buscar por bases locais, que talvez tenham passado por algum tipo de melhoria no georreferenciamento.

4 - Já dito por mim lá no grupo também, esses dados do CNES contêm dados de cada médico particular. Ou seja, em uma determinada clínica privada podem haver mais de 20 pontos no mesmo local. Não creio que isso seja o ideal, e eu ainda sugeriria remover esse tipo de dado. Não saberia como fazer isso de maneira programática. Uma ideia seria algo como: onde há 2 ou mais pontos com o mesmo endereço, deixar somente o de maior categoria (hospital>clínica>médico, por exemplo). O problema é que aí há casos onde há no mesmo local um posto de saúde, um Centro de Especialidades Odontológica e um CAPS, que são 3 dados não-conflitantes. Podemos pensar em algo.

5 - Sou suspeito para falar, mas creio que deveríamos pensar em uma padronização nos nomes desses equipamentos, igual fizemos com os das escolas. Até fiz algo parecido nessa importação, como você pode ver neste exemplo. Também criei uma etiqueta ref:CNES de maneira informal. Algumas pessoas já usavam algo do tipo no Brasil, então decidi criar essa etiqueta.

De qualquer forma, você tem meu apoio neste projeto! Qualquer coisa me avisa que podemos discutir isso melhor!

[vgeorge]

Fala Mateus! Desculpe a demora em responder aqui e obrigado pelos comentários.

Acho uma boa a idéia do MapRoulette para fazer o trabalho de importação. Você poderia então criar então um desafio a partir dos dados planilha do Google Sheets? O link está no primeiro comentário. Aí podemos circular na comunidade.

Eu posso fazer um notebook no Observable para comparar CNES x OSM usando a etiqueta ref:CNES, assim saberemos quais elementos não estão com informações completas após a conclusão do desafio, nos moldes do que fiz neste notebook sobre URL dos municípios.

[matheusgomesms]

Oi Vitor,

Eu criei um JSON com o desafio. É só subir no MapRoulette (fiz aqui o teste e deu certo): https://mega.nz/file/2RIHTYZT#xyHHU8p-XRdzwY3ue6kSGS77Jz5e1efGS9LW2OZ7LkE

De qualquer forma, eu ainda acho que os dados precisam de um bom tratamento antes de serem subidos no MapRoulette, como disse na mensagem anterior. Temos de arrumar os nomes, traduzir o healthcare para as etiquetas do OSM (conforme sua tabela), verificar o padrão de telefone e CEP (este último o JOSM corrige fácil)...

Em Fortaleza fiz praticamente manual (com o Excel ajudando), mas para o Brasil todo creio que seria válido criar algum script que fizesse o serviço. Só não posso ajudar nisso porque estou sem tempo no momento e minhas habilidades computeiras estão beeeeem enferrujadas hehe

De qualquer forma, fico à total disposição para conversar melhor sobre os dados, de como seria a lógica do código, e como poderíamos melhorá-los antes da criação do desafio, caso tenha interesse!