Sistema de denúncia de desperdício de água - Etapa de Síntese

Sistema de Denúncia de Desperdício de Água

Jhonata Matias, Macilio Ferreira, Airton Filho, Crislânio Macêdo, Matheus Costa

Tópicos

1. Análise1.1. Sistemas Similares1.2. Legislação1.3. Pesquisa

2. Síntese2.1. Ferramentas2.2. Protótipo2.3. Modelo de Tarefas2.4. Modelo de Interação

Análise

1.1. Sistemas Similares

Cadê Água?

O Cade Água? é um aplicativo desenvolvido por alunos da FIAP para denunciar problemas de encanamento na rede de saneamento básico da sua cidade.

Envio de foto.

1.1. Sistemas Similares

DenunciApp - SAAE Viçosa

DenunciApp é um aplicativo desenvolvido pela SAAE de Viçosa - MG, para denunciar vazamentos e desperdícios de água. Envio de foto ou vídeo.

Publicação no Facebook

Acompanhamento da denúncia

1.1. Sistemas Similares

Mapa de Vazamentos (G1)

Sistema desenvolvido pela G1 especificamente para são paulo para indicar problemas na rede de abastecimento.

Feedback da concessionaria.

Envio de foto.

1.2 - Legislação

Lei Federal de Recursos Hídricos:

A Política Nacional dos Recursos Hídricos - Lei de N° 9433, de 8 de Janeiro de 1997. Implementou a cobrança de uma taxa para o uso da água, com o objetivo de reconhecer a importância da mesma como bem econômico e conscientizar sobre o modo correto de consumo.

1.2 - Legislação

Lei Federal, Agência Nacional de Águas (ANA):

Lei de n° 9984, de 17 de Junho de 2000,foi criada como desdobramento da lei de n° 9433, desempenha ações de regulação, apoio à gestão dos recursos hídricos, monitoramento de rios e reservatórios, além de desenvolver programas e projetos para estimular o uso racional e sustentável dos recursos hídricos.

Desperdício de água é “crime”Em algumas cidades brasileiras o desperdício de água é

considerado como uma infração e o usuário deve ser punido.

Exemplos de Cidades.

Viçosa (Minas Gerais)

Considera-se uma denúncia:

I - Lavar Calçadas com uso contínuo de água.

II - Molhar ruas continuamente.

III - Lavar veículo em domicílios residenciais.

Punição:

Advertência verbal e escrita, e dependendo de sua reincidência corte do serviço por um determinado período de tempo.

Mimoso do Sul (Espirito Santo)

Considera-se uma denúncia:

I - Lavagem com água corrente, em mangueiras com pressão ou não, de áreas internas e externas, dentre as quais as calçadas de edificações públicas ou privadas, sejam elas industriais, comerciais ou residenciais.

II - Regar plantas e jardins com água corrente.

III - A utilização da água corrente para molhar os logradouros públicos ou vias internas de condomínios residenciais, industriais ou comerciais, dentre outras.

Punição:

Em caso de flagrante de desperdício de água o usuário em questão será multado em um valor referente a R$ 196,18 acrescidos à conta de água, e em caso de reincidência o valor da multa pode ser cobrado em dobro.

Atibaia (São Paulo)

Considera-se uma denúncia:

I - Usar mangueiras para lavar calçadas.

II - Regar o Jardim.

III - Lavar veículos automotores com uso contínuo de água, dentre outras.

Punição:

Em caso de flagrante de desperdício o usuário será notificado inicialmente e em seguida receberá em casa uma multa no valor de R$ 140,00, sendo que o mesmo pode recorrer a isenção da multa.

1.3. Pesquisa - Objetivo

● Disposição das pessoas em denunciar● Disposição das pessoas em utilizar um sistema de

denuncias● Traçar o perfil dos possíveis usuários do sistema● Verificar Sugestões dos usuários

1.3. Pesquisa - Questionário

Questionamento - Denúncia de Desperdício de Água

1.3. Pesquisa - Análise dos Dados

AF

A AF é uma técnica estatística que estuda os inter-relacionamentos entre as variáveis, num esforço para encontrar um conjunto de fatores (em menor número que o conjunto de variáveis originais) que exprime o que as variáveis originais partilham em comum.

K-Means

Agrupamento k-means é um método de Clusterização que objetiva particionar n observações dentre k grupos, onde cada observação pertence ao grupo mais próximo do ponto médio do grupo.

1.3. Resultados Obtidos

● Conseguimos um grau de explicação de quase 73,21% com 3 fatores (ou seja o modelo consegui explicar quase 74% dos dados originais).

1.3. Resultados Obtidos●

1.3. Resultados Obtidos● Fator 1 (Eficiência do sistema online) formado pelas variáveis

jaDenunciou, sentirBemEmDenunciar, eficienciaSistemaOnline.

Pessoas nesse fator tem chance acima da média de se sentir bem em usar um sistema online, e de não terem feito alguma denúncia de uma situação de desperdício de água, e que usar um sistema online para denunciar uma situação de desperdício é mais eficiente que ligar para um órgão responsável.

● Fator 2 (Nível de Escolaridade) formado pela idade e escolaridade.

● Fator 3 (Disposição em denunciar) formado por pensarEmDenunciar,

sentirBemEmDenunciar.

Pessoas nesse fator tem chance acima da média de se sentir bem ao denunciarem uma situação de desperdício de água, além de pensarem logo em denunciar quando veem uma situação de desperdício.

1.3. Resultados Obtidos● Matriz de Correlação

Os valores variam de -1 a 1 .Para Cohen (1988), escores entre 0,10 e 0,29 podem ser considerados pequenos, entre 0,30 e 0,49 médios e entre 0,50 e 1 podem ser interpretados como grandes.

Apesar das pessoas não terem realizado algum tipo de denúncia de uma situação de desperdício de água, elas tem maior chance de se sentirem a vontade para utilizar um sistema online de denúncia.

Pessoas que se sentem bem em denunciar uma situação de desperdício de água tem chance acima da média de quando ver uma situação de desperdício pensar em denunciar.

Pessoas que se sentem bem em usar um sistema online de denuncia tendem a acreditarem que um sistema online de denúncia seja mais eficiente, tendem também a não terem feito algum tipo de denúncia.

Pessoas que acreditam que um sistema online de denúncia é mais eficiente que ligar para um órgão responsável tendem a se sentir bem em fazer uma denúncia online.

1.3. Resultados ObtidosGráfico Scatter para fatores de maior variância

● Fator 1 (Eficiência do sistema online)● Fator 2 (Nível de Escolaridade)● Fator 3 (Disposição em denunciar)

1.3. Resultados ObtidosK-Means para 2 agrupamentos

A ideia é que os valores sejam positivos.

O cluster 1 é muito distante para os fatores 3,1,2 respectivamente.

O cluster 2 é extremamente similar no fator 2, e muito similar para os fatores 3 e 1 respectivamente. (Pessoas com esse perfil tendem a terem os fatores2, 1,3 respectivamente acima da média)

● Fator 1 (Eficiência do sistema online)● Fator 2 (Características pessoais)● Fator 3 (Disposição em denunciar)

Síntese

2.1. Ferramentas

● Moqups - Protótipo● Cacoo - Modelo de tarefas● Molic-Designer - Modelo de interação

2.2. Protótipo

Moqups - Protótipo

2.3. Modelo de Tarefa - Fazer Login

2.3. Modelo de Tarefa - Cadastrar-se

2.3. Modelo de Tarefa - Realizar Denúncia

2.3. Modelo de Tarefa - Compartilhar

2.4. Modelo de Interação - Geral

2.4. Modelo de interação Detalhado - Realizar Denúncia

Referências DIAS FILHO, J.M.; CORRAR, L.J. Regressão Logística. In: CORRAR, L.J.; PAULO, E.; DIAS FILHO, J.M. (Coord.). Análise multivariada:para cursos de administração, ciências contábeis e economia. FIPECAFI – Fundação Instituto de Pesquisas Contábeis, Atuariais e Financeiras; São Paulo: Atlas, 2009

Barbosa, Simone Diniz Junqueira, and Bruno Santana da Silva. Interação humano-computador. Elsevier, 2010.

COHEN,Jacob. (1988),Statistical power analysis for the behavioral sciences. Hillsdale, NJ,Erlbaum.

“Disponível: http://www-01.ibm.com/software/br/analytics/spss/ Janeiro/2016.

“Disponível: http://dontpad.com/ihcufc Janeiro/2016

“Disponível: https://moqups.com/#!/edit/crislanio.ufc@gmail.com/TReX88IF Janneiro/2016

“Disponível: https://docs.google.com/forms/d/13MO5IshHgEPSZ9ULaYtWh4DH5QMcjN8V2MkMX3Ul5tQ/viewform Janeiro/2016

“Disponível: https://crislaniomacedo.zz.vc Janeiro/2016

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