O documento apresenta um sistema de denúncia de desperdício de água, descrevendo sistemas similares, legislação, pesquisa realizada e protótipo desenvolvido. A pesquisa avaliou a disposição das pessoas em denunciar e usar o sistema, e o protótipo inclui modelos de tarefas, interação e ferramentas como Moqups e Cacoo.
4. 1.1.SistemasSimilares
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.
5. 1.1.SistemasSimilares
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
6. 1.1.SistemasSimilares
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.
7. 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.
8. 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.
9. Desperdíciodeáguaé“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.
10. 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.
11. 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.
12. 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
14. 1.3.Pesquisa-AnálisedosDados
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.
15. 1.3.ResultadosObtidos
● Conseguimos um grau de explicação de quase 73,21% com 3
fatores (ou seja o modelo consegui explicar quase 74% dos
dados originais).
17. 1.3.ResultadosObtidos
● 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.
18. 1.3.ResultadosObtidos
● 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.
19. 1.3.ResultadosObtidos
Gráfico Scatter para fatores de maior variância
● Fator 1 (Eficiência do sistema online)
● Fator 2 (Nível de Escolaridade)
● Fator 3 (Disposição em denunciar)
20. 1.3.ResultadosObtidos
K-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)
30. 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