Como calculamos o índice de mobilidade dos empreendimentos

Cada empreendimento no Maringá na Planta exibe três índices de mobilidade: caminhada, transporte público e bicicleta. Os três são calculados a partir de dados do OpenStreetMap (OSM), um mapa colaborativo e de código aberto, consultado via Overpass API. Nenhum dado vem de construtoras ou imobiliárias.

Este post documenta as fórmulas, os pesos e as limitações de cada índice.

Fonte dos dados

Todos os scores usam dados do OpenStreetMap (OSM), consultados num raio ao redor das coordenadas do empreendimento. O OSM é mantido por uma comunidade global de colaboradores e é amplamente usado em pesquisas de mobilidade urbana e walkability — o mesmo banco de dados que alimenta aplicativos como Maps.me, OsmAnd e várias ferramentas acadêmicas.

A consulta é feita via Overpass API, uma interface de leitura do OSM que retorna elementos (pontos, vias, áreas) com suas tags. Não usamos dados em tempo real: os resultados são calculados e armazenados em cache, com a data registrada no campo computedAt de cada imóvel.

Índice de caminhada (0–100)

Mede a densidade de amenidades diárias dentro de 1 km em linha reta do empreendimento. A ideia é simples: quanto mais você resolve a pé sem precisar de carro, maior o score.

Categorias e pesos

Total máximo: 100 pontos.

Fórmula

Para cada categoria:

contribuição = min(quantidade / meta, 1) × peso

O score final é a soma das contribuições, arredondada ao inteiro mais próximo:

walkScore = round( Σ contribuições )

Atingir a meta dá crédito total na categoria. Exceder a meta não adiciona pontos extras — o min(…, 1) garante isso. Ter zero amenidades numa categoria contribui com 0.

Exemplo: Plaenge Evidence (Zona 08)

A ausência de serviços mapeados (bancos, shoppings) derruba a nota mesmo com alta densidade de transporte, saúde e lazer.

Índice de transporte público (0–100)

Mede a presença de paradas de ônibus próximas, num raio menor — 500 m — do que o da caminhada. A premissa é que um ponto de ônibus útil está a no máximo ~6 minutos a pé.

Fórmula

transitScore = round( min(paradas_500m / 6, 1) × 100 )

6 paradas dentro de 500 m equivalem a nota 100. Acima disso, o score já estava em 100. Abaixo, é proporcional.

O que conta como parada: tags OSM highway=bus_stop, public_transport=stop_position, public_transport=platform e amenity=bus_station.

Índice de bicicleta (0–100)

Mede a infraestrutura ciclística disponível no raio de 1 km: vias dedicadas a bicicletas e bicicletários. Diferente dos outros dois índices, este não mede acesso a destinos — mede a qualidade do ambiente para quem pedala.

Fórmula

bikeScore = round( min(ciclovias / 4, 1) × 60 + min(bicicletários / 4, 1) × 40 )

• Até 60 pontos por ciclovias (atingido com 4 ou mais segmentos de ciclovia mapeados)
• Até 40 pontos por bicicletários (atingido com 4 ou mais pontos de estacionamento para bike)

O que conta como ciclovia: tags OSM highway=cycleway, qualquer cycleway=* (exceto cycleway=no) e bicycle=designated em vias existentes.

Por que o índice de bicicleta pode ser menor que o de caminhada?

O walkScore sobe quando há muitos comércios e serviços próximos — e áreas centrais de Maringá têm isso. O bikeScore sobe quando há ciclovias e bicicletários mapeados — o que ainda é menos comum em boa parte da cidade, independente da densidade comercial. Um bairro com dezenas de restaurantes mas nenhuma ciclovia mapeada terá walkScore alto e bikeScore baixo, mesmo que na prática seja fácil pedalar lá.

Quando os dados podem estar desatualizados

Os scores não são atualizados em tempo real. Cada imóvel tem uma data de referência (computedAt) que indica quando o cálculo foi feito. Entre essa data e hoje, algumas coisas podem ter mudado:

A categoria com maior risco de desatualização é restaurantes e cafés, por ter alta rotatividade. A de menor risco é educação — escolas e universidades raramente abrem ou fecham.

Tratamos os scores como referência comparativa, não como medida absoluta. A diferença entre um imóvel com 85 e outro com 60 é real e persistente; se um atualizar para 87 ou 83 num próximo cálculo, a conclusão relativa não muda.

Raio de consulta e limitações do OSM

Todos os scores usam 1.000 m em linha reta como raio de busca, exceto o transitScore que usa 500 m. O raio é calculado em haversine (distância geodésica) — não é distância roteada.

O OpenStreetMap tem boa cobertura em Maringá para vias, paradas de ônibus e grande comércio, mas pode estar incompleto em:

• Bairros mais recentes ou de expansão (Eurogarden, por exemplo)
• Pequenos comércios informais ou sem identificação clara
• Ciclovias de implantação recente ainda não mapeadas

Se você encontrar dados incorretos ou desatualizados, o próprio OSM aceita contribuições em openstreetmap.org — e a próxima atualização dos scores vai capturar a correção.