O tipo de veículos existentes numa vizinhança nos EUA permite prever a orientação política dos seus habitantes, segundo um trabalho de investigadores de várias universidades norte-americanas.

Ao analisar 50 milhões de imagens de 200 cidades no Street View da Google, os investigadores classificaram os carros em mais de 2.600 categorias. Depois, usando dados dos censos e das eleições presidenciais de 2008, desenvolveram um algoritmo para prever rendimentos, perfis raciais, nível de educação e padrões de voto nas localizações desses carros.

“O nosso modelo detecta fortes associações entre a distribuição de veículos e diversos factores sócioeconómicos”, afirmam. Por exemplo, os descendentes asiáticos tendem a comprar carros da Ásia, como Honda e Toyota. Já os carros da Chrysler, Buick e Oldsmobile estão mais “associados” a zonas de afro-americanos, enquanto “pickups”, Volkswagen e Aston Martins são “indicativos” da presença de brancos.

Uma cidade com mais “pickups” tenderá a votar nos republicanos (82%) nas eleições presidenciais, enquanto uma cidade com mais “sedans” tem 88% de hipóteses de votar nos democratas. Claro que a morfologia da própria cidade pode influenciar a escolha dos veículos.

O trabalho “Using deep learning and Google Street View to estimate the demographic makeup of neighborhoods across the United States” pretende não apenas antecipar resultados eleitorais mas também diminuir os custos nos censos (250 milhões de dólares anuais, segundo os autores) e a falta de dados relevantes ao longo de vários anos.

Como salienta um dos investigadores, Jonathan Krause, “a forma errada de usar o nosso estudo é aplicá-lo a um nível individual, o que seria perigoso fazer”. No entanto, este tipo de agregação de informação tende a evoluir, conjugando dados como os detentores de iPhone preferirem ter carros Honda, seguindo-se os BMW. Já os utilizadores do Android optam por Dodge, Chrysler e Hyundai.