Projeto
Como uma parceria entre a UPE e a Autarquia de Fernando de Noronha mobilizou econometria aplicada e modelagem computacional para decompor as diferenças de preços entre o arquipélago e o continente — e o que isso ensinou sobre aplicar ciência de dados onde o problema é de política pública, não de produto.
Resumo do caso
Fernando de Noronha tem custo de vida cronicamente elevado em relação ao continente. A Autarquia Territorial e a UPE precisavam de um diagnóstico rigoroso: quanto do diferencial é custo logístico inevitável e quanto é ineficiência evitável — e onde intervir primeiro.
Estruturar a pesquisa como um problema de decomposição econométrica: construir uma cesta representativa de preços, modelar os determinantes do diferencial por componente (transporte, escala, tributação, estrutura de mercado) e simular cenários de intervenção logística com modelagem computacional.
Pesquisa em andamento com bolsa da Autarquia via PROPEGI/UPE, produzindo diagnósticos estruturados que alimentam decisões de política pública sobre logística e abastecimento da ilha.
Fator Noronha usa econometria aplicada e modelagem computacional para explicar por que os preços no arquipélago são mais altos e qual parte do gap pode ser enfrentada por política pública.
Situação
Fernando de Noronha é um dos destinos turísticos mais valorizados do Brasil — e um dos mais caros para quem mora lá. Moradores permanentes, trabalhadores de serviços e funcionários públicos convivem com preços sistematicamente maiores do que os praticados no continente para bens de consumo básico, alimentos, materiais de construção e serviços.
A causa imediata é conhecida: o arquipélago depende quase que inteiramente do abastecimento continental, com acesso restrito por mar e ar, e sem escala de mercado para sustentar produção local relevante. Mas a causa imediata não é a resposta completa. Uma parte do diferencial é custo estrutural genuíno — frete, embalagem, perdas na cadeia. Outra parte pode ser ineficiência logística, concentração de mercado ou tributação mal calibrada.
O problema de decomposição
A pergunta de pesquisa parece direta: por que os preços em Noronha são mais altos? Mas responder com rigor exige resolver um problema de decomposição que tem várias camadas.
O diferencial observado não tem causa única e reflete transporte marítimo ou aéreo, manuseio adicional, escala reduzida do varejista, eventuais falhas de mercado locais e a estrutura tributária específica do Distrito Estadual.
A comparação com o continente é sensível à escolha do referencial; comparar Noronha com Recife subestima o custo logístico, enquanto comparar com cidades de porte e estrutura similares exige um contrafactual bem definido.
Dados primários são inevitáveis, então a pesquisa precisou construir do zero um protocolo de coleta de preços de uma cesta representativa.
Decisões metodológicas
Modelos isolam transporte, escala, tributação e estrutura de mercado, controlando os demais fatores.
O objetivo é decomposição e interpretabilidade para política pública, não apenas previsão de preços.
A modelagem computacional testa como subsídios, rotas ou regimes tributários alterariam os preços.
O projeto é coordenado por Guilherme Nunes Martins e envolve pesquisadores de graduação, mestrado e doutorado. Minha contribuição se concentra na modelagem computacional e na análise de dados.
O que aprendi
A maior diferença entre esse projeto e os projetos de ML em saúde ou MLOps que conduzi antes não está na técnica — está em quem usa o resultado e o que precisam fazer com ele.
O usuário final não é um sistema; é um tomador de decisão. Em produtos de software, o output do modelo alimenta outro processo automatizado. Aqui, o output alimenta uma discussão de política pública entre pesquisadores, gestores e autoridades.
Rigor de design de dados pesa tanto quanto rigor de modelagem. Em problemas de produto, os dados costumam já existir — o desafio é processá-los bem. Aqui, o design do protocolo de coleta é parte central da contribuição científica.
Interdisciplinaridade real exige humildade epistêmica. Trazer ferramentas de ciência de dados para econometria aplicada é útil — mas só quando há respeito genuíno pelos fundamentos do campo de destino.
Pesquisa em andamento · Iniciada em junho de 2024 · Financiada pela Autarquia Territorial Distrito Estadual de Fernando de Noronha via PROPEGI/UPE
Lattes: lattes.cnpq.br/9309196339768580