Avaliação do Indicador de Trânsito em Cidades Inteligentes baseada no Modelo Br-SCMM: o Caso de Maceió-AL

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Instituto Federal de Alagoas - IFAL 
Campus Maceió 
Bacharelado em Sistemas de Informação 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Isaac Roberto Ferreira 
 
 
 
 
Avaliação do Indicador de Trânsito em Cidades 
Inteligentes baseada no Modelo Br-SCMM: o Caso 
de Maceió-AL 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Maceió, 2015 
2 
 
Isaac Roberto Ferreira 
 
 
 
 
 
 
 
 
Avaliação do Indicador de Trânsito em Cidades 
Inteligentes baseada no Modelo Br-SCMM: o 
Caso de Maceió-AL 
 
 
 
 
 
 
 
 
Orientador: Prof. Dr. Marcílio Ferreira de Souza Júnior. 
 
 
 
 
 
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado 
ao Curso de Bacharelado em Sistemas de 
Informação do Instituto Federal de Alagoas 
como requisito parcial para obtenção do grau 
de bacharel em Sistemas de Informação. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Maceió, 2015 
 
 
3 
 
Avaliação do Indicador de Trânsito em Cidades 
Inteligentes baseada no Modelo Br-SCMM: o 
Caso de Maceió-AL 
 
Por 
Isaac Roberto Ferreira 
 
 
Orientador: 
Prof. Dr. Marcílio Ferreira de Souza Júnior 
 
 
Banca Examinadora: 
 
 
_____________________________________________ 
Prof. Msc. Ricardo Rubens Gomes Nunes Filho – IFAL (Examinador Interno) 
 
 
_____________________________________________ 
Prof. Msc. Ricardo Alexandre Afonso - UFAL (Examinador Externo) 
 
 
 
 
 
 
Maceió, 2015 
 
4 
 
Agradecimentos 
 
 
 
 
Agradeço primeiramente a Deus, força criadora de tudo que existe e que nos 
proporciona a oportunidade de viver, aprender e evoluir neste mundo; agradeço também 
ao amado Mestre Jesus de Nazaré e a todos os irmãos de luz. Agradeço aos meus pais, 
Ana Lúcia Maria Ferreira e José Cicero Ferreira (in memoriam) que me ensinaram o 
quão maravilhoso é o conhecimento e me deram os meios para que eu pudesse ter a 
oportunidade de aprender, sempre; e às minhas irmãs, Angélica e Íris, pelo apoio e 
carinho. 
Sou grato ao meu orientador, professor Marcílio Ferreira, pela dedicação e 
confiança de sempre e à banca examinadora, os professores Ricardo Nunes e Ricardo 
Afonso. Agradeço de coração a cada professor do curso de Sistemas de Informação do 
Instituto Federal de Alagoas (IFAL) campus Maceió pelos ensinamentos, assim como a 
cada colega que tive o prazer de conhecer e conviver. Muito feliz por vocês fazerem 
parte da minha jornada. 
 
5 
 
Resumo 
 
 
Na tentativa de enfrentar desafios no desenvolvimento das cidades e garantir melhor 
qualidade de vida para os seus habitantes, chegou-se ao conceito de cidades inteligentes 
ou smart cities, compreendido aqui como urbes que trazem em si maneiras de sanar 
problemas, como impactos ambientais, economia de energia, mobilidade, economia de 
água e várias outras questões, a partir do uso das tecnologias da informação e 
comunicação na tentativa de criar espaços inteligentes que alteram física, econômica e 
socialmente a vida urbana. Neste contexto, buscou-se avaliar o nível de “inteligência” 
da cidade de Maceió-AL no domínio de transporte a partir do modelo de maturidade Br-
SCMM para Cidades Inteligentes, assumindo como indicador o número de óbitos nos 
acidentes de trânsito no ano de 2011. Como resultado, Maceió foi avaliada com nota 
2,57 no domínio estudado. A avaliação foi feita através de um desenho metodológico 
que envolveu a análise dos dados colhidos em bases públicas e oficiais por intermédio 
do estudo das TICs implantadas no trânsito do município e a partir de entrevistas com 
profissionais ligados diretamente ao domínio de transporte. 
 
 
 
Palavras-chave: Cidades inteligentes, Modelo de maturidade, Trânsito 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
6 
 
Abstract 
 
 
 
In an attempt to address challenges in the development of cities and ensure better 
quality of life for its inhabitants, it came to the concept of smart cities and smart cities, 
understood here as large cities that carry with them ways to solve problems such as 
environmental impact, economy energy, mobility, water saving and various other 
issues, from the use of information and communication technologies in an attempt to 
create smart spaces that alter physical, economic and social urban life. In this context, 
we sought to assess the level of "intelligence" of the city of Maceió-AL in the transport 
domain from Br-SCMM maturity model for Smart Cities, taking as an indicator the 
number of deaths in traffic accidents in the year 2011. As a result, Maceió was assessed 
with note 2.57 in the studied area. The evaluation was made through a methodological 
design that involved the analysis of data collected from public and official basis through 
the study of ICTs deployed in the city traffic and from interviews with professionals 
directly linked to the transport domain. 
 
 
 
 
Keywords: Smart Cities, Maturity Model, Traffic. 
 
7 
 
Lista de Figuras 
 
 
Figura 1 - Modelo de framework para cidades inteligentes .......................................... 16 
Figura 2 – Modelo Europeu de Cidades Inteligentes .................................................... 26 
Figura 3 - Modelo IBM de Smart Cities ...................................................................... 28 
Figura 4 – Fórmula do modelo de dimensões de uma CI ............................................. 29 
Figura 5 – Classificação das capitais brasileiras medidas pelos índices do Br-SCMM . 35 
Figura 6 - Mapeamento de Recife no nível S do Br-SCMM......................................... 35 
Figura 7 – Comparação das cidades de Florianópolis e Maceió no Br-SCMM ............. 36 
Figura 8 - Desenho da pesquisa ................................................................................... 38 
Figura 9 - Fórmula do cálculo do Z-Transformation .................................................... 40 
Figura 10 - Gráfico do ranking de todas as capitais com o T-Score calculado .............. 45 
Figura 11 - Relação Maceió - Arapiraca no indicador calculado .................................. 46 
Figura 12 - Mapa da rede de fibra ótica do sistema de videomonitoramento ................ 50 
Figura 13 - Sistema Apolo – videomonitoramento SEDS ............................................ 51 
Figura 14 - Sistema Apolo de Videomonitoramento da SEDS ..................................... 51 
Figura 15 – Imagens do Sistema Apolo de Videomonitoramento da SEDS .................. 52 
Figura 16 - Sistema Apolo de videomonitoramento da SEDS ...................................... 52 
Figura 17 - Centro de Controle Operacional - Videomonitoramento ............................ 54 
Figura 18 - Centro de Videomonitoramento - SMTT ................................................... 57 
Figura 19 - Centro de Videomonitoramento - SMTT ................................................... 57 
Figura 20 - Centro de Videomonitoramento - SMTT ................................................... 58 
Figura 21 - Videomonitoramento Transporte Público - SMTT ..................................... 60 
Figura 22 - Videomonitoramento Transporte Público - SMTT ..................................... 61 
Figura 23 - Funcionamento do aplicativo Cittamobi .................................................... 61 
Figura 24 - Exemplo de Laço Indutivo ........................................................................ 63 
Figura 25 - Exemplo de Laço Indutivo ........................................................................ 63 
Figura 26 - Gráfico das notas de Maceió no modelo Br-SCMM .................................. 64 
Figura 27 - Gráfico das notas de todas as capitais no BR-SCMM ................................ 65 
 
 
 
 
 
 
8 
 
 
Lista de Quadros e Tabelas 
 
 
Quadro 1 – Entrevistas realizadas na pesquisa ..............................................................38 
 
 
Tabela 1 – Notas das capitais em nove indicadores básicos utilizados no Br-SCMM - o 
indicador de transporte ...................................................................................................42Tabela 2 – Soma, Média e Desvio Padrão calculados através das notas das capitais nos 
dez indicadores básicos utilizados no Br-SCMM ...........................................................42 
Tabela 3 – Ranking das Capitais Brasileiras no Indicador .............................................44 
 
file:///C:/Users/Isaac/Desktop/TCC%20-%20Isaac%20revisado%201.docx%23_Toc424249826
9 
 
Lista de Abreviaturas e Siglas 
 
 
CI – Cidade Inteligente 
Br-SCMM - Brazilian Smart City Maturity Model 
CEBELA - Centro Brasileiro de Estudos Latino-Americanos 
CMMI - Capability Maturity Model Integration 
CONTRAN – Conselho Nacional de Trânsito 
DENATRAN - Departamento Nacional de Trânsito 
DENATRAN – Departamento Nacional de Trânsito 
DETRAN - Departamento Estadual de Trânsito 
DIRET – Diretoria de Educação de Trânsito (SMTT) 
DISIN – Diretoria de Sinalização de Trânsito (SMTT) 
GPS – Global Positioning System 
IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística 
IBM - Internacional Business Machines 
IDH - Índice de Desenvolvimento Humano 
IPEA - Instituto de Pesquisa Aplicada 
IPVA – Imposto Sobre a Propriedade de Veículos Automotores 
ISO - Organização Internacional de Normalização 
ITEC – Instituto de Tecnologia em Informática e Informação do Estado de Alagoas 
ITS - Sistema de Transportes Inteligentes 
MPS-BR - Melhoria do Processo de Software Brasileiro 
MTT - Modelo de Maturidade Tecnológica 
OCDE - Fórum Internacional do Transporte da Organização para a Cooperação e 
Desenvolvimento Econômico 
OMS - Organização Mundial da Saúde 
 
 
10 
 
ONU - Organização das Nações Unidas 
ONU - Organização das Nações Unidas 
PMAL – Polícia Militar de Alagoas 
SECTI – Secretaria de Estado da Ciência, da Tecnologia e da Inovação 
SEDS – Secretaria de Estado da Defesa Social 
SERVIPA – Serviço de Vigilância Patrimonial 
SMTT – Superintendência Municipal de Transporte e Trânsito 
TICs - Tecnologias da Informação e Comunicação 
FLACSO – Faculdade Latino-Americana de Ciências Sociais 
 
 
 
 
11 
 
Sumário 
 
1 Introdução ................................................................................................................ 13 
1.1 Delimitação do Tema ............................................................................................ 17 
1.2 Problema de Pesquisa ........................................................................................ 20 
1.3 Objetivos ........................................................................................................... 21 
1.3.1 Objetivo Geral ............................................................................................ 21 
1.3.2 Objetivos Específicos ................................................................................. 21 
1.4 Justificativa ....................................................................................................... 21 
2 Revisão da Literatura ............................................................................................... 24 
2.1 Cidades Inteligentes .......................................................................................... 24 
2.1.1 Trânsito e Cidade ........................................................................................ 30 
2.2 Tecnologias de Informação e Comunicação ....................................................... 31 
2.3 Modelos de Maturidade para Cidades Inteligentes ............................................. 32 
2.3.1 Modelo Br-SCMM ..................................................................................... 33 
3 Procedimentos Metodológicos.................................................................................. 37 
3.1 Estratégia e Método da Pesquisa ........................................................................ 37 
3.2 Coleta dos Dados............................................................................................... 38 
3.3 Análise dos Dados ............................................................................................. 39 
3.4 O Caso de Maceió-AL ....................................................................................... 40 
4 Resultados e Discussões ........................................................................................... 42 
4.1 Resultados da Etapa Quantitativa....................................................................... 42 
4.2 Resultados da Etapa Qualitativa ........................................................................ 47 
4.2.1 Dados sobre o indicador de trânsito de Maceió-AL ..................................... 48 
4.2.2 Tecnologia de Videomonitoramento da SEDS ............................................ 49 
4.2.3 Tecnologias da SMTT ................................................................................ 55 
12 
 
5 Considerações Finais ................................................................................................ 64 
Referências ................................................................................................................. 68 
Apêndice A ................................................................................................................. 70 
Anexo A ..................................................................................................................... 71 
Anexo B...................................................................................................................... 78 
 
 
 
13 
 
1 Introdução 
 
São inúmeros os problemas enfrentados pelas zonas urbanas contemporâneas. O 
desenvolvimento das cidades e a migração de pessoas de outras áreas, muitas vezes 
excedendo a sua capacidade de recepção, se apresentam como um sério desafio para os 
governos, que cada vez mais se lançam em busca de novas possibilidades de resolução 
desses problemas e de todos os outros que surgem por consequência. 
Visando superar os problemas e desafios das grandes áreas metropolitanas, 
Macadar e Freitas (2013) sugerem que políticas de cooperação e integração deveriam 
ser instituídas. Para alcançar os objetivos dessas políticas, esses autores apontam a 
tecnologia como meio para maximizar a cooperação entre os habitantes da cidade, 
inclusive os governantes. Os mesmos autores citam a área de e-government como 
promissora, que busca compreender a utilização de tecnologias da informação e 
comunicação (TIC) para melhorar a vida dos cidadãos numa perspectiva de valor 
público. Relacionado a isto estaria a entrega de valores públicos para as pessoas, como 
por exemplo, o fornecimento de informações, serviços e produtos, fomentando a 
participação maior dos habitantes e a transparência no próprio governo e usando as 
tecnologias da informação e comunicação como ferramenta na relação entre cidadãos e 
autoridades. 
De fato, as pessoas querem viver em cidades que lhes ofereçam melhor 
qualidade de trabalho, estudo, vida e relações sociais e que sejam lugares capazes de 
suportar suas expectativas, seja individual ou coletiva, compatível com os recursos 
finitos do planeta e os direitos humanos (MACADAR; FREITAS, 2013 apud 
TOPPETA, 2010). 
Foi na busca por sanar empecilhos antigos e importantes ao desenvolvimento das 
cidades e por uma melhor qualidade de vida para os seus habitantes, que chegou-se ao 
conceito de cidades inteligentes ou smart cities, compreendido aqui como urbes que 
trazem em si maneiras de sanar problemas, como impactos ambientais, economia de 
energia, mobilidade, economia de água e várias outras questões, a partir do uso de 
ferramentas como as TICs na tentativa de criar espaços inteligentes que alteram física, 
econômica e socialmente a vida urbana (FERNANDES; GAMA, 2006). 
Desta forma, o conceito de Cidades Inteligentes (CI), enquanto tema e área de 
estudo, surgiu há quase duas décadas e já está entre os mais explorados assuntos no 
14 
 
meio acadêmico por oferecer soluções e diagnósticospara problemas até então 
considerados crônicos da sociedade da informação, utilizando tecnologias digitais. 
Por ser um conceito aparentemente relativo, a aplicação do termo CI suscita 
alguns questionamentos: o que é uma cidade inteligente? Quais os requisitos para que 
uma cidade seja considerada dentro de uma situação que lhe permita ter determinado 
grau de inteligência? O que as cidades podem ou devem fazer para alcançar 
determinado patamar? 
Neste sentido, de acordo com Castiella (2014), relatórios e rankings de medição 
de cidades são discutidos como apontamentos para as características e condições das 
urbes em determinados campos. Há grande interesse na criação desse tipo de estudo e 
publicação, pois além da avaliação e diagnóstico da qualidade de vida nas cidades, 
muitas organizações também direcionam seus negócios apenas após a consulta prévia 
destes materiais, como é o caso, por exemplo, de empresas dos setores imobiliários, que 
apenas tomam suas decisões de investimento baseadas nos dados estatísticos desses 
relatórios. 
Castiella (2014) apresenta alguns exemplos de rankings e relatórios para avaliação 
de cidades, com destaque para o “Green City Index”, que foca o seu ranking na 
sustentabilidade ambiental aplicada pelas cidades. Há também o “Liveability Index”, da 
Economist Intelligence Unit, que se destaca pela sua abordagem global e pela 
quantidade de cidades incluídas. Já o “Mercer Quality of Living Worldwide Ranking”, 
concede informações sobre 460 cidades ao redor do mundo. A Organização 
Internacional de Normalização (ISO) publicou recentemente um novo padrão, a ISO 
37120:2014, denominado “Sustainable Development of Communities”, que propõe um 
conjunto de indicadores para medir os serviços da cidade e da qualidade de vida. 
Entretanto, os relatórios e rankings muitas vezes abrangem apenas alguns aspectos 
da cidade e mesmo assim de maneira parcial ou pouco ampla, sendo que ainda podem 
contar com informações e opiniões não verificáveis de especialistas (CASTIELLA, 
2014). Embora existam vários estudos na área de CI, Castiella (2014) expõe que falta 
um ponto de vista integral e estatístico, que meça a CI com a abrangência e visão geral 
dos elementos que a constituem. 
Castiella (2014) também diferencia os rankings e relatórios de outras 
metodologias de medição e avaliação de cidades, como os modelos de maturidade. 
Segundo esse autor, os dados dos relatórios seriam “bens de consumo destinados a 
entidades ou pessoas que, como usuários da cidade, utilizariam as informações para 
15 
 
tomada de decisão com base em diferentes horizontes e aspectos”. Enquanto os modelos 
serviriam como uma ferramenta de planejamento da cidade, ou seja, estariam ligadas 
diretamente a compreensão da infraestrutura e do funcionamento da cidade de forma 
mais intrínseca. 
É importante frisar que os modelos de maturidade são aplicados comumente na 
área de engenharia de software por oferecerem indicadores para classificar as empresas 
desenvolvedoras de softwares em níveis, servindo como parâmetro para essas 
organizações avaliarem o quanto elas precisam melhorar. Como expõem Gama et al. 
(2012, p.2), “a ideia de ter um modelo de maturidade serve como referencial para que as 
organizações evoluam continuamente seu processo de desenvolvimento de software e, 
consecutivamente, aumentem a qualidade do software produzido e obtenham uma maior 
aceitação no mercado”. 
Portanto, modelos de maturidade na engenharia de software têm como objetivo 
fazer com que as organizações tenham condições de medir e acelerar a progressão de 
capacidades e competências desenvolvidas em determinada área, como é o caso do 
Capability Maturity Model Integration (CMMI), que utiliza práticas genéricas e 
específicas e foi desenvolvido para padronizar e mensurar a qualidade do processo de 
melhoria corporativo, integrando diferentes modelos e disciplinas. Outro modelo 
encontrado na literatura de software é o MPS.BR ou Melhoria do Processo de Software 
Brasileiro, utilizado para amplificar a qualidade do processo de produção de sistemas e 
também atender a realidade do mercado brasileiro, além de ser compatível com o 
CMMI (AFONSO et. al, 2012). 
Por sua vez, a aplicação de modelos de maturidade no contexto das cidades 
inteligentes segue o mesmo princípio daquele da engenharia de software, pois avaliam o 
quanto uma cidade é considerada inteligente em relação ao uso das TICS, em domínios 
específicos, que são eixos fundamentais de uma cidade capazes de serem melhorados 
pela tecnologia. 
Nesse sentido, Lee e Hancock (2012) propõem a criação de um framework para 
estudo, acompanhamento e avaliação da evolução de cidades inteligentes, de modo que 
possa ser aplicado às práticas de cidades inteligentes por todo o mundo. Foram 
analisados casos nos EUA, Europa e Ásia - nas cidades de São Francisco, Amsterdã e 
Seul, respectivamente - procurando identificar características comuns no planejamento e 
desenvolvimento inteligente das cidades e a diferença entre os processos. O modelo 
também tem o objetivo de servir como um índice de identificação das áreas onde são 
16 
 
necessárias melhorias. Neste modelo, seis domínios também são estudados a partir de 
18 perspectivas, como ilustra a figura 1. 
 
Figura 1 - Modelo de framework para cidades inteligentes 
 
Fonte: Disponível em fsi.stanford.edu 
 
No modelo de Lee e Hancock (2012) cada domínio e perspectiva são avaliados 
levando em consideração também as ferramentas que existem nas cidades estudadas, 
voltadas para cada perspectiva, e em seguida faz-se uma avaliação da condição de cada 
cidade naquela situação especifica e avalia-se qual obteve melhor êxito. Ao final, é 
discutida a situação das cidades chegando-se a uma conclusão de quais melhorias 
podem ser tomadas para evolução em cada domínio. 
Castiella (2014) também apresenta uma proposta de modelo de maturidade para 
CI, que pode ser considerado misto, pois traz uma parte formada por cálculos de dados 
estatísticos e outra por avaliação qualitativa, feita com base em informações fornecidas 
por pessoas qualificadas e envolvidas diretamente nos domínios estudados. O modelo 
proposto é composto por dimensões. Cada dimensão possui eixos, que possui fatores e 
que por sua vez possuem indicadores. É constituído por duas etapas de leitura: uma 
envolvendo a avaliação qualitativa dos fatores e a outra envolvendo o cálculo dos 
indicadores, com algumas regras simples, importantes para realçar aspectos primordiais 
dos indicadores. Uma dessas regras, por exemplo, é em relação à data dos indicadores, 
17 
 
para filtrar informações antigas. Cada indicador seria “penalizado” quando mais velhos 
do que dois anos. 
Já o modelo Brazilian Smart Cities Maturity Model (Br-SCMM), proposto por 
Afonso et.al (2014), apresenta uma escala de cinco níveis para classificar uma CI, que 
são: “S” (simplified), “M” (managed), “A” (applied), “R” (measured) e “T” (turned). O 
nível S é considerado o inicial, mas tais níveis não são incrementais, permitindo que as 
cidades sejam avaliadas em cada um dos níveis separadamente, observando 
estrategicamente qual seria o nível mais viável e em qual nível se alcançaria melhores 
condições. 
Nesse contexto, o objetivo deste trabalho, foi aplicar um modelo de maturidade 
para avaliar o nível de “inteligência” de uma capital brasileira, utilizando como 
parâmetro o domínio de trânsito e o indicador de óbitos por acidente, buscando fornecer 
aos gestores uma escala mais eficiente de mensuração do uso da tecnologia no espaço 
urbano. Para tanto, adotou-se o modelo Br-SCMM para CI. 
1.1 Delimitação do Tema 
 
 
A proposta do modelo Br-SCMM (AFONSO et.al, 2014) foi precedida pela 
construção de um modelo de maturidade para o contexto brasileiro, emprestado da 
engenharia de software, que fornecia uma escala com cinco níveis para mensuração, 
onde em cada nível era exposto uma situaçãoda cidade avaliada, como expõem Gama 
et. al (2012, p.3): 
Apesar de necessária uma visão holística do problema das cidades, 
defendemos a ideia de que o processo de tornar uma cidade numa cidade 
inteligente pode ser gradativo, e executado individualmente em cada domínio 
de problema, convergindo-os apenas nas etapas finais. Sendo assim, a 
motivação é usar o Modelo de Maturidade Tecnológica (MTT) como 
referencial no uso de TICs em soluções voltadas para cidades inteligentes. A 
intenção final é alcançar um nível otimizado no uso de recursos tecnológicos 
integrando as diferentes soluções empregadas em cada domínio. (GAMA; 
2012, p. 3) 
 
 
Ainda de acordo com Gama et. al (2012), os níveis da escala do modelo MTT 
foram os seguintes: nível 0 (caótico), que é uma etapa de início para a maioria das 
cidades que não possuem TICs para auxiliar no seu processo de gerenciamento; nível 1 
(inicial), fase de planejamento e modelagem de sistemas de informação para auxilio em 
determinado domínio; nível 2 (gerenciado), existência de dados que já são coletados e 
18 
 
que são acessíveis; nível 3 (integrado), no qual a cidade já possui sistemas com modelo 
de computação em nuvem em forma de serviço para os cidadãos e o nível 4 (otimizado), 
pois a cidade é considerada eficiente, inovadora e pioneira nas soluções dadas pelas 
TICs. 
A seu turno, domínios e indicadores norteiam o funcionamento do modelo 
brasileiro de maturidade Br-SCMM, predecessor do MTT. Os dados e informações 
coletados são apresentados com o objetivo de utilizar o primeiro nível de uma escala de 
cinco categorias, no intuito de identificar possíveis áreas de melhorias que podem tornar 
a qualidade de vida no domínio pesquisado na cidade analisada melhor. 
Como explicado anteriormente, Afonso et.al (2014) nomearam os níveis do Br-
SCMM de maneira a compor a palavra SMART. Sendo assim, apresentam o nível S 
(Simplified - simplificado), que indaga se a cidade atingiu o limiar de pontuação para 
indicadores básicos; o nível M (Managed - gerenciado), que questiona: será que a 
cidade tem metas e práticas que apontam para uma gestão otimizada de recursos? O 
nível A (Applied - aplicado), que indaga se a cidade usa um modelo de maturidade para 
definir políticas públicas; o nível R (Measured - mensurado), que pergunta se a cidade 
estabeleceu indicadores estratégicos e tem práticas de medição e melhoria de 
desempenho; e o nível T (Turned), que avalia se a cidade atingiu índices satisfatórios no 
nível anterior. 
O presente trabalho visou adotar o Br-SCMM para analisar uma capital brasileira, 
no caso a cidade de Maceió-AL, dentro do primeiro nível do modelo, que indaga se a 
cidade conseguiu atingir bons índices nos indicadores básicos. O indicador utilizado na 
pesquisa faz parte do domínio de transporte, considerando o número de óbitos por 
acidentes no trânsito. Sendo a função dos domínios e indicadores compreender o atual 
quadro vivenciado pela cidade o trânsito torna-se atualmente uma boa fonte de 
informação nesse sentido. Portanto, os indicadores apresentam os pontos crítico da 
cidade naquele domínio, ou seja, aqueles que precisam de mais atenção, sendo 
suficiente comparar com os mesmos números de uma cidade com índices melhores 
naquele indicador e então inferir o nível de “inteligência” das mesmas. 
Cabe mencionar que o indicador de óbitos por acidentes no trânsito foi escolhido 
para o presente estudo por trazer estatísticas alarmantes sobre a questão de mortes por 
acidentes de trânsito, pois como apontaram os estudos feitos pela Organização Mundial 
da Saúde (OMS), entre 2010 e 2013, o número elevado de mortes está sendo 
considerado uma verdadeira epidemia letal no trânsito das vias públicas do planeta. 
19 
 
Ainda, ressalta-se que o indicador de número de óbitos por acidentes no trânsito foi uma 
contribuição do presente trabalho para o Br-SCMM, tendo em vista que na definição do 
modelo original foram utilizados os indicadores para água, educação, energia, 
governança, moradia, ambiente, saúde, segurança, tecnologia e transporte, sendo que 
neste último, especificamente, Afonso et al. (2014) escolheram o indicador de transporte 
de massa oferecido à população. 
Após a definição do domínio e dos indicadores para a pesquisa, empreendeu-se 
uma busca por dados brutos sobre o trânsito afim de normalizá-los matematicamente 
para manipulação e análise. Obteve-se acesso aos números de mortes no trânsito em 
Maceió no ano de 2011 a partir dos resultados mais recentes de uma pesquisa oficial. 
Para análise dos dados foi utilizado o método de normalização Z-Transformation, como 
explica Afonso et al. (2014, p.5): 
Os indicadores tiveram a padronização dos dados e foram matematicamente 
equiparados para atender a essa escala. Para o cálculo, foi utilizado o método 
Z-Transformation, que transforma todos os valores do indicador em valores 
padronizados com uma média de 0 e desvio padrão 1. Estes métodos 
oferecem a vantagem de se considerar a heterogeneidade dentro dos grupos e 
manter suas informações métricas. (AFONSO et al., 2014, p. 5) 
 
O nível simples do Br-SCMM foi utilizado para a análise porque permite que se 
obtenha uma gama significativa de dados comparativos entre os indicadores, 
direcionando assim o município nas tomadas de decisão e escolhas de estratégias para o 
aumento dos níveis da escala que se aproximam dentro do modelo proposto, pois de 
acordo com Afonso et al. (2014), o maior potencial do Br-SCMM está na oportunidade 
que ele traz para os gestores públicos no sentido de que eles possam comparar suas 
médias nos domínios desejados, buscando maneiras de melhorar seus indicadores, 
sejam com políticas específicas ou outras iniciativas pertinentes. 
O desenho metodológico dessa pesquisa foi concebido em duas etapas, sendo a 
primeira envolvendo uma análise quantitativa, com a apresentação dos dados brutos de 
trânsito da cidade matematicamente normalizados e contabilizando as mortes por 
acidente, seguida de uma segunda etapa de análise qualitativa, norteada pela 
mensuração do indicador da primeira etapa, e que envolveu a realização de entrevistas 
junto aos técnicos de órgãos públicos de Maceió-AL sobre o uso das tecnologias da 
informação e comunicação para a melhoria da qualidade de vida e segurança de seus 
habitantes no trânsito. 
 
20 
 
1.2 Problema de Pesquisa 
 
Como discutido, uma cidade inteligente utiliza a combinação entre o uso de 
tecnologias, governança participativa e capital humano como combustível para oferecer 
melhor qualidade de vida para todos os seus habitantes (ARDELE; JUNIOR, 2013 apud 
CARAGLIU et al., 2011). No entanto, o conceito de CI não pode ser aplicado a 
quaisquer urbes, de maneira trivial, somente tomando como base informações básicas. 
Sendo assim, os modelos de maturidade, tal como o Br-SCMM, desempenham 
papel fundamental para auxiliar na “quantificação de inteligência” das cidades a partir 
da coleta de dados e realização de cálculos derivados de indicadores, permitindo uma 
comparação entre o uso das tecnologias nas cidades. 
É a partir da aplicação das metodologias para CI que ocorre a definição ou 
escolha de domínios e indicadores vitais para o funcionamento de uma cidade e que 
influenciam na qualidade de vida dos habitantes. Tais indicadores revelam a real 
situação e magnitude dos problemas das cidades e, principalmente, entregam aos 
gestores informações, mais precisas no emprego de TICs na resolução dos problemas ou 
na otimização de serviços. 
Conforme o Modelo Europeu de Smart Cities (STROHMAYER et al., 2015), 
uma cidade com bons índices no domínio de transporte e no indicativo de trânsito atinge 
um dos seis aspectos necessários para se tornar uma cidade inteligente, sendo que os 
outros quesitos são: economia, sociedade, governo, mobilidade, meio ambiente e 
qualidade de vida. Vale frisar que no modelo europeu, o domínio transporte adotadono 
presente trabalho, se insere no quesito mobilidade. 
Face ao exposto, a questão norteadora do trabalho foi: o que revela o modelo de 
maturidade brasileiro Br-SCMM ao ser aplicado o nível inicial “S”, no contexto da 
cidade de Maceió-AL, a respeito da gestão das ferramentas tecnológicas que visam a 
qualidade de vida dos cidadãos no domínio de transporte e utilizando como indicador o 
número de óbitos por acidentes no trânsito? 
 
 
 
 
 
21 
 
1.3 Objetivos 
 
O objetivo geral e os específicos propostos para esta pesquisa são apresentados 
nas subseções seguintes. 
1.3.1 Objetivo Geral 
 
Avaliar a cidade de Maceió-AL com respeito a gestão das ferramentas 
tecnológicas que visam a qualidade de vida dos cidadãos no domínio de transporte, 
baseando-se no nível inicial (simplificado) do Modelo Brasileiro de Maturidade (Br-
SCMM) e assumindo como indicador o número de óbitos nos acidentes de trânsito. 
1.3.2 Objetivos Específicos 
 
Visando o alcance do objetivo geral do estudo, os seguintes objetivos específicos 
foram traçados para o trabalho: 
 Mensurar os domínios presentes no modelo Br-SCMM nos contextos das 
capitais brasileiras; 
 
 Propor um novo indicador para o domínio de transporte do modelo Br-SCMM; 
 
 Comparar a partir de um ranking as capitais brasileiras no indicador de trânsito; 
 
 Identificar as Tecnologias da Informação e Comunicação adotadas na cidade de 
Maceió-AL no domínio de trânsito; 
 
 Propor soluções tecnológicas no contexto de cidades inteligentes para o domínio 
de trânsito de Maceió-AL. 
 
 
1.4 Justificativa 
 
Considera-se neste trabalho sobre cidades inteligentes a aplicação e mensuração 
do indicador sobre o número de óbitos por acidente de trânsito numa capital brasileira, 
no caso Maceió-AL. Pesquisas neste sentido se revestem de uma relevância social e 
científica quando se busca compreender os dados que vêm sendo divulgados ao longo 
dos “Mapas da Violência” lançados pelo Centro Brasileiro de Estudos Latino 
22 
 
Americanos (CEBELA) desde 1998 sobre o número de óbitos por acidentes no trânsito. 
Na última edição divulgada em 2013, que serviu de fonte para o presente trabalho, 
consta que os acidentes de trânsito representaram a terceira causa das mortes na faixa 
etária de 30 a 44 anos, a segunda na faixa etária de cinco a quatorze anos e a primeira na 
faixa de 15 a 29 anos. Silva et al. (2013, p. 532) corroboram com esta questão 
preocupante nas cidades: 
 
Os acidentes de trânsito matam 1,24 milhões de pessoas por ano, em todo o 
mundo, e deixam entre 20 e 50 milhões de pessoas feridas. No Brasil, em 
2011, foi registrado no Sistema de Informações sobre Mortalidade (SIM) um 
total de 43.256 óbitos por Acidentes de Transporte Terrestre (ATT). Desse 
total, 82,3% foram homens e entre estes, 38,8% se encontravam na faixa de 
idade de 20 a 39 anos. (SILVA et al., 2013, p. 532) 
 
 
Atualmente, ao se discutir o tema cidades inteligentes, ressalta-se como as 
ferramentas baseadas em TICs poderiam melhorar a vida das pessoas nas cidades. 
Sendo assim, trabalhos nessa área, tal como este, trazem no seu bojo uma série de 
possibilidades de estudo e pesquisa sobre a qualidade de vida dos cidadãos e a aplicação 
efetiva de tecnologias digitais nos problemas da cidade. Waiselfisz (2013, p.4) explica 
esta medida no seu Mapa da Violência 2013, afirmando que as ações atuais estão 
“procurando, primeiro, estabilizar e, posteriormente, reduzir as cifras de vítimas 
previstas, mediante a formulação e implementação de planos nacionais, regionais e 
internacionais”. 
Justifica-se a escolha como caso do estudo a capital do Estado de Alagoas, 
porque no indicador proposto para o estudo, que foi o número de óbitos por acidentes 
no trânsito, a capital Maceió possui uma alta mortalidade decorrente por acidentes no 
tráfego. 
Ainda no caso de Maceió, este trabalho contribui no sentido de fomentar a 
discussão sobre mobilidade urbana na cidade e o que tem sido feito (e como tem sido 
feito) no emprego de TICs que beneficiem e assegurem a qualidade de vida dos 
maceioenses. O exemplo mais atual de tecnologia utilizada no trânsito da cidade é o 
sistema de videomonitoramento, inaugurado em 2012, que percorre a região do 
Tabuleiro dos Martins passando pelas principais vias do município, como as avenidas 
Fernandes Lima e Menino Marcelo, indo pelo litoral e alcançando o bairro do Trapiche 
da Barra. De acordo com o Anuário de Indicadores do Detran - AL de 2010/2012, as 
localidades que mais apresentam acidentes com vítimas são os bairros entre Tabuleiro 
23 
 
dos Martins e Farol, que são interligados pelas principais avenidas da Cidad: Fernandes 
Lima e Durval de Góes Monteiro. De acordo com a publicação, tais bairros apresentam 
índices de 125 a 136 vítimas, sem especificar óbitos. 
Outro aspecto que justifica este trabalho é a metodologia utilizada para a 
análise dos dados sobre os domínios de uma cidade, que foi o modelo de maturidade Br-
SCMM. Como já foi explanado, é por intermédio dessa capacidade de quantificação e 
classificação das cidades como inteligentes que se pode finalmente vislumbrar uma via 
possível de consenso sobre a definição do que pode ser de fato uma CI, possibilitando 
aplicar este conceito no contexto do município de Maceió. O uso em especial do Br-
SCMM também traz a importância de ser um modelo de maturidade brasileiro e seu uso 
e apresentação aos gestores pode se apresentar como uma ferramenta cada vez mais 
precisa de medição de cidades. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
24 
 
2 Revisão da Literatura 
 
Neste capítulo são apresentados os conceitos que sustentam teoricamente o 
estudo. Discute-se o que são cidades inteligentes, trânsito e cidade, tecnologias de 
informação comunicação, modelos de maturidade para cidades inteligentes e o modelo 
Br-SCMM. 
 
2.1 Cidades Inteligentes 
O que torna difícil definir o que são cidades inteligentes em parte se deve pela 
abrangência do tema. As cidades comportam um grande leque de possibilidades e temas 
de estudo, disponível para inúmeras áreas do conhecimento. Da mesma maneira que a 
Tecnologia da Informação e áreas afins, como a Ciência da Computação e Sistemas de 
informação se detém a aspectos ligados ao uso da tecnologia digital para o 
desenvolvimento inteligente de cidades, arquitetos e urbanistas irão observar aspectos 
relacionados à infraestrutura física de construções, edificações, ruas e etc., planejando-
as no que eles podem considerar como maneiras inteligentes e pode não envolver 
necessariamente tecnologias digitais. Sobre a pluralidade de estudos em CI por 
diferentes áreas, Castiella (2014) assevera: 
 É comum para os diferentes especialistas carimbar o conceito com uma 
visão inerente aos seus campos. Assim, por exemplo, os planejadores de 
cidade tendem a incluir, como os tópicos mais relevantes dentro do conceito 
SC, as questões relacionadas com o desenho urbano e planejamento. 
(CASTIELLA, 2014, p2). 
 
 
Há a ideia de que o tema cidades inteligentes é apenas mais uma onda ligada à 
promoção de cidades, como uma estratégia governamental. No entanto, cada vez mais 
percebe-se que não é algo tão simplório, como explica Strapazzon (2009, p.3): 
“O tema das cidades inteligentes vem sendo apontado por alguns críticos 
como um novo modismo, uma nova onda do marketing urbano. No entanto, 
para boa parte da comunidade internacional, o tema está longe de se resumir 
a isso. As smart cities são, antes, a etapa mais avançada do relacionamento 
entre convergência tecnológica, gestão de cidades, qualidade de vida e 
competitividade econômica.” (STRAPAZZON, 2009, p3). 
 
Ainda segundo Strapazzon (2009), o termo cidades inteligentes começou a ser 
encarado com seriedade e como alternativa viável de desenvolvimento para cidades de 
médio e pequeno porte a partir de 1999, quando a cidade de Cingapura foi premiada 
25 
 
como a cidade inteligentedaquele ano. Gama et. al (2012) citam Cingapura, Brisbane 
(Austrália) e Durban (África do Sul) como locais onde também as TICs foram 
empregadas como estratégia governamental para transformar tais cidades em 
inteligentes. 
Duarte (2005, p.123) traz o caso da cidade de Montreal, a maior da província de 
Quebec, no Canadá, que em 1998 ficou conhecida como cidade multimídia. Quebec 
iniciou no começo da década de 1990 a prática de um projeto contendo uma grande 
política de desenvolvimento tecnológico, diferente pela ligação estreita com o 
desenvolvimento de áreas urbanas centrais que estavam degradadas. A solução foi 
desenvolver um polo tecnológico, fomentando a indústria multimídia. De acordo com 
esse autor, a cidade multimídia é segmentada em três aspectos: um programa de ajuda 
fiscal a empresas ligadas a novas tecnologias, uma sociedade imobiliária destinada à 
construção de escritórios e um projeto urbanístico para recuperação de um antigo bairro 
industrial. A partir do case de sucesso de Montreal, aquele autor infere o seguinte: 
Mais do que apenas um receptáculo, a cidade torna-se a catalisadora do 
desenvolvimento de um polo tecnológico inovador - tanto pela economia 
tecnológica quanto pela recuperação de um contexto urbano. (DUARTE, 
2005, p123) 
 
 
Logo, a cidade não é apenas a estrutura acolhedora do movimento de 
desenvolvimento tecnológico e sim uma das incentivadoras mor e participante ativa do 
processo de evolução e, mesmo que este não seja o termo utilizado pelo autor, a criação 
de inteligência na região. 
Outro foco na definição de cidades inteligentes é de não serem mais apenas 
espaços delimitados por fronteiras geográficas e sim pela delimitação fronteirística dos 
fluxos de informação. Segundo Fernandes e Gama (2006) da relação entre a criatividade 
e o conhecimento surge um novo conceito que unifica as questões territoriais, 
interconectando o digital e o real, a cidade inteligente. As cidades seriam capazes de 
fomentar e desenvolver a inovação, a aprendizagem coletiva e o conhecimento, mas isso 
dependeria também da criação de territórios locais e regionais com capacidade para 
promover e garantir estes elementos territorialmente em conjunto com a dimensão 
digital. De acordo com os autores, a união dos ambientes real e virtual de inovação gera 
outra dimensão que marca o deslanchar das cidades inteligentes e/ou a sua ramificação 
para as regiões. 
26 
 
Fernandes e Gama (2006, p.6) também propõem um conceito de cidade digital. 
Esses autores descrevem a cidade digital como um sistema de pessoas e instituições 
conectadas por uma infraestrutura de comunicação digital, como por exemplo, a 
internet, tendo como parâmetro uma cidade real, mas cujos propósitos variam e 
poderiam incluir diferentes objetivos. As cidades digitais são uma nova forma de 
distribuição de fluxo de informação da sociedade, porém não são necessariamente 
inteligentes. No entanto, toda cidade considerada inteligente possui um componente 
digital integrado a ela. 
Vale ressaltar que não basta somente utilizar tecnologias e ter uma gama de 
pessoas conectadas por gadgets para que uma cidade venha a ser considerada 
inteligente. Não basta ter os recursos de hardwares e softwares potentes e que 
funcionem, deve-se saber empregar tais recursos, de maneira que estes venham a ser 
úteis no sentido de facilitar alguma atividade ou sanar algum problema específico em 
certo aspecto da cidade, melhorando a qualidade de vida daqueles que utilizam os eixos 
nos quais essas tecnologias são postas a trabalhar. Tecnologias como fibra ótica, banda 
larga entre outras, não são por si só, provas e significado de inteligência, esta é 
dependente de capacidades que se prendem com a competência, o talento, o coeficiente 
de inteligência e a adaptação social dos indivíduos (FLORIDA, 1995; SASSEN, 2001; 
KOMNINOS, 2002; SERRANO et al, 2005). 
O Modelo Europeu de CI, desenvolvido pela Technishe Univesität Wien - 
Vienna University of Technology, define cidades inteligentes como uma cidade com 
bons índices em seis áreas-chave no que tange a desenvolvimento urbano. Esses índices 
foram construídos dentro de uma combinação inteligente de doações e atividades vindas 
de cidadãos com capacidade de auto decisão, independentes e conscientes, sendo as 
áreas-chaves ilustradas na figura 2. 
Figura 2 – Modelo Europeu de Cidades Inteligentes 
 
Fonte: Disponível em http://www.smart-cities.eu 
27 
 
No modelo supracitado, o domínio de governança inteligente abrange, entre 
outros, os seguintes indicadores: consciência política, serviços públicos e sociais e 
administração eficiente e transparente; na economia inteligente: espírito inovador, 
empreendedorismo, imagem da cidade, produtividade, mercado de trabalho, integração 
internacional; mobilidade inteligente: sistema de transporte local, acessibilidade 
nacional e internacional, infraestrutura de tecnologias da informação e comunicação, 
sustentabilidade do sistema de transportes; ambiente inteligente: qualidade do ar (sem 
poluição), consciência ecológica e gestão sustentável dos recursos; população 
inteligente: educação, aprendizagem ao longo da vida, pluralidade étnica, mente aberta 
(que podemos interpretar como a capacidade de recepção da população aos novos 
costumes e inovações), pessoas inteligentes (capacidade de participação das pessoas no 
processo de inteligência da cidade, com ideias e atividades, a auto sustentabilidade do 
conceito europeu de smart city); qualidade de vida inteligente: equipamentos culturais e 
de lazer, condições de saúde. 
Mesmo sendo pertinentes e servindo como referência para estudos de cidades 
inteligentes pelo mundo, inclusive para o modelo de maturidade abordado neste 
trabalho, o Modelo Europeu é um ranking e como tal tem as questões próprias desse 
tipo de avaliação, como por exemplo, a não divulgação pública de índices mais baixos 
pelos gestores das cidades e os interesses bastante específicos que movem a avaliação 
da parte de fomentadores da pesquisa no lado da gestão da cidade. Vale ressaltar que no 
desenvolvimento do Br-SCMM, foi tomado como parâmetro o mesmo método de 
normalização dos dados dos indicadores utilizados no modelo europeu de cidades 
inteligentes: o Z-Transformation. 
Uma iniciativa que deve ser levada em consideração é o investimento feito pela 
Internacional Business Machines (IBM) no estudo, pesquisa e desenvolvimento 
voltados a cidades inteligentes. Para a empresa, uma cidade seria um sistema 
estruturado de sistemas baseado em um tripé formado pelos pilares pessoas, 
infraestrutura e operações, e que estes estando bastante firmes asseguraria uma cidade 
mais inteligente para todos. Dentro desses três domínios, existem uma série de eixos 
onde a cidade pode se desenvolver para se tornar mais inteligente, como ilustra a figura 
3. 
28 
 
Figura 3 - Modelo IBM de Smart Cities 
 
Fonte: Disponível em www.ibm.com 
 
A IBM disponibiliza em seu site um espaço para cada eixo dos domínios. No 
caso específico de transportes, o objetivo principal do modelo da IBM é construir uma 
rede inteligente de transporte. Discute-se como os Sistemas de Transportes Inteligentes 
(ITS) podem transformar a maneira como as cidades olham para segurança e 
mobilidade, os custos econômicos dos congestionamentos, maneiras de melhorar a 
qualidade de vida da população no trânsito no sentido de diminuir o tempo no 
congestionamento e a qualidade dos meios de transporte - além do que as cidades 
devem levar em consideração em relação aos sistemas de transporte inteligente e como 
será no futuro os veículos ligados por smart grids. 
Outra ideia do que seria uma cidade inteligente é apresentada por Castiella 
(2014), que a descreve como um conceito que tem por base a capacidade de uma cidade 
em inovar e utilizar tecnologias para melhorar a qualidade de vida de seus habitantes e 
dos que utilizam a cidade de algum modo.O diferencial é que a smart city seria 
composta primeiramente por três dimensões: pessoas, habitat e governo. As pessoas 
(habitantes fixos ou não) seriam os usuários finais de uma cidade inteligente e o 
elemento essencial de sua constituição. O habitat é a plataforma física onde ocorre a 
vida na cidade e o governo é a entidade que coordena as políticas para promover a 
ordem e melhorar as condições para que uma smart city possa atuar de maneira eficaz. 
29 
 
Castiella (2014) ainda acrescenta que essas três dimensões seriam reforçadas por 
uma quarta: a dimensão digital, que impulsionaria as outras três dimensões, ampliando a 
capacidade da cidade em prover uma melhor qualidade de vida. O conceito sobre essas 
três dimensões foi representado por uma formulação matemática, ilustrada na figura 4. 
 
Figura 4 – Fórmula do modelo de dimensões de uma CI 
 
Fonte: Castiella (2014, p. 11) 
 
Essa fórmula pode ser explicada da seguinte maneira: o indicador de uma cidade 
inteligente seria um indicador composto em base dez, utilizado para realizar 
comparações entre as cidades e para determinar seus pontos fortes e fracos, através da 
análise separada de seus componentes. Consiste em três dimensões e um fator 
multiplicador. Cada dimensão e cada componente do multiplicador consistem, por sua 
vez, de eixos, que são constituídos de fatores que são formados por indicadores. 
Apesar de um leque grande de definições que podem ser encontradas na 
literatura, o presente trabalho adota a definição de Gama et al. (2012, p.1) sobre CI: 
O termo “cidades inteligentes” tem sido cada vez mais, relacionado ao 
emprego eficiente de Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs) 
como uma ferramenta para melhorar a infraestrutura e serviços da cidade, 
consequentemente trazendo melhor qualidade de vida. (Gama et.al, 2012, 
p.1) 
 
 
Cidades inteligentes já é uma questão mundial e devido às necessidades e os 
inúmeros desafios contemporâneos enfrentados pela humanidade, como poluição, 
recursos escassos de energia, transito caótico, insuficiência das áreas rurais para o 
abastecimento alimentício destas cidades, entre outros, o conceito de smart city 
30 
 
representam uma possível via para a transformação e reversão de problemas urbanos, 
tais como os que envolvem o trânsito. 
2.1.1 Trânsito e Cidade 
 
O problema do desenvolvimento e crescimento das áreas urbanas se estende 
desde o século passado, e representa um verdadeiro desafio para a humanidade. No que 
tange às civilizações ocidentais, mais precisamente logo depois da segunda guerra 
mundial, houve grande migração do campo para as cidades. As pessoas estavam em 
busca de melhor qualidade de vida, o que aumentou a responsabilidade e desafio para os 
gestores governamentais em inovar, ter novas ideias e elaborar e executar projetos para 
suprir essa demanda (MACADAR; FREITAS, 2013). 
Um domínio da cidade onde esse crescimento populacional afetou foi o de 
transporte e trânsito. Segundo Castiella (2014), as cidades foram desenhadas há várias 
décadas, para um número modesto de habitantes e veículos, e hoje não conseguem 
comportar mais o número de veículos e pessoas que triplica ao longo das décadas, sem 
contar o impacto no meio ambiente causado pela emissão de resíduos em proporções 
difíceis de administrar, inclusive dos meios de transporte que poluem com combustíveis 
de bases fósseis, perturbando o equilíbrio ambiental. 
Para Mumford (2004), o eixo transporte é o componente dinâmico da cidade, 
responsável pelo alcance, aumento de tamanho e produtividade da mesma. O primeiro 
meio de transporte das cidades foram as vias aquáticas, sendo uma das razões pela qual 
o primeiro crescimento das cidades ter se dado em vale de rios. O transporte deu à 
cidade a possibilidade de equilibrar os excedentes e dar acesso a especialidades 
distantes, longe do alcance geográfico daquele povo. 
Segundo Figueiredo (2005), os transportes influenciam diretamente e tem 
primordial importância no desenvolvimento social e econômico da sociedade moderna, 
onde a necessidade e exigência de mobilidade é cada vez maior. De acordo com o 
relatório IBM Transporting e Fórum Internacional do Transporte da Organização para a 
Cooperação e Desenvolvimento Econômico - OCDE, o número de veículos no mundo já 
superou em 1,1 bilhão, devendo chegar a 2,5 bilhões em 2050. As nações emergentes 
seriam hoje as receptoras do crescimento de veículos, sendo que a maioria está na 
31 
 
capital da China, Pequim, que adiciona algo em torno de 1500 veículos às estradas, 
todos os dias. 
Sobre indicadores e domínios, Afonso et al. (2014) explicam que a função deles 
é auxiliar a compreender o cenário em que a cidade está inserida e assim entender os 
pontos fracos de sua estrutura e que necessitam de mais atenção para que a cidade possa 
ser comparada a uma cidade inteligente. 
De acordo com Waiselfisz (2013), no Mapa da Violência 2013 - Acidentes de 
Trânsito e Motocicletas, o trânsito traz números alarmantes no que se refere a óbitos, a 
nível mundial. O documento alerta que somente no ano de 2010 ocorreram 1,24 milhões 
de óbitos por acidentes de trânsito em 182 países do mundo, sendo que estes 
representam a 3ª causa de mortes na faixa etária de 30 a 44 anos, a 2ª na faixa de 5 a 14 
anos e a 1ª de 15 a 29 anos. 
 
2.2 Tecnologias de Informação e Comunicação 
 
O uso das Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC) tem sido empregado 
para prover suporte à infraestrutura nas áreas de educação, transporte, energia e saúde, 
dentre outras, resultando num uso inteligente e eficiente dos recursos. 
 Ardele e Junior (2013) são taxativos quanto ao uso das TICs, vinculando-o ao 
surgimento das próprias smart cities quando colocam que não há na sociedade setor que 
não tenha sido totalmente impactado e sofrido interferência do uso dessas tecnologias, 
seja no campo ou nas zonas urbanas, sendo a partir desse contexto que surgem as 
cidades inteligentes. 
Exemplo disso compreende a nova geração de tecnologias de software, hardware 
e redes que provê os sistemas de TI com acesso em tempo real à base de dados e 
recursos avançados de mineração e análise (de dados) para tornar os serviços eficientes, 
para auxiliar as pessoas a tomarem decisões, além de permitir a escolha de ações que 
facilitarão a obtenção de resultados em processos e negócios. As tecnologias para 
cidades do futuro incluem comunicação, sensores e gestão: Comunicação e colaboração 
– VoIP; Redes – LAN/WAN, internet de banda larga e sem fio (Wi-fi, WiMax); 
Sensores – RFID, sistemas embarcados, GPS, bio chip, biometria; Gestão – Gestão de 
recursos, gestão de incidentes, gestão de energia. (FILHO, 2012). 
32 
 
Pode-se afirmar que as TIC são utilizadas para melhorar de alguma maneira o 
ambiente onde elas são aplicadas e geralmente facilitam a coleta de dados e o uso destes 
é que possibilitariam a otimização almejada do ambiente. Portanto, compreender cidade 
inteligente hoje sem fazer menção ao uso eficaz das TICs na resolução de problemas nas 
grandes metrópoles traria incompletude à pesquisa, visto que os dois conceitos estão 
diretamente interligados. 
 
2.3 Modelos de Maturidade para Cidades Inteligentes 
 
Na engenharia de software, um modelo de maturidade serve para classificar as 
empresas desenvolvedoras de softwares em níveis, fornecendo parâmetros para essas 
organizações sobre o quanto elas precisam melhorar. Como afirmam Gama et al. (2012, 
p.2), “a ideia de ter um modelo de maturidade serve como referencial para que as 
organizações evoluam continuamente seu processo de desenvolvimento de software e, 
consecutivamente, aumentem a qualidade do software produzido e obtenham uma maior 
aceitação no mercado.” 
No contexto das CI esse tipo de instrumento é adotado para classificá-las em 
escalas com relação ao uso ou desuso das TICs, em domínios específicos, que são eixos 
fundamentais de uma cidadecapazes de serem melhorados pela tecnologia. 
Da mesma maneira como existem diversos conceitos e várias definições sobre 
cidades inteligentes, também ainda não existe um modelo consolidado para mensurar o 
grau de inteligência das cidades, pois ainda encontram-se no início dos estudos. 
Castiella (2014, p.12) explica que a cautela no estudo minucioso de 
metodologias de medição se deve a ideia de que inteligência por si só é algo bastante 
subjetivo de se poder medir ou mensurar, pois não se trata de algo tangível e assegura: 
 
A definição da extensão de uma cidade inteligente é como a medição da 
felicidade. Qual é a medida da felicidade? Existe uma escala de felicidade? 
Por exemplo, podemos falar de 6.4 ou 8.5 graus de felicidade? No entanto, há 
muitos anos, Aristóteles concluiu que a felicidade é uma virtude. Podemos 
dizer que virtude em uma cidade consistiria em atingir a qualidade de vida 
para os seus cidadãos e usuários? (CASTIELLA, 2006. p. 12) 
 
Atualmente, há estudos voltados às premiações e classificações das cidades que 
atingiram uma qualidade de vida para seus habitantes considerada satisfatória. Essas 
classificações são baseadas em aspectos básicos, como os apresentados no Atlas do 
33 
 
Desenvolvimento Humano, desenvolvido pelo Programa das Nações Unidas para o 
Desenvolvimento, que utiliza as dimensões renda, longevidade e educação para 
classificar os municípios com Índice de Desenvolvimento Humano (IDH) considerados 
baixo, médio, alto e muito alto. Todavia, segundo Castiella (2014), apenas a renda per 
capita, o produto interno bruto ou o próprio crescimento da cidade não seriam 
suficientes para determinar a medição de qualidade de vida, que é um fenômeno bem 
mais além. Nesse caso, faz-se necessária a utilização um modelo de medição que auxilie 
na compreensão de fatores complexos que compõem a vida da cidade de uma maneira 
geral. 
Logo, as técnicas de medição do grau de inteligência ou até mesmo de avanço de 
uma cidade é algo bastante recente. A existência de vários rankings e relatórios sobre 
cidades auxiliou no surgimento dos modelos de maturidade aplicados às cidades 
inteligentes. Nesse sentido, Afonso et al. (2014, p.1) destacam que: 
Atualmente, não existe um modelo de maturidade que possa medir o quão 
inteligente uma sociedade pode ser com base em indicadores sociais ou 
tecnológicos. Criar um modelo de maturidade pressupõe levantar requisitos, 
analisá-los e definir quais serão transformados em indicadores. (AFONSO et 
al., 2014, p. 1) 
 
O presente trabalho utilizou um modelo de maturidade brasileiro, denominado 
Br-SCMM, buscando avaliar o grau de inteligência das capitais brasileiras, no domínio 
de trânsito, adotando como caso de estudo a cidade de Maceió-AL. A pesquisa 
pretendeu iniciar o estudo de um parâmetro para as empresas de tecnologias, gestores 
públicos, profissionais em TICS e outros pesquisadores sobre o quanto ainda falta ou 
não para que uma cidade como Maceió possa ser classificada como smart city. 
Para alcançar este objetivo, pretende-se com a aplicação do Br-SCMM defender 
a ideia de que o processo de tornar uma cidade inteligente pode ser gradativo e 
executado individualmente em cada domínio do problema, mais especificamente no 
trânsito (KIEV; ÁLVARO; PEIXOTO, 2012), como será discuto na próxima seção. 
2.3.1 Modelo Br-SCMM 
 
O modelo apresenta uma escala de cinco níveis, que são: S (simplified); M 
(managed); A (applied); R (measured) e T (Turned) para classificar uma cidade. O nível 
“S” é considerado o inicial, mas os níveis não são incrementais, permitindo que os 
34 
 
municípios sejam avaliados em cada um dos níveis separadamente, analisando qual 
seria mais viável e em qual haveria melhores condições tecnológicas no estágio atual. 
Desta forma, o Br-SCMM é descrito como um modelo de maturidade criado 
com o objetivo de possibilitar que dados extraídos de bases de dados públicas possam 
ser utilizados para auxiliar os gestores municipais. 
 O nível escolhido para os objetivos deste trabalho foi o nível “S” do modelo, 
pois este foi estabelecido considerando determinado grau de gestão que só pode ser 
alcançado em uma obra de melhoria dos indicadores básicos. O indicador escolhido 
(número de óbitos por acidentes de trânsito) obedece aos critérios estabelecidos para um 
indicador básico: a disponibilidade de informação pública para medição e a capacidade 
de serem relacionados com outras cidades ao redor do mundo (AFONSO et al., 2014). 
Cabe destacar que o este trabalho não teve somente como objetivo aplicar o 
modelo de maturidade Br - SCMM para analisar o nível de “inteligência” de Maceió no 
domínio de transporte, assumindo como indicador básico as mortes em acidentes de 
trânsito. Ressalta-se que este indicador foi definido especialmente para este trabalho, 
visto que na definição do modelo original foram utilizados os indicadores para os 
domínios básicos de água, educação, energia, governança, moradia, ambiente, saúde, 
segurança, tecnologia e transporte, tendo cada um seu indicador. 
No que tange o domínio de transporte, o indicador proposto por Afonso et al. 
(2014) na definição do modelo foi o oferecimento de transporte público de massa. 
Decerto, numa sociedade onde a mobilidade urbana também está no cerne do 
desenvolvimento de uma cidade é fácil justificar a necessidade de um deslocamento 
confortável, de qualidade e com menos riscos à população. No entanto, este trabalho 
considera que as mortes no trânsito representam um indicador mais impactante 
baseando-se em estudos da OMS que se nada for feito nos próximos anos, o país terá 
1,9 milhão de mortes no trânsito, subindo para 2,4 em 2030. 
No trabalho de Afonso et al. (2014) é possível verificar todos os índices 
resultantes do Br-SCMM no nível simplificado (S) das capitais brasileiras, sendo 
medidos nos dez domínios já citados e funcionando também como um mapa de calor 
dos indicadores municipais. A classificação das cidades é apresentada na figura 5, na 
qual pode-se observar os domínios avaliados individualmente ("a" a "j"), os índices 
mínimos obtidos em cada domínio (min) e a maior pontuação (max) atribuída ao 
município avaliado (attrib). É possível observar que Maceió aparece no último lugar na 
avaliação pelo Br-SCMM. 
35 
 
Figura 5 – Classificação das capitais brasileiras medidas pelos índices do Br-SCMM 
 
Fonte: Afonso et al. (2014, p. 6) 
 
Em outro resultado da sua pesquisa, Afonso et al. (2014) apresentam os dados 
da cidade de Recife-PE, conforme ilustra a figura 6. Esse tipo de demonstração permite 
que o avaliador obtenha uma grande quantidade de dados comparativos entre os 
indicadores e assim oriente o município sobre quais estratégias devem ser utilizadas 
para aumentar os índices onde há necessidade. 
 
 
Figura 6 - Mapeamento de Recife no nível S do Br-SCMM 
 
Fonte: Afonso et al. (2014, p. 6) 
36 
 
Já a figura 7 apresenta o resultado da comparação feita entre Florianópolis-SC 
(cidade classificada em primeiro lugar no modelo Br-SCMM) e Maceió (última posição 
na classificação) com relação a todos os domínios. Pode-se observar que existe uma 
diferença clara entre os indicadores de segurança e tecnologia dessas duas cidades. Com 
o Br-SCMM este tipo de comparação pode ser feita para todos os outros domínios, entre 
todas as outras capitais. 
Figura 7 – Comparação das cidades de Florianópolis e Maceió no Br-SCMM 
 
Fonte: Afonso et al. (2014, p. 6) 
 
No Br-SCMM o objetivo do nível “S” é de que os gestores públicos possam 
avaliar tais resultados e criem políticas para soluções práticas de melhorias dos 
indicadores básicos. Já no nível M são avaliadas as cidades com soluções práticas, que 
apresentem o melhor desempenho a fim de atingir as metas apontadas por intermédio 
dos indicadores. De acordo com Afonso et al. (2014), no nível “M”, diferente do nível 
inicial, tem poucas fontes de dados no quetange a estratégias de governo dos 
municípios e quais estão sendo tomadas. Para compor este nível seria necessário 
observar as leis locais, o estilo de governar para cada capital e verificar se elas estão em 
conformidade com as boas práticas de gestão. Por isso, o presente trabalho adotou o 
nível “S” para a avaliação do caso de estudo nos seus procedimentos metodológicos. 
 
 
 
 
37 
 
3 Procedimentos Metodológicos 
 
O trabalho proposto adota uma postura epistemológica pós-positivista, pois 
repulsa a postura realista que acredita na possibilidade de acesso direto à realidade em 
si. Mesmo preservando a ideia da existência do mundo objetivo dirigido por leis 
naturais, aceita-se que é impossível para os seres humanos verdadeiramente perceber e 
acessar a realidade com seus mecanismos sensoriais e intelectuais imperfeitos; e admite 
que só aproximadamente é possível alcançar a objetividade (DENZIN, LINCOLN, 
2006). 
As subseções seguintes apresentam a estratégia e o método da pesquisa, assim 
como os procedimentos para coleta e análise dos dados, finalizando com uma breve 
descrição do caso estudado, que foi a cidade de Maceió-AL no domínio de transporte. 
 
3.1 Estratégia e Método da Pesquisa 
 
A estratégia adotada para a pesquisa foi o estudo de caso, circunscrito na cidade 
de Maceió-AL, obtendo-se informações sobre a situação do domínio de transporte, tais 
como: números de veículos, de acidentes etc. 
Com relação ao método científico, o trabalho combinou o método quantitativo 
com o qualitativo nas duas etapas complementares que foram delineadas para a 
pesquisa. A primeira etapa teve um caráter descritivo e, portanto, considerada 
quantitativa, pois os números coletados de fontes primárias de dados sobre o sistema de 
transporte de Maceió foram calculados para o indicador de trânsito de cidades 
inteligentes proposto. 
Para a segunda etapa, por sua vez, adotou-se o método qualitativo, já que foram 
analisadas as tecnologias que estão implantadas na cidade a partir de entrevistas com 
técnicos dos órgãos responáveis e que visavam sanar ou diminuir os problemas de 
trânsito, bem como pesquisou-se as possibilidades de otimização dessas tecnologias, 
além do surgimento de novas. Desta forma, ao analisar e interpretar as falas dos 
indivíduos entrevistados, assumiu-se nesta etapa que o próprio pesquisador é um dos 
instrumentos fundamentais da pesquisa, como coletores de dados e informações, 
corroborando com a postura pós-positivista. 
 
38 
 
A figura seguinte resume todas as etapas desenhadas para o trabalho. 
Inicialmente, uma pesquisa bibliográfica sobre os modelos de maturidade de CI foi 
empreendida. Em seguida as etapas quantitativa e qualitativa, conforme descrito 
anteriormente, foram executadas. Por fim, os achados do estudo foram discutidos. 
 
Figura 8 - Desenho da pesquisa 
 
Fonte: Elaboração própria. 
 
 
3.2 Coleta dos Dados 
 
A coleta dos dados da etapa quantitativa aconteceu por intermédio de base de 
dado pública, divulgada pelo Mapa da Violência 2013 – Acidentes de Trânsito e 
Motocicletas, publicado pelo CEBELA e pela FLACSO Brasil. A fonte deste 
documento foi o Sistema de Informação de Mortalidade (SIM) do Ministério da Saúde. 
O SIM estrutura-se com base na Classificação Estatística Internacional de Doenças e 
Problemas Relacionados à Saúde, desenvolvida pela Organização Mundial da Saúde – 
OMS, da qual o Brasil é membro (WAISELFISZ, 2013). 
Já na etapa qualitativa do estudo, a coleta de dados deu-se a partir de entrevistas 
realizadas com funcionários públicos das áreas de tecnologias e trânsito da cidade de 
Maceió, como também com outros profissionais ligados diretamente ao indicador de 
Resultados e achados
Etapa Qualitativa da Análise
Estudo de Caso de Maceió-AL Entrevistas com técnicos
Etapa Quantitativa da Análise
Cálculo do Indicador de Trânsito Classificação das cidades brasileiras
Pesquisa Bibliográfica
Modelos de Maturidade para CI Modelo BR-SCCM
39 
 
trânsito. Visitou-se os órgãos responsáveis por regular o trânsito da cidade. As 
entrevistas aconteceram entre os meses de junho e julho de 2015, presencialmente e por 
telefone também. No total, foram realizadas 11 (onze) entrevistas. As perguntas 
seguiram o roteiro disponível no apêndice A. O quadro a seguir resume as entrevistas 
que foram realizadas. Cabe ressaltar que o anonimato dos entrevistados foi garantido. 
Os entrevistados foram identificados por letras (“A”, “B”, “C” etc.). 
Quadro 1 – Entrevistas realizadas na pesquisa 
Entrevistado Cargo Órgão Mês 
A 
 
Supervisor Técnico de 
Sistemas 
Secretaria de Defesa Social (SEDS) Junho/2015 
B Supervisor Militar do 
Sistema de 
Videomonitoramento 
Secretaria de Defesa Social (SEDS) Junho/2015 
C Analista de Sistemas Instituto de Tecnologia de Alagoas (ITEC) Julho/2015 
D Suporte TI Superintendência Municipal de Trânsito 
(SMTT) 
Julho/2015 
E Diretora de Educação de 
Trânsito 
Superintendência Municipal de Trânsito 
(SMTT) 
Julho/2015 
F Coordenadora de 
Campanhas Educativas 
Superintendência Municipal de Trânsito 
(SMTT) 
Julho/2015 
G Agente de Trânsito Superintendência Municipal de Trânsito 
(SMTT) 
Julho/2015 
H Coordenador de 
Sinalização Semafórica 
Superintendência Municipal de Trânsito 
(SMTT) 
Julho/2015 
I Diretor de Operações de 
Trânsito 
Superintendência Municipal de Trânsito 
(SMTT) 
Julho/2015 
J Estagiário do Sistema 
para Transporte 
Coletivo 
Superintendência Municipal de Trânsito 
(SMTT) 
Julho/2015 
K Coordenador de 
Instalações 
SERVIPA empresa terceirizada Julho/2015 
Fonte: Elaboração própria. 
 
3.3 Análise dos Dados 
 
Na etapa quantitativa do estudo, os dados colhidos das bases de dados públicas 
como fonte primária foram tratados com análise estatística. Foi utilizada normalização 
40 
 
matemática para que os dados pudessem ser manipulados sendo adotado o software 
Microsoft Office Excel© 2013, assim como também para a criação das tabelas e gráficos. 
Para a normalização matemática e manipulação de dados, foi utilizada a técnica 
Z-Transformation, proposta na elaboração do Br-SCMM. Esta técnica lida com três 
tipos de valores: dados (Score bruto), Z-Score e T-Score. Para calcular o Z-Score 
utilizou-se de soma e desvio padrão, transformando o dado em um score padronizado. 
Este procedimento auxilia no entendimento de um determinado score para relacioná-lo 
com os demais numa distribuição. A figura 9 ilustra a fórmula do Z-Score numa Z-
transformation. 
Figura 9 - Fórmula do cálculo do Z-Transformation 
 
Fonte: www.psi-ambiental.net 
 
Após a aplicação da fórmula do Z-Score caso o valor resultante seja negativo 
torna-se necessário utilizar o T-Score, que padroniza o dado normalizado numa escala 
de 0 a 5 e adota a fórmula abaixo. Desta forma, obtém-se notas aproximadas de 0 a 5, o 
que facilita a explicação dos resultados da transformação. 
T-Score = (Z-Score + 5)*0.55 
 
Já na etapa das entrevistas foi aplicada como técnica a análise temática para 
interpretar as falas dos entrevistados, tendo em vista os objetivos da pesquisa. 
 
3.4 O Caso de Maceió-AL 
 
De acordo com o Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística - IBGE, que 
utilizou como fontes o Ministério das Cidades e o Departamento Nacional de Trânsito - 
41 
 
DENATRAN, dados de 2014, Maceió possui algo em torno de 1.005.319 de habitantes, 
distribuídos por 509,876 km², com densidade demográfica de 1.854,10 hab./km². 
Ainda de acordo com o IBGE, circulam pela Capital hoje para citar os meios de 
transporte mais usuais, 169.053 automóveis, 7.149 caminhões, 1.948 ônibus e 56.680 
motocicletas. Esses números, obviamente, servem como parâmetros, porém crescem a 
cada dia. São também interessantes e uma quantidade considerável de transportes, que 
podem contribuir facilmente para classificar o trânsito na capital de Alagoas como 
caótico em horários considerados de pico, como às12 horas e às 18 horas. 
De acordo com o Anuário de Indicadores elaborado pelo Departamento Estadual 
de Trânsito de Alagoas - DETRAN-AL, publicado em 2012, foram acrescentados à 
frota de Alagoas nos últimos cinco anos 45.600 veículos, algo em torno de 3.800 
veículos por mês. Um crescimento médio de 13% no Estado, 14% em Arapiraca 
(segundo maior município alagoano) e 15% em Maceió. 
Em relação ao indicador, Maceió aparece com 266 óbitos por acidentes de 
trânsito, cálculo feito baseado na população total, por 100 mil habitantes (Waiselfisz, 
2013). Na normalização por Z-Transformation, a Capital alagoana ficou com o índice de 
2,57, ocupando a 14ª posição no ranking decrescente. A primeira posição é ocupada por 
Florianópolis, capital do Estado de Santa Catarina, e a última por São Paulo, Capital. 
No ranking elaborado neste trabalho, após normalizados os índices, das capitais 
nordestinas, Maceió ficou atrás apenas de Natal e João Pessoa. 
Este trabalho objetivou situar Maceió em um determinado nível seguindo um 
modelo de maturidade já proposto, inserindo-a no contexto de cidades inteligentes e 
focando no domínio de transportes. Após classificá-la dentro dessa escala de evolução 
quanto ao seu uso das tecnologias de informação e comunicação foi possível elaborar 
um parâmetro do quanto a capital ainda precisa galgar para chegar de fato ao status de 
cidade inteligente. 
 
42 
 
4 Resultados e Discussões 
 
A finalidade deste capítulo é interpretar, analisar e discutir os dados coletados no 
campo, seguindo o desenho da pesquisa descrito no capítulo anterior. Os resultados a 
seguir encontram-se agrupados em duas seções que denotam cada etapa do estudo: uma 
pesquisa quantitativa para cálculos dos indicadores de cidades inteligentes e uma 
pesquisa qualitativa para análise das entrevistas com técnicos de trânsito da cidade de 
Maceió-AL. 
 
4.1 Resultados da Etapa Quantitativa 
 
Primeiramente, foi necessário coletar os dados do indicador de trânsito, ou seja, 
o número de óbitos por acidente no trânsito em Maceió-AL no ano de 2011. Conforme 
explicado no capítulo anterior, esses dados foram encontrados no documento “Mapa da 
Violência 2013”, que utilizou como fontes a OMS e o Ministério da Saúde através do 
seu Sistema de Informações de Mortalidade - SIM, Censos Demográficos do IBGE e as 
estimativas intercensitárias disponibilizadas pelo DATASUS e pela base internacional 
de dados do US Census Bureau. No anexo B encontra-se a tabela demonstrada pelo 
documento do mapa no que se refere o indicador de trânsito. Conforme o documento, a 
cidade de Maceió apresentou um total de 266 óbitos por acidente de trânsito no ano de 
2011. 
Em seguida, os dados brutos foram manipulados com o uso de uma planilha 
eletrônica, calculando-se a soma, a média simples e o desvio padrão. Na tabela 1 consta 
o indicador de trânsito das capitais ainda utilizando os dados brutos, sendo apresentados 
a soma, a média e o desvio padrão resultantes dos cálculos. 
 
 
 
 
 
 
 
 
43 
 
Tabela 1 – Notas das capitais em nove indicadores básicos utilizados no Br-SCMM - o indicador 
de transporte 
 
Fonte: Dados da pesquisa. 
 
A tabela 2 apresenta um resumo do resultado da soma, média e desvio padrão 
calculados a partir dos dados brutos das capitais brasileiras obtidos no indicador de 
trânsito do domínio de Transporte. 
 
Tabela 2 – Soma, Média e Desvio Padrão calculados através das notas das capitais nos dez 
indicadores básicos utilizados no Br-SCMM 
Soma 9.817 
Média 363,5925926 
Desvio Padrão 302,5200895 
Fonte: Dados da Pesquisa.. 
 
Após essas medições foi necessário utilizar a técnica Z-Transformation, proposta 
na elaboração do Br-SCMM, para a normalização matemática dos dados, conforme 
discutido na metodologia. Neste ponto, o foco do cálculo incidiu sobre os dados de 
Maceió. Contudo, no anexo A consta os cálculos das demais capitais. Na transformação 
foram trabalhados três tipos de valores: dados (Score bruto), Z-Score e T-Score. 
Primeiro, de posse da soma e do desvio padrão calcula-se o chamado Z-Score, que 
44 
 
transforma o dado em um score padronizado e ajuda a entender onde um determinado 
score se encontra em relação aos demais numa distribuição. 
Dessa maneira, dispondo de todos os elementos, o cálculo do Z-score da cidade 
de Maceió ficou da seguinte maneira: 
 
Z-Score = 266 (dados brutos) - 363,5925(média) 
/302,5201(desvio padrão) 
Z-Score = - 97,5925 /302,5201 = -0,3 
 
Como é possível observar, o Z- Score de Maceió resultou num valor negativo. 
Sendo assim, foi aplicado um segundo cálculo do tipo de dado chamado T-Score, que 
padroniza o dado normalizado numa escala de 0 a 5, com a seguinte fórmula: 
 
T-Score = (Z-Score + 5)*0.55 
Com este cálculo é possível alcançar as notas padronizadas e aproximadas de 0 
(zero) a 5 (cinco). Aplicando a fórmula para o Z-Score de Maceió, tem-se o seguinte: 
 
T-Score = (-0,3 + 5)*0,55 = (4,6)*0,55 = 2,57 
 
Desta forma, a capital alagoana alcançou a nota 2,57 neste indicador, que a 
classifica na décima quarta posição no ranking de todas as capitais brasileiras. Os 
valores normalizados dentro da técnica Z-Transformation de todas as capitais no 
indicador proposto dentro do Br-SCMM são apresentados na tabela 3 e figura 10 
seguintes. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
45 
 
 
Tabela 3 – Ranking das Capitais Brasileiras no Indicador 
 
Fonte: Dados da pesquisa. 
 
Figura 10 - Gráfico do ranking de todas as capitais com o T-Score calculado 
 
 
Fonte: Dados da pesquisa. 
 
 
46 
 
Uma vez calculado o indicador e os valores das outras capitais do Brasil, é 
possível analisar o que segue: 
 No ranking elaborado de acordo com os resultados dos scores de todas as 
capitais no indicador, Maceió obteve o 14º lugar. Como mostra a figura 9; 
 Dentre as capitais do Nordeste, Maceió só ficou atrás de Natal (7º) e João Pessoa 
(9º); 
 Florianópolis foi a capital mais otimizada em relação ao indicador. É o terceiro 
melhor IDH do Brasil, de acordo com o Atlas do Desenvolvimento Humano do 
Brasil, ficado atrás apenas de São Caetano do Sul (SP), o primeiro, e Águas de 
São Pedro (SP), o segundo. 
 São Paulo capital é no ranking do indicador a última colocada na posição 27º 
lugar. 
 O score de Maceió foi apenas um pouco maior do que o de Arapiraca, segunda 
cidade do Estado (e em desenvolvimento), que obteve um score de 2,41, 
conforme ilustra a figura 11 abaixo. 
 
Figura 11 - Relação Maceió - Arapiraca no indicador calculado 
 
Fonte: Dados da pesquisa. 
 
É possível relacionar o fato de São Paulo ter sido classificada no último lugar 
(maior índice) no que se refere ao número de vítimas fatais em acidente de trânsito em 
2011 devido à sua área territorial, que é a 11ª maior capital do Brasil, e à área 
populacional (a 1ª em número de habitantes, a mais populosa). No caso de Maceió, os 
dados obtidos foram: 14ª mais populosa (mesma posição no indicador) e em termos 
47 
 
territoriais ocupa a 17ª posição. Florianópolis, a “mais inteligente” no indicador, é a 22ª 
mais populosa e a 20ª em extensão territorial. 
No entanto, por mais que se busque relacionar os resultados para algumas 
capitais, não é possível generalizar essas inferências. Por exemplo: Porto Velho é a 
maior capital do País em Km², ocupando a 21ª posição em número de habitantes, mas 
no indicador calculado ocupou a 13ª posição, seguida por Maceió em 14º posição. Cabe 
ressaltar que a capital de Rondônia é muito maior que Maceió e possui menos 
habitantes que a mesma, mesmo assim ocupou uma posição antes da capital alagoana no 
indicador, que lhe segue imediatamente. 
Por estes motivos supracitados, Afonso et al. (2014) explicam que é insuficiente 
mensurar a inteligência de uma cidade apenas por critérios como número de habitantes, 
pois não leva em consideração aspectos regionais, políticos, sociais e econômicos das 
cidades.