Nos últimos anos, as mudanças climáticas contribuíram para um aumento na frequência e magnitude de desastres. Entre eles, destacam-se os deslizamentos de terra, que, por conta também de uma ocupação desordenada de áreas de risco em diversas regiões do Brasil, tornaram-se cada vez mais recorrentes e destrutivos. É imprescindível, portanto, aprimorar a tecnologia voltada à gestão de risco de deslizamentos, como modelos de previsão, mapeamento de riscos e sistemas de alertas. Estes, por sua vez, dependem diretamente de inventários, catálogos e bancos de dados de deslizamentos prévios, que servem como base para treinar e refinar essas ferramentas. A elaboração de bancos de dados completos, atualizados e confiáveis, no entanto, é um processo de alta complexidade, envolvendo obstáculos como: dificuldade de obtenção de dados precisos; equívocos de registro por parte de autoridades; desafios ao desenvolver uma forma automatizada de coleta de informações; entre outros. Com isso, inúmeras metodologias já foram estudadas por pesquisadores diversos almejando maior confiabilidade nos resultados. Seguindo esta linha, este trabalho objetiva verificar a aplicabilidade de metodologia embasada na abordagem de recuperação de dados a partir de notícias de jornais, disponibilizadas online. Para tanto, o método escolhido faz uso do Projeto GDELT (Global Database of Events, Language and Tone), que procura monitorar notícias transmitidas, impressas e da web do mundo todo, em mais de 100 idiomas diferentes, codificando diversos fatores como pessoas, locais, datas, temas, fontes e eventos citados nas notícias, criando uma plataforma aberta e gratuita para computação. O trabalho foi desenvolvido no município de Petrópolis/RJ, reconhecido pela grande frequência de deslizamentos. Para coletar essas informações, foi elaborado um código em Python a fim de acessar o Google Cloud, plataforma que serve como ponte para inúmeros bancos de dados através de consultas feitas em linguagem SQL. Com isso, foi consultado o Google BigQuery, que fornece acesso ilimitado para os dados coletados pelo GDELT, a fim de extrair informações do arquivo Global Knowledge Graph. A partir disso, foi possível coletar notícias brasileiras que mencionam “deslizamento” e “Petrópolis” entre os anos de 2015 e 2024, incluindo os veículos de publicação e o url de cada notícia. Esse resultado foi então comparado com o banco de dados elaborado pela Defesa Civil de Petrópolis, relacionando o número anual, mensal, semanal e diário de notícias com os registros da Defesa Civil. Observou-se, nos dados anuais, uma excelente correlação (R² = 0,97), enquanto os mensais tiveram uma correlação boa (R² = 0,57), e os semanais e diários tiveram uma correlação baixa (respectivamente, R² = 0,28 e R² = 0,21). Com isso, considera-se que os resultados foram promissores, principalmente em relação a períodos de tempo mais abrangentes. No entanto, vale ressaltar que os registros da Defesa Civil são referentes aos acionamentos por parte da população, não representando com exatidão o momento, localização ou número de ocorrências. Por fim, conclui-se que a elaboração de bancos de dados pode enriquecer com uma estratégia que englobe diferentes métodos, sendo o estudo de notícias um importante componente.
