Por que os aplicativos de clima ainda são tão ruins?

Como ainda estamos sendo pegos pela chuva?

Tecnologicamente falando, vivemos em uma época de fartura. Hoje, posso pedir a um chatbot para renderizar The Canterbury Tales como se tivesse sido escrito por Taylor Swift ou para me ajudar a escrever uma autobiografia factualmente imprecisa. Com três toques, posso convocar quase todos os listados em meu telefone e ver seus rostos confusos por meio de um bate-papo por vídeo improvisado. Minha vida é uma miscelânea gulosa de informações e estou no plano de comer à vontade. Mas há um canto específico em que os avanços tecnológicos não acompanharam: os aplicativos meteorológicos.

As previsões do tempo são sempre um jogo de previsões e probabilidades, mas esses aplicativos parecem falhar com mais frequência do que deveriam. Na melhor das hipóteses, eles funcionam tão bem quanto os meteorologistas, mas alguns dos mais populares se saem muito pior. O cult favorito Dark Sky, por exemplo, que fechou no início deste ano e foi lançado no aplicativo Apple Weather, previu com precisão a alta temperatura em meu código postal apenas 39% das vezes, de acordo com o ForecastAdvisor, que avalia provedores de clima on-line. O aplicativo do Weather Channel, em comparação, chega a 83%. O aplicativo da Apple, embora não avaliado pelo ForecastAdvisor, tem uma reputação de previsões imprecisas e tem sido consistentemente criticado por apresentar telas de radar defeituosas, misturar totais de precipitação ou, como aconteceu na semana passada, quebrar completamente. Dezenas de vezes, o aplicativo Apple Weather me embalou com uma falsa sensação de segurança, deixando-me molhado e traído após uma corrida, um passeio de bicicleta ou uma partida de golfe.

As pessoas adoram reclamar das previsões do tempo, desde quando os meteorologistas de notícias locais eram a principal fonte para aqueles que planejavam seus deslocamentos matinais. Mas os aplicativos produziram um novo nível de frustração, pelo menos a julgar pelas centenas de tweets mal-humorados na última década. Quase duas décadas após o início da era do smartphone – quando qualquer um pode teoricamente aproveitar o poder dos dados meteorológicos do governo e dissecar dezenas de gráficos e modelos complexos em tempo real – ainda estamos sendo pegos pela chuva.

Aplicativos meteorológicos não são todos iguais. Existem dezenas de milhares deles, desde o simples Apple Weather até o caro, complexo e rico em dados Windy.App. Mas todas essas previsões estão baseadas em dados semelhantes, extraídos de locais como a Administração Nacional Oceânica e Atmosférica (NOAA) e o Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo. Os meteorologistas tradicionais interpretam esses modelos com base em seu treinamento, bem como em seu instinto e nos padrões climáticos regionais anteriores, e diferentes aplicativos e serviços climáticos tendem a usar seu próprio molho secreto de algoritmos para adivinhar suas previsões. Em um dia normal, você provavelmente verá uma previsão semelhante de aplicativo para aplicativo e na televisão. Mas quando se trata de como as pessoas se sentem em relação aos aplicativos meteorológicos, esses casos extremos – que geralmente ocorrem durante eventos climáticos severos – são o que fica na mente de uma pessoa. "Oitenta por cento do ano, um aplicativo meteorológico vai funcionar bem", disse-me Matt Lanza, um meteorologista que dirige o Space City Weather de Houston. "Mas são esses 20 por cento em que as pessoas se queimam que é um problema."

Nenhuma pessoa no planeta tem uma relação mais conflituosa e torturada com aplicativos meteorológicos do que aqueles que interpretam modelos de previsão para ganhar a vida. "Minha esposa é casada com um meteorologista e ela vai me questionar se seu aplicativo de clima favorito disser algo diferente da minha previsão", Lanza me disse. "É assim que esses serviços se tornaram arraigados na vida da maioria das pessoas." O problema básico com os aplicativos meteorológicos, ele argumenta, é que muitos deles removem um componente crucial de uma previsão boa e confiável: um intérprete humano que pode transmitir advertências sobre modelos ou oferecer uma série de resultados em vez de uma previsão definitiva.

Lanza explicou o toque humano de um meteorologista usando o exemplo do chamado modelo de previsão de alta resolução que pode prever apenas 18 horas. Em geral, é muito bom, ele me disse, para prever chuvas e trovoadas - "mas de vez em quando fica muito quente e superestima as chances de uma forte tempestade". Esse modelo, se deixado por conta própria, projetará aguaceiros e trovoadas cobrindo a região por horas, quando, na realidade, a tempestade pode causar apenas 30 minutos de chuva em uma área isolada da região mapeada. “O problema é quando você pega os dados do modelo e os coloca diretamente no aplicativo sem interpretação humana”, disse ele. "Porque você não vai obter nuances desses aplicativos. E isso pode significar a diferença entre a chance de chover o dia todo e chover o dia todo."