Progresso e Desafios para Alcançar os Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

As Nações Unidas elaboraram 17 objetivos na sua Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável pra enfrentar os principais desafios globais. O avanço em direção a esses objetivos tem sido mais lento do que o esperado, e a gente precisa entender por quê. Este estudo analisa dados de 107 países entre 2000 e 2022 usando técnicas modernas de análise de dados.

Nossos achados mostram que existem conexões significativas entre vários Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), tanto positivas quanto negativas. Fatores como geografia, cultura e status econômico influenciam muito o progresso de um país. Nenhum país tá no caminho certo pra alcançar todos os objetivos até 2030, o que mostra a importância de abordagens personalizadas para o desenvolvimento sustentável. Os países precisam reconhecer como os objetivos impactam uns aos outros e trabalhar juntos com base nas suas circunstâncias únicas.

A Agenda 2030 inclui 17 ODS com 169 metas e 231 indicadores pra os países seguirem. Desde que os objetivos foram estabelecidos em 2015, vários retrocessos globais, como a pandemia de COVID-19 e as mudanças climáticas, dificultaram o progresso. Um grupo independente de cientistas nomeado pela ONU em 2023 relatou que "o mundo não tá a caminho de alcançar nenhum dos 17 ODS," destacando que o plano ambicioso que concordamos tá em risco de falhar sem uma ação urgente.

Essa situação diz que precisamos entender melhor como os ODS se conectam e quais fatores levam a mudanças nos seus status. Uma análise minuciosa dos dados pode esclarecer as ligações entre questões como conflitos armados, mudanças climáticas, desigualdade social, e mais, ajudando a gente a descobrir os próximos passos rumo à sustentabilidade.

Como os dados brutos podem ser complicados de interpretar e os ODS estão interligados, este estudo tem como objetivo trazer clareza usando métodos modernos de análise de dados. A gente foca em aprendizado de máquina não supervisionado, que pode identificar padrões entre os países em relação às suas notas nos ODS. Por exemplo, mesmo pequenas diferenças entre países semelhantes precisam ser consideradas ao criar novas políticas. Esses dados podem orientar os tomadores de decisão a fazer escolhas informadas pra alcançar os ODS e alinhar com a Agenda 2030.

A sustentabilidade é complexa e envolve vários fatores, o que torna difícil lidar com os ODS de forma isolada. Eles são interconectados, influenciados por fatores políticos, econômicos, culturais e sociais. As pesquisas mais recentes em sistemas complexos nos permitem analisar a sustentabilidade melhor, e este estudo utiliza ciência de redes pra fazer isso. Contudo, fatores culturais podem ser difíceis de isolar usando indicadores globais.

Pesquisas anteriores já examinaram como os ODS se relacionam entre si. Um dos nossos objetivos é estudar essas relações mais a fundo, já que elas podem apoiar ou atrapalhar o progresso em cada meta. Entender essas conexões pode ajudar os países a priorizar políticas que não criem novos problemas ao resolver os existentes.

Neste estudo, aplicamos uma abordagem mista com três objetivos principais: primeiro, observar como os 17 ODS mudaram ao longo do tempo em diferentes países, identificando padrões e classificações; segundo, analisar como os ODS se correlacionam entre os países; e terceiro, estudar o progresso coletivo de países semelhantes na conquista dos ODS durante o século 21. Nossos métodos destacam padrões claros entre grupos de países, cada um mostrando comportamentos diferentes em alcançar pontuações ideais.

#Metodologia

Analisamos sistematicamente os ODS de 2000 a 2022 usando técnicas de aprendizado de máquina não supervisionado. Isso envolveu três etapas principais:

1. Redução de Dimensionalidade: Usamos primeiramente a Análise de Componentes Principais (PCA) pra identificar tendências globais, seguida de t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE) pra visualizar os ODS de uma forma mais simples.

2. Agrupamento de Países Semelhantes: Depois, aplicamos o algoritmo Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) pra agrupar nações semelhantes com base nas suas notas nos ODS.

3. Avaliação da Dinâmica dos Clusters: Por fim, calculamos a distância média de cada cluster em relação às conquistas ideais dos ODS ao longo do tempo.

Os dados para nosso estudo vêm do banco de dados do Relatório de Desenvolvimento Sustentável 2023, focando em países com dados completos. De 166 países, incluímos 107 que atenderam aos critérios.

#Análise de Componentes Principais (PCA)

A PCA é um método comum usado pra reduzir dados complexos em formas mais gerenciáveis. Ela permite visualizar dados multidimensionais em um plano bidimensional. Se existirem grupos separados nos dados, é mais provável que sejam vistos através da PCA, que determina novos eixos que explicam a maior parte da variância no conjunto de dados.

Usando dados padronizados, calculamos médias e desvios padrão para cada ODS de 2000 a 2022 pra criar uma imagem mais clara dos dados.

#t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding (t-SNE)

t-SNE é outra técnica útil que visualiza dados de alta dimensão ao mapeá-los em um espaço de menor dimensão, geralmente 2D ou 3D. O objetivo é manter pontos de dados semelhantes próximos enquanto mantém pontos diferentes mais distantes. Isso permite ver relações e padrões de forma mais clara.

A gente também usou o DBSCAN, que identifica clusters de pontos bem próximos sem precisar especificar o número de clusters antes. Essa flexibilidade ajuda a descobrir vários padrões nos dados.

#Visão Global das Notas dos ODS

Nossos achados iniciais focam nas médias globais das notas dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). As médias anuais de cada objetivo destacam o progresso feito ao longo do tempo. Por exemplo, o Objetivo 9 (Indústria, inovação e infraestrutura) teve a menor média em 2000, mas mostrou uma melhora constante ao longo dos anos. Em 2022, todas as médias estavam acima de 50. Em contrapartida, os Objetivos 12, 13 e 16 (produção e consumo responsáveis; ação climática; e paz, justiça e instituições eficazes) não mostraram muita mudança, provavelmente devido a fatores socioeconômicos.

#Análise de Agrupamento: Padrões Regionais de ODS

Enquanto a PCA fornece uma visão simples dos dados, o t-SNE oferece uma análise mais refinada. Ao manter estruturas locais, o t-SNE revela semelhanças e diferenças sutis que podem não aparecer em análises lineares. Aplicando o t-SNE nos componentes principais da PCA, identificamos clusters distintos entre regiões com padrões semelhantes de ODS.

Observar esses clusters em um mapa-múndi dá uma visão mais profunda de como diferentes áreas se desenvolveram em relação aos ODS. Os países tendem a se agrupar com base na geografia, mas fatores como níveis de desenvolvimento e relações comerciais também impactam suas agrupações.

#Padrões e Dinâmicas dos Clusters

A análise das trajetórias de desenvolvimento sustentável mostra como os países evoluem ao longo do tempo. O crescimento de cada país em direção às conquistas ideais dos ODS pode ser visualizado. A distribuição das distâncias em relação a cenários ideais revela que os países dentro de um cluster compartilham padrões de progresso semelhantes. Esse crescimento compartilhado indica que os fatores que influenciam o progresso são consistentes entre os países de cada cluster.

Mais análises mostram que, enquanto alguns clusters parecem estar a caminho de cumprir os objetivos décadas após a meta de 2030, desafios globais significativos, como mudanças climáticas e aumento da demanda por recursos, podem dificultar esse progresso.

#Análise de Correlação

A gente também examinou Correlações entre os objetivos pra entender como avanços em uma área podem impactar outras. Correlações positivas sugerem que o progresso em um objetivo pode facilitar o crescimento em outro. Por outro lado, correlações negativas indicam que avanços em um podem atrapalhar o progresso em outro. Compreender essas relações ajuda a destacar os trade-offs que os países enfrentam ao perseguir os ODS.

#Conclusão

Resumindo, este estudo usou uma análise em várias etapas com PCA, t-SNE e DBSCAN pra pintar um quadro detalhado dos ODS. Nossos achados enfatizam a necessidade de uma abordagem segmentada pra enfrentar os desafios globais e regionais da sustentabilidade. Esse nível de análise pode empoderar os formuladores de políticas a elaborar estratégias colaborativas e planos de ação informados para o crescimento sustentável.

Os dados sugerem que esforços coordenados são necessários entre os países pra lidar com as complexidades de alcançar os ODS. Reconhecer a natureza inter-relacionada dos objetivos é vital pra uma ação informada. Abordagens diversas podem ser necessárias pra lidar com a sustentabilidade de forma eficaz, incluindo a criação de novos objetivos que dependem da colaboração dos países pra construir uma rede de apoio.

No geral, enquanto os dados revelam caminhos em direção ao progresso, eles também ressaltam a urgência de enfrentar os obstáculos existentes. As relações entre os ODS são intrincadas, e alcançar progresso exige uma reavaliação das estratégias atuais. Uma nova abordagem abrangente pode ser essencial pra alcançar esses objetivos e garantir um futuro sustentável pra todo mundo.