Uma nova ferramenta promete facilitar a geolocalização de endereços no Brasil, trazendo rapidez, acessibilidade e precisão. Trata-se do geocodebr, um pacote computacional desenvolvido para a linguagem R que utiliza bases de dados abertas para converter endereços brasileiros em coordenadas geográficas. A solução foi criada por Rafael H. M. Pereira e Daniel Herszenhut, com apoio do Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea).
O geocodebr tem como principal fonte de dados o Cadastro Nacional de Endereços para Fins Estatísticos (CNEFE), um repositório mantido pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). Diferentemente de soluções comerciais, que costumam impor limites de uso ou custos elevados, o geocodebr é completamente gratuito, permitindo a geocodificação massiva de endereços sem restrições.
A eficiência também é um dos diferenciais do pacote. Segundo os desenvolvedores, o geocodebr é capaz de processar milhões de endereços em poucos minutos, sem necessidade de infraestrutura computacional avançada. O pacote está disponível para instalação via GitHub. Uma vez instalado, seu uso é intuitivo. O processo de geocodificação envolve a definição dos campos do data frame que contêm os endereços e a execução da função “geocode()” para obter as coordenadas geográficas correspondentes. O resultado pode ser retornado como um data frame padrão ou em formato espacial (sf), dependendo das necessidades do usuário.
O geocodebr classifica os resultados em seis categorias de precisão, garantindo maior transparência sobre a qualidade da geolocalização. O pacote inclui opções para resolver automaticamente conflitos de endereços idênticos em diferentes localidades. Outros pacotes de geolocalização para R, como tidygeocoder, googleway e nominatimlite, oferecem serviços similares, mas frequentemente dependem de APIs comerciais com limitação de acessos. O geocodebr se destaca justamente por sua natureza aberta e escalável.
O desenvolvimento do geocodebr atende a uma demanda crescente por soluções de geocodificação para análises estatísticas e de planejamento urbano. A possibilidade de processar grandes volumes de dados sem custo ou restrições faz do pacote uma alternativa valiosa para pesquisadores, gestores públicos e desenvolvedores.
Para acessar os códigos, acesse aqui.
