Abra dados sempre custa alguma coisa. Quando os governos divulgam dados gratuitamente, os padrões podem escorregar e a qualidade dos dados pode cair. A introdução do acesso pago a certos conjuntos de dados pode colocar dados valiosos e bem elaborados nas mãos certas, ao mesmo tempo que encoraja o governo a disponibilizar mais dados ao público. Andrew Nicklin, Diretor de Práticas de Dados do [Centro de Excelência Governamental] da Universidade Johns Hopkins (https://govex.jhu.edu/), fornece um taxonomia de modelos de dados baseados em taxas, de mercados de dados a escalas salariais graduadas.

O ex-prefeito de Washington DC Anthony Williams revisou recentemente um tópico comum de conversa no movimento de dados abertos: [“Talvez os dados do governo não devam ser sempre gratuitos.”](Https://www.citylab.com/life/2017/04/ talvez-dados-do-governo-não-deveriam-estar-sempre-livres / 523095 /) (A administração subsequente do Fenty, que no final de 2007 indiscutivelmente deu início ao movimento moderno de dados abertos nos EUA, [baseado no trabalho realizado em 2006](https : //www.infoworld.com/article/2657865/application-development/open-government-meets-it.html) sob Williams.)

_ "As cidades podem projetar o acesso de várias maneiras. Você pode cobrar com base no volume, então apenas os usuários de alto volume pagam qualquer coisa. Ou você pode dar a todos um mês de acesso gratuito ou isentar de taxas para ONGs, imprensa ou cidadãos individuais . Ou talvez possa haver um quid pro quo onde empresas como a Uber fazem uma troca de dados com os governos. "

"Os programas de dados abertos podem ser operados a custos muito baixos em comparação com outros serviços governamentais, mas o custo nunca é zero"

Muitos governos estaduais e locais, com muitos outros ao redor do mundo, cobram pelo acesso a dados em massa, mas o prefeito Williams sugere alguns caminhos para obter alguns deles como dados abertos. Vamos mergulhar nessas abordagens híbridas grátis / pagas um pouco mais a fundo e discutir uma série de maneiras adicionais.

** Consumo medido. ** Neste modelo, uma determinada quantidade de dados é gratuita e, quando você precisar de mais, deverá pagar por ela. Dentro desse modelo, há algumas opções: uma em que as taxas são medidas por conjunto de dados e outra em que as taxas são medidas em todo o site, independentemente do (s) conjunto (s) de dados acessado (s). Embora não o usem para pagamentos, uma das principais plataformas de dados abertos já tem esse recurso integrado, e é provável que outras o façam também. Precisa de um exemplo de empresa do setor privado fazendo isso? Procure no Google Maps.

** Classificação do consumidor. ** Cobrar taxas diferentes para vários tipos de clientes é um modelo de negócios bem conhecido. Para dados do governo, os consumidores empresariais são mais propensos a ser cobrados, uma vez que provavelmente estão usando os dados para fins de geração de receita. Semelhante a outros modelos freemium, os consumidores empresariais estão pagando clientes que efetivamente subsidiam serviços gratuitos para clientes não empresariais.

** Troca de dados. ** Descrito pelo prefeito Williams como “quid pro quo”, o governo fornece dados a terceiros em troca da capacidade de consumir alguns outros dados deles. O programa Waze Connected Citizens é um exemplo melhor disso do que o Uber, com o benefício adicional de que alguns (mas certamente não todos) governos disponibilizam publicamente os mesmos dados que eles compartilham com o Waze.

** Métodos de acesso. ** Puramente do ponto de vista da tecnologia (memória, processamento e conectividade do computador), baixar um conjunto inteiro de dados geralmente é mais barato do que solicitar pequenos pedaços específicos deles. Os dados em massa podem ser disponibilizados gratuitamente, enquanto interfaces de programação de aplicativos (APIs) podem ser pagos. Cobrar para enviar dados a um assinante à medida que se tornam disponíveis (em vez de extraí-los usando downloads em massa ou APIs) é outra opção.

** Conjuntos de dados premium. ** Semelhante à classificação do consumidor, exceto em vez de cobrar com base em quem está acessando os dados, os custos são determinados por quais dados eles acessam. Por exemplo, os dados sobre crimes podem ser gratuitos, mas os dados sobre proprietários de negócios licenciados podem não ser.

** Colunas de dados premium. ** Uma versão mais refinada de conjuntos de dados premium, esta abordagem permite que um conjunto de registros esteja disponível gratuitamente para qualquer pessoa, mas fornece mais detalhes de registro para aqueles que estão dispostos a pagar. Por exemplo, uma versão gratuita de dados de vendas de imóveis pode conter um endereço, tipo de propriedade, limites, valor avaliado e data de transferência, mas a versão premium pode conter detalhes do comprador / vendedor, valor da venda, impostos pagos, informações de garantia e assim sobre.

** Dados brutos ou processados. ** Não se trata de resumos, estatísticas ou imagens. Em vez disso, é a distinção entre um dilúvio de dados de um grande número de sensores e as observações que podem resultar. Por exemplo, medidores elétricos medem continuamente a taxa de consumo de energia, mas esses dados podem ser processados para criar novos registros que reflitam o uso diário ou simplesmente eventos como uma mudança incomum no consumo. Esses dados brutos geralmente requerem mais investimento para serem processados, portanto, pode ser razoável esperar que os consumidores paguem pelo acesso a eles como parte desse investimento. (Por outro lado, os custos de processamento de dados brutos e cobrança pelos resultados também podem ser uma opção.)

** Acesso em tempo real ou atrasado. ** Este cenário é útil para dados transacionais onde dados extremamente recentes têm maior valor, mas o valor diminui com o tempo até que seja gratuito. Um ótimo exemplo do setor financeiro são os dados do mercado de ações, onde as empresas pagam um prêmio por informações em tempo real (e [investem milhões de dólares para ganhar um lead de milissegundo](https://www.laphamsquarterly.org/time/not- milissegundo de reposição) em relação à competição), mas dentro de 15 a 20 minutos os dados são gratuitos e estão disponíveis publicamente. Dados governamentais, como solicitações de serviço, autorizações, violações e transferências de bens imóveis são provavelmente bons candidatos para essa abordagem, embora talvez os prazos sejam em dias ou horas, não em minutos.

** Taxas mínimas. ** Seguindo o modelo de transporte público, cobra de todos os consumidores de dados uma pequena taxa pelo uso. As tarifas de transporte público geralmente não cobrem o custo total de operação do serviço; o resto é subsidiado.

"A cobrança pelos dados também forçará a qualidade e a documentação a melhorar significativamente também"

** Contribuições voluntárias. ** Existem várias plataformas online que convidam os visitantes a doar dados, mas muito poucas publicam dados e convidam doações para apoiar sua disponibilidade contínua. Doações ao governo não são incomuns. Muitos projetos de software de código aberto e organizações associadas convidar doações.

** Mercados de dados operados publicamente. ** Esta é uma abordagem extremamente interessante, porque fornece alguns outros benefícios além de tornar os dados governamentais acessíveis. Com essa abordagem, um governo oferece um mercado de dados públicos como uma plataforma na qual ele e terceiros disponibilizam uma variedade de dados, alguns gratuitos e outros pagos. Por estarem operando, o governo ganha a capacidade de aplicar impostos ou taxas às transações de acesso a dados (e isso pode ser por meio de qualquer um ou todos os modelos sugeridos acima), mas também obtém a oportunidade de regular o próprio mercado estabelecendo regras básicas para proteger a privacidade, o interesse público e assim por diante. Smart Copenhagen parece estar se movendo nessa direção, e Smart Dubai pode evoluir para isso também. (Essas plataformas também apresentam a oportunidade de geração de receita por meio de publicidade, mesmo que seja apenas anunciando outros conjuntos de dados para seus clientes recorrentes.)

A lista acima não é exaustiva e alguns modelos podem ser combinados para criar uma vasta gama de opções. Cada abordagem também possui uma variedade de prós e contras associados, que serão melhor explorados em discussões futuras. No entanto, um grande problema que é consistente para muitas dessas abordagens é o custo de implementação de um mecanismo de medição e pagamento - não apenas para lidar com a transação financeira do consumidor, mas também a contabilidade, distribuição e auditoria de fundos - deve ser considerado.

Talvez no centro desta conversa esteja o seguinte: programas de dados abertos podem ser operados a custos muito baixos em comparação com outros serviços governamentais, mas o custo nunca é zero. Configurar programas de dados públicos com componentes de pagamento pode ser apenas uma das várias maneiras de garantir a sustentabilidade, especialmente em tempos de austeridade. Pode-se argumentar que a cobrança pelos dados também forçará a qualidade e a documentação a melhorar significativamente. Os modelos acima, se aplicados com reflexão cuidadosa e debate aberto, podem apoiar essas possibilidades sem excluir amadores, repórteres, acadêmicos, defensores, organizações sem fins lucrativos, comunidades ou outros consumidores dentro do governo.

Este artigo foi publicado originalmente pela Medium e pode ser encontrado [aqui](https://medium.com/@technickle/how-free-open-government-data-can -coexist-with-fee-based-access-7e2719be1199). Andrew Nicklin escreve regularmente em GovEx. Leia mais sobre seu trabalho aqui.

Crédito da imagem: (Pexels / energepic.com)

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