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Uma imagem de baixa resolução mostra apenas algumas árvores. No áudio, ouvem-se pássaros e os ruídos habituais de um ambiente externo.
Sem placas, prédios ou paisagens reconhecíveis, a gravação parece não oferecer nenhuma pista de onde foi feita. Foi o som de duas aeronaves, praticamente escondido no arquivo, que permitiu a Colsto chegar ao local da câmera.
Colsto é o nome usado por um criador de conteúdo cujo canal no YouTube, registrado nos Estados Unidos, que reúne mais de 100 mil inscritos e investigações de geolocalização baseadas em dados públicos, imagens de satélite e outras pistas digitais. Em um vídeo publicado em 2 de novembro, ele demonstrou como ruídos de aviões registrados por microfones podem ser cruzados com dados públicos de tráfego aéreo.
Segundo Colsto, o método conseguiu localizar a origem de uma gravação com precisão de aproximadamente 100 metros. Em outro teste, bastaram um trecho de áudio de um minuto e o horário em que ele havia sido captado.
A técnica ganhou repercussão depois de ser apresentada pelo Gizmodo como uma nova forma de extrair informações de vídeos aparentemente anônimos. Em vez de procurar pistas na imagem, Colsto transformou o áudio em um espectrograma, representação visual que permite observar frequências sonoras ao longo do tempo.
O rastro sonoro deixado pelos aviões No espectrograma, Colsto encontrou duas pequenas curvas produzidas por aeronaves que haviam passado pela região com intervalo de 920 segundos.
O som era tão discreto que praticamente desaparecia entre o canto dos pássaros e os demais ruídos do ambiente. As curvas registravam o efeito Doppler, fenômeno que faz o som de uma sirene parecer mais agudo quando se aproxima e mais grave depois que passa.
No caso dos aviões, o formato dessa variação pode oferecer estimativas sobre velocidade, distância e trajetória. A outra metade da investigação veio do ADS-B, sistema pelo qual aeronaves transmitem informações como posição, altitude e velocidade.
Parte desses registros é reunida por serviços de monitoramento de voos e pode ser consultada publicamente. O primeiro cruzamento ainda produziu cerca de 70 mil localizações possíveis nos Estados Unidos.
Colsto então procurou regiões em que duas aeronaves haviam passado com exatamente 920 segundos de diferença e descartou pontos nos quais outros aviões também deveriam ter aparecido no áudio. A lista caiu para aproximadamente 15 mil candidatos.
Para chegar a um único lugar, ele reproduziu digitalmente as curvas sonoras que seriam percebidas em cada ponto. O cálculo incorporou mudanças de velocidade, altitude e direção das aeronaves.
Os resultados simulados foram comparados com as marcas encontradas na gravação. A melhor combinação revelou quais eram os dois voos e delimitou a área de origem do áudio.
Uma busca no Google Street View permitiu encontrar a câmera de segurança responsável pela gravação. Quando um minuto de áudio basta
Colsto repetiu o procedimento com um trecho de apenas um minuto, desta vez sabendo o horário exato da gravação. A busca percorreu os Estados Unidos e colocou a localização verdadeira em primeiro lugar entre os resultados, segundo a descrição publicada pelo próprio criador.
Data e horário funcionam como pontos de partida decisivos. Na demonstração mais longa, Colsto sabia que o vídeo havia sido registrado em 8 de setembro e em algum lugar da parte continental dos Estados Unidos.
Começar somente com um ruído, sem qualquer referência temporal ou geográfica, ampliaria enormemente o universo de voos a comparar. A disponibilidade dos registros também varia.
Nem todas as aeronaves aparecem nos sistemas públicos, e a localização exige que o microfone tenha captado ruídos com características suficientes para a comparação. Aviões a hélice são especialmente úteis porque produzem frequências baixas capazes de percorrer longas distâncias e chegar ao microfone mesmo quando uma pessoa não percebe sua passagem.
No vídeo, Colsto também testa medidas usadas para tentar apagar esse tipo de rastro, como filtros de frequência, sobreposição de outros sons e sistemas de redução de ruído. Segundo ele, essas soluções podem alterar o áudio sem necessariamente eliminar as curvas.
O criador não disponibilizou o código nem as ferramentas usadas na demonstração. Mais Lidas
