Los gobiernos de América Latina y el Caribe han impuesto en las últimas semanas una batería de medidas para promover el distanciamiento social y reducir la tasa de contagio del coronavirus. Si bien está claro que la movilidad de las personas se ha reducido fuertemente, subsisten importantes preguntas sobre el fenómeno.
¿Cuánto se ha reducido la movilidad en la región? ¿En qué países la movilidad ha caído más fuerte y por qué? ¿Cuándo comenzó a bajar la movilidad y cómo evolucionó esta variable en el tiempo?
Los gobiernos necesitan respuestas con información clara, objetiva y precisa. La información es vital para que los gobiernos puedan entender el contexto en el cual están operando, y les podría dar luces para entender el impacto de las medidas implementadas, en qué zonas han tenido un mayor acatamiento y cómo los impactos han evolucionado en el tiempo.
Con el lanzamiento del Mapa de Movilidad de las Personas, esperamos contribuir a resolver estos interrogantes y apoyar los esfuerzos de los gobiernos en pos de doblegar la pandemia del coronavirus. En particular, el Mapa presenta estadísticas de movilidad con alta granularidad espacial y temporal. Específicamente, la herramienta presenta la caída porcentual en el número de personas que recorren más de 1 kilómetro cada día respecto a una semana de referencia (del 5 al 11 de marzo).
La herramienta presenta estadísticas desagregadas a nivel de departamentos, estados, provincias o regiones para 20 países de América Latina y el Caribe. Estas estadísticas se construyen utilizando datos georreferenciados y anonimizados de celulares (ver más información sobre la metodología aquí). La herramienta es dinámica: muestra mapas de los países que van cambiando de color para mostrar como evoluciona la movilidad a medida que pasan los días. Y también la herramienta es interactiva ya que permite elegir para qué fecha se desea ver cómo estaba la movilidad en las diferentes áreas de un país. Además, se puede cliquear en provincias o regiones para ver gráficos que muestran cómo ha evolucionado la movilidad en cada una de estas áreas.
Los datos nos dicen que en los países analizados ha habido una caída de casi un tercio en el número de personas que recorren más de un kilómetro diariamente. Ahora, este promedio esconde una gran heterogeneidad, como lo muestra la siguiente tabla.
Porcentaje de personas que recorren más de 1 km
Cambio porcentual al 25 de marzo con respecto a la semana 5-11 de marzo
En particular, hay países que han tenido una caída del 48 por ciento o superior, como es el caso de Argentina, Bolivia y Ecuador. En cambio, en otros países la caída ha sido mucho menor, como es el caso de Nicaragua, Belice y Guyana, en donde la movilidad ha caído menos de un 10 por ciento.
¿Qué podría explicar estas diferencias entre países? Una explicación plausible apunta al importante rol que podrían haber tenido las medidas de aislamiento general obligatorio implementadas por los gobiernos. De hecho, los 9 países que más redujeron la movilidad introdujeron este tipo de medidas (el otro país que implementó estas medidas fue Venezuela, que ocupó la posición 11). Sin embargo, es importante reconocer que los países que implementaron el aislamiento general obligatorio también han impuesto otras medidas para promover la reducción de la movilidad. Por ello, en análisis posteriores vamos a explorar más a fondo las causas de la heterogeneidad documentada aquí.
Si bien es importante comparar la “foto” del periodo post-coronavirus con la del periodo pre-coronavirus, también es útil analizar la evolución de la movilidad en el tiempo. Por ello, el siguiente gráfico presenta la trayectoria de la movilidad para 10 países seleccionados.
Porcentaje de personas que recorren más de 1 km por país
Cambio porcentual diario con respecto a la semana 5-11 de marzo
El gráfico muestra que la caída en la movilidad se dio de forma relativamente sincronizada en los países de la región. En particular, la movilidad comenzó a caer alrededor del 14 de marzo y continuó cayendo hasta alcanzar un mínimo el 22 de marzo, en donde se da un “rebote” y se termina el período bajo análisis con un nivel levemente superior. Si bien es difícil determinar los días específicos del quiebre de las tendencias, estos resultados sugieren que la transición entre el mundo “pre-corona” y “post-corona”, en términos de movilidad, ocurrió alrededor de las fechas mencionadas.
Estos resultados descritos aquí son solo una pequeña muestra de los datos contenidos en el Mapa de Movilidad de las Personas. Justamente, la idea de este proyecto es dar acceso a estadísticas agregadas a nivel de provincias y regiones por día para permitir su uso por analistas y tomadores de decisiones tanto en el ámbito público como en el privado.
Y para facilitar este uso, además de la herramienta de visualización ya descrita que involucra el uso de mapas, los resultados también han sido incluidos en una nueva sección sobre movilidad de las personas en el Tablero de Impacto del Coronavirus del BID. En este tablero es posible seleccionar países específicos y observar cómo sus indicadores de movilidad evolucionaron en el tiempo. Y también es posible seleccionar provincias y regiones de estos países.
Es importante enfatizar que seguimos un estricto protocolo para asegurar la privacidad de los datos utilizados. Pudimos acceder a una base de datos georreferenciados de teléfonos celulares de la empresa Veraset, la cual ha provisto estos datos con anterioridad a reconocidos académicos para estudiar diferentes aspectos económicos y sociales. La base de datos obtenida contiene datos anonimizados (es decir, no hay nombres o números de celulares) y tampoco contiene ningún indicador sociodemográfico como género, edad o nivel socio-económico. Nos regimos por altos estándares técnicos de ciberseguridad para asegurar la protección de los datos, que solo se utilizan para realizar análisis agregados como los presentados aquí. Sólo publicamos resultados para zonas geográficas que contengan un número mínimo de 100 celulares en cada día del período analizado.
Esperamos que el Mapa de Movilidad de las Personas y la nueva sección del Tablero de Impacto del Coronavirus del BID sean herramientas útiles para quienes estudian cómo las medidas de distanciamiento social están afectando el comportamiento de las personas. En este momento estas herramientas muestran datos hasta el 25 de marzo, pero en los próximos días esperamos agregar datos actualizados. Asimismo, esperamos comentarios y sugerencias de análisis complementarios que nos permitan brindar información de mayor calidad y más relevante para poder aportar en esta dura lucha contra el coronavirus.
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