En las primeras etapas de la crisis mundial de Covid-19, los gobiernos de todo el mundo se apresuraron a implementar estrategias de mitigación no farmacéuticas para contener la pandemia. La mayoría de los países solicitaron continuamente a la población que practique el distanciamiento físico, indicando que a aquellos que pudieran se mantuvieran en los hogares y, en los casos más extremos, adoptaron medidas más radicales de encierro obligatorio para aplanar la curva de las infecciones y evitar un colapso del sistema hospitalario.
En Chile, a finales de marzo de 2020 se iniciaron los cierres de escuelas y las cuarentenas localizadas ordenadas por el gobierno. En Santiago, estos confinamientos afectaron inicialmente sobre todo a la zona oriente, donde se concentraban la mayoría de los casos. El aislamiento fue eficaz para reducir los brotes en esos sectores, pero los casos aumentaron rápidamente en otras zonas de la ciudad. A pesar de que la ciudad fue progresivamente aumentando los niveles de restricción de movilidad, estas medidas no fueron suficientes para controlar el avance de la pandemia.
Considerando que no existía evidencia previa que permitiría entender el impacto de las cuarentenas, un grupo de investigadores del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), que incluía al investigador del Instituto Milenio MIPP Marcel Goic, buscó analizar los patrones de desplazamiento de las personas durante el confinamiento y los contagios, cómo también investigar la eficacia de las cuarentenas en función de las características de la población.
Plataforma de Movilidad
Para comenzar, los académicos se dieron cuenta de que necesitaban complementar los datos de nuevos casos de Covid-19 para evaluar rápidamente la eficacia de las cuarentenas, porque esperar a observar la evolución de los casos podía resultar demasiado tarde para contener los brotes. Por lo tanto, se les ocurrió la idea de utilizar los datos de movilidad para entender cómo los patrones de desplazamiento podían anticipar la propagación del virus.
En distintas partes del mundo, información de movilidad estaba empezando a ser usada para ayudar a entender la propagación de la enfermedad. Grandes compañías como Google o Facebook pusieron a disponibilidad algunos datos agregados de movilidad. Sin embargo, para la situación chilena, estos datos no eran lo suficientemente granulares como para describir la movilidad al nivel en que se aplicaban las cuarentenas. Además, proporcionaban información sobre los movimientos dentro de una zona determinada pero no entre zonas.
Para los expertos, el desplazamiento entre zonas era el dato que podía proveer la información necesaria para entender la dinámica de propagación de los brotes y podía resultar más pertinente para evaluar la eficacia de las cuarentenas. Esto condujo a la colaboración con Entel Ocean, parte de la empresa chilena de telecomunicaciones Entel, la compañía telefónica más grande de Chile y que tiene 9,3 millones de clientes móviles.
Esta alianza se formó con el objetivo de construir indicadores de movilidad a un nivel más granular basado en el uso de la infraestructura de telecomunicaciones y así resolver el desafío de entender el desplazamiento durante la pandemia. El resultado alcanzado les permitió transformar data de la red móvil, que estaba anonimizada y agrupada, en un visor territorial que les permitía entender la movilidad durante las cuarentenas mediante una plataforma digital abierta.
En otras palabras, desarrollaron un enfoque innovador para inferir los patrones de movimiento dentro de una ciudad pandémica utilizando datos de telecomunicaciones.
En primer lugar, identificaron un hogar para cada dispositivo basándose en las conexiones georreferenciadas durante la noche. A continuación, trasladaron a un mapa los movimientos de cada dispositivo durante las diferentes horas de trabajo para construir una matriz de origen-destino a través de las distintas comunas. Aquello proporcionó información detallada sobre el cumplimiento de los cierres en cada área local.
Para garantizar la privacidad de los usuarios, implementaron técnicas de agregación y anonimización de datos que fueron esenciales para proporcionar transparencia de esta información a la población. Los indicadores de movilidad se pusieron a disposición del público a través de una plataforma online que se actualiza semanalmente y que obtuvo una gran visibilidad en los medios de comunicación. Como también lo fueron los datos agregados de movilidad que se compartieron en el repositorio de datos Covid-19 del Ministerio de Ciencias.
Usando estos datos de movilidad, se analizó cuidadosamente cuál era el rol que jugaba la movilidad y las cuarentenas en la propagación del virus. A través de una serie de modelos econométricos, se estimó cuál era el impacto de la movilidad en las infecciones. Los resultados indicaron que, a grandes rasgos, un aumento del 10% en la movilidad se correlaciona con un aumento del 5% en la tasa de infección.
Desigualdad Socioeconómica
Con los datos obtenidos también se pudo determinar que el impacto de las medidas de distanciamiento social y los cierres en la movilidad era muy heterogéneo y dependía de los niveles socioeconómicos.
En este sentido, se detectó que el cumplimiento del distanciamiento social era mucho más difícil para las familias de bajos ingresos. Más concretamente, las estimaciones indican que mientras que las zonas de alto nivel socioeconómico presentaron reducciones de la movilidad de entre el 50% y el 90%, dependiendo de la métrica de traslado específica que se utilice, estas reducciones fueron sólo del 20% al 50% en el caso de las comunas con ingresos más bajos.
Las grandes reducciones de movilidad, en los municipios con mayores ingresos, puede explicarse en gran medida al comportamiento voluntario de quedarse en casa. En cambio, reducir la movilidad en las comunas de bajos ingresos es un mayor desafío, ya que la gente genera sus ingresos a partir de su trabajo diario.
Con esos datos, el estudio se pudo usar para asesorar sobre políticas públicas para contener la pandemia en Santiago debido a sus disparidades socioeconómicas, lo que llevó al gobierno a proporcionar ayuda focalizada mediante la distribución de alimentos y apoyo financiero.
Plataforma Salvadora
La plataforma de movilidad se amplió para incluir otras ciudades importantes de Chile y los viajes entre las ciudades. La información proporcionada por esta plataforma de desplazamiento nacional se convirtió en una herramienta útil para que las autoridades de salud planificaran la estrategia de cuarentena localizada utilizada en Chile.
El aporte de esta investigación permitió al Ministerio de Salud entender mejor el rol de las restricciones de movilidad y si es que las cuarentenas estaban siendo efectivas o no. Esto ayudó a mejorar la comunicación de riesgo y asistir en las decisiones de las autoridades y las políticas públicas que se desarrollaron durante la pandemia.
Según estimaciones conservadoras, el impacto total del plan de reducción de movilidad permitió reducir las infecciones en casi 13.000 casos, lo que supuso 550 hospitalizaciones UCI menos y 370 muertes menos.
Puedes leer el estudio completo aquí:
