El virus no entiende de clases, pero nosotros sí: las desigualdades que introducen las restricciones en la movilidad según la renta media

Por Colaborador Invitado, el 29 octubre, 2020. Categoría(s): Divulgación

España tuvo uno de los confinamientos más duros de Europa y sin embargo ha sido la primera en sufrir la segunda ola, casi dos meses antes de lo pronosticado. Hemos visto a los expertos barajar hipótesis durante semanas sobre el por qué. Sin embargo, la razón parece hoy irrelevante ya que el resto de países se han igualado a nosotros en número de casos, y lo han hecho sin importar la estrategia aplicada o de si son países pobres o países ricos.

Visto a dónde hemos llegado, parece cierta la frase de “el virus no entiende de clases ni de fronteras”.

¿Es eso cierto?

Efectivamente, al virus sólo le importa encontrar un huésped, y a ese nivel todos somos iguales. Sin embargo, el virus también nos utiliza para esparcirse al desplazarse con nosotros. Y nosotros sí entendemos de clases y de fronteras.

Es importante que las nuevas medidas a tomar este invierno sean lo más sociológicamente equilibradas posibles. Debemos evitar que una parte de la población sufra o se exponga más que la otra y que las medidas lleven, a la larga, a desequilibrios difíciles de compensar. La estrategia de desescalada debe también evitar un efecto rebote que lleve a una parte de la población a exponerse aún más tras la frustración de ver sus movimientos limitados. Esto nos lleva a preguntar:

¿Cómo de equilibrados han sido el confinamiento, la desescalada y la nueva normalidad?

Podemos responder aquí a esta pregunta en términos de movilidad. En una reciente publicación [1] hemos reportado importantes diferencias en los cambios de los patrones de movilidad entre los diferentes niveles de renta media anual. Existen asimetrías entre rentas altas y bajas tanto en el confinamiento como después, y observamos que la llamada nueva normalidad trae como efecto secundario enfatizar las diferencias sociales que ya existían antes de la pandemia.

Era un resultado conocido que, antes de la pandemia, los residentes de localidades con una renta menor recorren cada día más distancia al ir al trabajo que los de renta mayor: 8,1 kilómetros contra 6,9 kilómetros de media. Este dato puede interpretarse como que las rentas menores afrontaban de media un 17% extra en el coste y tiempo de sus desplazamientos.

El peor momento de la cuarentena enfatizó esta diferencia a su máximo: la población con niveles de renta más bajos presentó un radio de movilidad casi 4 veces mayor que la población con renta más alta. Esta diferencia es consecuencia de que muchos de los trabajadores esenciales que tuvieron que salir a trabajar diariamente mientras el resto estaba en casa—transportistas, enfermeros, cajeros de supermercado, peones agrícolas y un largo etcétera—se encuentran en el primer grupo.

Pasado el confinamiento y llegado el verano, el 50% de la población con mayor renta experimentó un efecto rebote creciendo su radio de movilidad hasta un 70% por encima del valor del pre-confinamiento. Alcanza su pico a principios de agosto empujado por el turismo nacional. Por el contrario, la población con rentas más bajas mantiene un radio igual o menor que el de antes del confinamiento. Esto significa que han pasado el verano en su lugar de residencia, ya sea porque han estado trabajando, porque no se han podido permitir salir, o porque pertenecen a la fracción de trabajadores que ha perdido su empleo en los últimos meses. En paralelo, el número de casos de Covid fue aumentando de forma constante. Esto nos indica que los que viajan han podido llevar o traerse el virus en sus desplazamientos y los que trabajan se han visto expuestos.

Finalmente, la vuelta a la nueva normalidad en septiembre no ha sido igual para todos, pues unos vuelven al trabajo y otros al teletrabajo. La movilidad disminuye en general, pero lo hace de forma más pronunciada en el 50% de población con rentas altas. Vemos por tanto que la diferencia social en movilidad preexistente se ha multiplicado llegando al 47%. Es decir, la población de menor renta invierte ahora hasta un 47% más en sus desplazamientos que los de mayor renta. Cabe destacar que una importante fracción de estos desplazamientos diarios son en transporte público, haciendo que estén significativamente más expuestos al virus.

Mientras todo esto ocurre, la segunda ola hace máximos en el número de nuevos casos e incide particularmente en barrios obreros, lo que lleva a un confinamiento parcial en Madrid afectando a muchos de estos barrios.

Pese a que existen multitud de otros factores que intervienen en la propagación, el paralelismo existente entre la evolución de la movilidad en función de la renta y la expansión del virus es notable. Consideramos por tanto que es algo a tomar especialmente en cuenta en cualquier nueva estrategia de confinamiento, restricciones o desescalada.

Movilidad versus renta: detalles técnicos

Esta es la historia que nos cuentan los gráficos que acompañan el presente texto. Hemos llegado a estas conclusiones cruzando los datos de renta media por persona del INE [2] para toda España con los metadatos agregados geo-posicionados de telefonía móvil. Hemos calculado el radio de movilidad diario respecto al lugar de residencia para cada franja de renta media (radius of gyration en inglés [3], definido como la media cuadrática de la distancia entre los lugares visitados en un día y el lugar de residencia). Dicho con otras palabras: medimos cómo de lejos se desplazan diariamente los residentes de una localización en particular, y cómo esa distancia se correlaciona con la renta media del lugar.

Es importante destacar que no tenemos acceso a datos personales individualizados, sino a agregados. Por tanto, la renta que asociamos a los residentes no es su salario explícito, sino la renta media por hogar repartida entre sus miembros (renta disponible) según el lugar de residencia a nivel de sección censal. La distribución de renta media obtenida del INE presenta la forma de la figura, con una mediana de 10.000€ de renta anual por persona. Al tratarse de la renta disponible ésta queda típicamente por debajo del valor proporcionado por la encuesta de estructura salarial, situada alrededor de los 20.000€ [4].

Por otro lado, la distribución del radio de movilidad diario presenta cola larga, es decir, una cantidad significativa de usuarios se dispersa con radios enormes mientras que una mayoría se localiza en radios pequeños. Esto hace que la media (8 kilómetros en el periodo anterior a la pandemia) y la mediana (3,2 kilómetros  en el mismo periodo) sean muy diferentes, tal y como se ve en la figura.

Al cruzar la media del radio de movilidad con la renta media por persona y seguir su evolución semanal, encontramos que el año 2020 puede dividirse en cuatro periodos muy diferenciados:

  1. Pre-pandemia: El radio medio oscila entre los 6,9 km para el 50% de la población con las rentas más altas y 8,1 km para el 50% con las más bajas, mostrando una asimetría preexistente del 17%.
  2. Estado de Alarma: El radio medio descendió dramáticamente en el confinamiento, hasta apenas 900 m para las rentas más altas (con una caída general del 80% para la mitad superior de renta). Sin embargo, fue asimétrico para las rentas más bajas bajando sólo hasta los 3,3 km, pues muchos de ellos ocupaban los puestos de trabajadores esenciales que mantuvieron el sistema funcionando durante el cierre. Es en esta fase donde la diferencia relativa entre rentas es la más alta.
  3. Verano: Tras la finalización del estado de alarma la movilidad estalla para las rentas altas, alcanzando su pico en las vacaciones de agosto hasta los 11 km (un 70% mayor que en la pre-pandemia). Sin embargo, el 50% de la población con las rentas más bajas mantuvo su radio de movilidad con el mismo valor de la pre-pandemia de 8 km. Esta fase muestra la mayor asimetría en valor absoluto entre las dos poblaciones.
  4. Nueva normalidad: La vuelta al trabajo (o teletrabajo en algunos casos) de septiembre no recupera toda la movilidad, presentando niveles más bajos que los de la pre-pandemia con 4,7 km para las rentas altas y 6,9 km para las bajas. Esto significa que la diferencia entre las dos poblaciones se ha duplicado en la nueva normalidad, con un coste en desplazamientos un 47% mayor para las rentas bajas que las altas.

Al comparar la evolución de la movilidad con la evolución del número de casos encontramos que estos cuatro periodos encajan con las fases de la propagación. Está demostrada la correlación entre movilidad y la expansión del Covid antes del confinamiento. También existen sobradas pruebas de que la caída en el número de casos de la primera ola fue efecto de la reducción de la movilidad. Sin embargo, tenemos aquí los primeros indicios que ponen en paralelo la expansión de la segunda ola y su estabilización en las últimas semanas con la movilidad durante el verano y a la vuelta de vacaciones. Existen muchos otros factores que han influido en el crecimiento de casos, por lo que no hablamos necesariamente de causalidad. Sin embargo es un indicio suficientemente fuerte como para empujar a investigar en más detalle este periodo para encontrar respuestas. Necesitamos entender mejor la relación entre ambas métricas para diseñar desescaladas que funcionen y evitar futuras olas.

¿Qué ha ocurrido por tanto desde el inicio de la pandemia hasta la segunda ola y las nuevas restricciones?

Ya observamos hace meses que la expansión del virus utilizó las mismas autopistas que usamos nosotros. Lo hizo en las semanas previas a la declaración del Estado de Alarma, llegando a Madrid en pocos días desde su entrada inicial y expandiéndose desde Madrid al resto del país. El patrón centralizado de movilidad interprovincial desde y hacia Madrid moduló su expansión, y ese patrón espacial quedó congelado una vez nos encerramos en casa cuando el virus atacó localmente cada región [5].

Afortunadamente la estricta cuarentena ayudó a parar la transmisión. Sin embargo, también generó una desigualdad entre poblaciones de renta baja y alta al ser los primeros mayoría en la lista de trabajos esenciales, exponiéndose estadísticamente más a un potencial contagio.

Adicionalmente, la movilidad de la población de renta más alta experimentó durante el verano un efecto rebote motivados por las vacaciones aumentando drásticamente su movilidad. Por el contrario, la población de menor renta se quedó trabajando o no se movieron de su ciudad de residencia. Al coincidir esta fase con el surgimiento de la segunda ola, es muy probable que los viajes largos contribuyeran a la expansión territorial del virus mientras que los trabajadores quedaran localmente expuestos al mismo.

La nueva normalidad marcada por el teletrabajo no ha arreglado el problema, ya que la diferencia en movilidad entre rentas se ha duplicado. Muchas de las profesiones de menor renta no permiten el teletrabajo y conllevan una mayor exposición a estos trabajadores—ya sea en el propio puesto de trabajo o de camino a él en el transporte público—que al final del día se lo llevan de vuelta a sus casas donde conviven con el resto de inquilinos o miembros de la familia. Esta exposición, acumulada junto a otros factores, pudo potenciar la incidencia del Covid en barrios de menor renta media que llevó a las restricciones parciales tomadas en distintas ciudades de España.

Y ahora que sabemos esto, ¿Qué debemos hacer?

Nos encontramos ahora con máximos de incidencia en una segunda ola que llegó antes a España que al resto de Europa. La evolución de la pandemia en España sigue un paralelismo remarcable con la movilidad de sus habitantes. Que su expansión se correlacione a tal grado con la movilidad a gran escala pese a la existencia de otros factores nos dice que las medidas de prevención a distancias cortas están fallando. Efectivamente, las restricciones en movilidad evitan la transmisión del virus a distancias largas, pero la distancia social, mascarillas e higiene son las barreras que deberían detener al virus en el último metro de distancia que separa a dos personas. Muchos contagios se producen en las reuniones con familiares o amistades, en lugares cerrados y expuestos durante varias horas habiendo traído el virus de fuera. Es importante acostumbrarnos a estas medidas de prevención y aceptarlo como un ejercicio de higiene básico, dentro y fuera de casa. Particularmente en invierno donde pasamos más tiempo en lugares cerrados y poco ventilados.

La movilidad y la libertad de movimientos es un pilar básico de nuestro sistema y de nuestras vidas. Ya hemos experimento lo que significa cortar esa movilidad y el profundo daño que deja en el tejido social y económico. No nos podemos permitir cerrar indefinidamente nuestras casas, nuestras calles, nuestras escuelas, nuestras tiendas o nuestros bares, o también cerraremos nuestros sueños y nuestro futuro. Evitemos el salto del último metro y evitaremos el cierre de todo lo demás.

Este año ha sido difícil para muchas personas, y los datos nos indican que ha sido peor para unos que para otros. Nos esperan meses o incluso años igual de duros, y es importante tener presente que el impacto de las medidas y decisiones a tomar no será el mismo para todos. Muchos trabajadores, y en particular los residentes en barrios de menor renta, no tienen más elección que exponerse cada día al ir y volver del trabajo. Hay que evitar en lo posible que se acumulen desequilibrios o resentimientos entre sectores de la sociedad que compliquen aún más la situación. No es nuestro papel tomar esas decisiones, pero sí ayudar proveyendo información detallada y cuantificada. Las decisiones han de estar basadas en datos, y ésta es la historia que nos han contado los datos.

 

Este artículo nos lo envía Alberto Hernando de Castro, doctor en física por la Universidad de Barcelona, quien tras dedicarse a física cuántica y sistemas complejos por más de una década cofundó junto a Ignacio Barrios la startup de Big Data Kido Dynamics SA, donde también participa su viejo compañero de doctorado David Mateo. 

Referencias científicas y más información:

[1] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.10.26.20219709v1

[2] https://www.ine.es/experimental/atlas/experimental_atlas.html

[3] https://en.wikipedia.org/wiki/Individual_mobility

[4] https://www.ine.es/prensa/eces_2018_d.pdf

[5] https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.05.09.20096339v2



Por Colaborador Invitado, publicado el 29 octubre, 2020
Categoría(s): Divulgación