Movilidad de la población durante el estado de alarma
Por Roberto Bande – GAME-IDEGA, Universidade de Santiago de Compostela – Roberto.bande@usc.es
Una de las mayores oportunidades a las que se enfrenta la ciencia en el presente (y en el futuro más próximo) es el tratamiento de toda la información que el desarrollo tecnológico pone a disposición de los investigadores. Esto es especialmente relevante en el caso de los científicos sociales, que precisan de abundantes y extensas bases de datos para refutar las diferentes teorías acerca del comportamiento humano. El Big Data pone, en efecto, en manos de los economistas, sociólogos, geógrafos, etc., una información que puede ser empleada para mejorar el diseño de las políticas públicas, mejorar las decisiones empresariales, diseño de campañas de márketing, etc. Hace unos pocos meses, el Instituto Nacional de Estadística ponía en marcha un ambicioso proyecto, en colaboración con las principales compañías de telefonía móvil, para obtener información acerca de la movilidad de personas dentro del territorio nacional. Con independencia del debate surgido por entonces acerca de la posible vulneración del derecho a la intimidad, la información obtenida tenía múltiples aplicaciones potencialmente útiles. La crisis derivada del COVID-19 evidencia la utilidad de este tipo de datos a la hora de analizar y estudiar los patrones de movilidad. Esta información permite conocer, a priori, si se están produciendo movimientos no autorizados entre zonas geográficas (debido a las restricciones derivadas del estado de alerta), la potencial propagación de un rebrote (en caso de producirse, podríamos conocer el patrón de diseminación del mismo prácticamente a tiempo real), etc.
El INE ha comenzado a proporcionar los resultados de este análisis de movilidad a través de su página web (aquí). En esta entrada hago un sencillo análisis preliminar (y seguramente poco riguroso) sobre la movilidad de la población durante el estado de alarma. El objetivo es, por un lado, ver hasta qué punto existen diferencias espaciales en los patrones de movilidad, y en segundo lugar tratar de medir lo lejos que estamos todavía de la denominada “nueva normalidad”. Por motivos de limitación de espacio no voy a detallar ni la metodología ni los detalles técnicos del proyecto. Los lectores interesados pueden visitar el vínculo proporcionado más arriba para acceder a dicha información.
Los datos del INE permiten, en primer lugar, analizar la movilidad por comunidades autónomas, definiendo la misma como el porcentaje de población que a lo largo del día se localiza fuera de su área de residencia. Los resultados están elevados al conjunto de la población, por lo que son representativos del conjunto de personas que se mueve. Desde el 16 de marzo los datos se ofrecen cada dos días, e incorporan una referencia (la media de desplazamientos de la semana del 18 al 21 de noviembre de 2019), que se interpreta como un “día normal”. Con el objetivo de realizar comparaciones he elegido tres viernes diferentes a lo largo del período de estado de alarma, tratando de evitar festivos: 3 de abril, 8 de mayo y 5 de junio.
La Tabla 1 resume la información disponible para las regiones españolas. Observamos cómo antes de la aparición del coronavirus la tasa media de movilidad se situaba en torno al 29%, con fuertes diferencias regionales. Madrid, País Vasco y Cataluña son las regiones con mayores tasas, mientras que Extremadura, Castilla-La Mancha y Andalucía presentan las tasas más reducidas (Extremadura presenta una tasa 16 puntos inferior a la madrileña). Una vez decretado el estado de alarma, las tasas se reducen, hasta una media de 9,6, comprimiéndose, como era de esperar, las diferencias entre regiones, con una diferencia entre la tasa máxima de Melilla y la tasa mínima de Baleares hasta los 4,6 puntos. Según avanzaba el estado de alerta, a principios de mayo la situación era muy similar, si bien se produce un ligero repunte de las tasas en todas las CCAA. Una vez que comienza la transición hacia la nueva normalidad, y se va produciendo el inicio de la desescalada en función de las fases fijadas por el Gobierno (recordemos que la misma no ha sido homogénea geográficamente), las tasas van aumentando, junto con un incremento de las diferencias regionales (7,37 puntos de diferencia entre el máximo de 21,3% del País Vasco y el mínimo de 13,9% de Ceuta). En resumen, parece que el confinamiento de la población, que buscaba minimizar los contactos sociales y, por tanto, la expansión del virus, se ha cumplido de una forma notable en el conjunto del país, y no es hasta que se comienza con la desescalada cuando comienzan a hacerse evidentes las diferencias entre territorios.
La información estadística del INE también proporciona datos a nivel de áreas de movilidad. Esta unidad de análisis (unas 3200 en el conjunto de España) son agrupaciones de población de entre 5000 y 50000 habitantes, que no tienen por qué coincidir con unidades administrativas (como los municipios). Voy a emplear esta información más desagregada para medir lo lejos o cerca que estamos todavía de la normalidad. En el gráfico 1 he calculado las funciones de densidad kernel de las tasas de movilidad por áreas geográficas para las cuatro fechas mencionadas anteriormente. De esta forma obtenemos una estimación de la distribución de dichas tasas en diferentes momentos del tiempo, y podemos ver cómo va cambiando dicha distribución con el paso del tiempo. La “normalidad” (ausencia de virus) vendría definida por la línea azul, que representa la distribución de las tasas de movilidad en un día “normal”. Las demás líneas representan la estimación para las otras fechas consideradas. Observamos la dramática transformación que se produce desde la normalidad hasta el mes de abril, con una compresión notable de la movilidad y dos modas, una en torno al 8% y otra en torno al 10%, lo que indicaría la posible existencia de clústeres de movilidad. En mayo, esta función de densidad parece haberse deslizado hacia la derecha, con una descompresión de la densidad, un cierto aplanamiento de la curva y la existencia de dos modas (aunque con valores superiores a los del mes precedente). En junio se produce una transformación evidente, relacionada con el avance en las fases de desescalada, pero observamos que queda mucho trecho todavía hasta alcanzar una densidad similar a la de un día normal.
Esta entrada no tenía otro objetivo más que presentar ejemplos de utilización de los datos proporcionados por el INE. La información disponible permite análisis mucho más relevantes para los responsables sanitarios. Por ejemplo: ¿Se está produciendo una llegada de población a las zonas de playa/segunda residencia? ¿Hay evidencia de que en estos municipios se están produciendo llegadas masivas de población procedente de áreas donde la movilidad está restringida? Animo a los lectores a visualizar los mapas que ha elaborado el propio INE para constatar que muchas informaciones publicadas en algunos medios de comunicación en este sentido no tienen sustento estadístico. Pero esto podría ser un buen tema para otra entrada.
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