Noticia 266

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¿Cómo se movieron los mexicanos en pandemia?

Un equipo interdisciplinario analizó miles de trayectos entre municipios en México durante los dos primeros años de pandemia.

   Aleida Rueda
   18 de Agosto de 2023

La movilidad humana es un sistema complejo. Está conectada y, en consecuencia, depende de una gran diversidad de factores como la vida social, el transporte, los fenómenos climáticos, el turismo, el comercio o las enfermedades. Por eso, analizarla en su complejidad permite entender patrones, causas y consecuencias útiles para la toma de decisiones.

Con ese objetivo, un grupo de científicos del Centro de Investigación y de Estudios Avanzados (CINVESTAV) del Instituto Politécnico Nacional, el Instituto Nacional de Medicina Genómica (INMEGEN) y la UNAM, exploró, a partir de miles de trayectos entre municipios, cómo se movieron los mexicanos durante la pandemia por COVID-19, específicamente entre 2020 y 2021.

El estudio fue parte de un proyecto mucho más amplio coordinado por la Secretaria de Planeación del CINVESTAV, Marta Espinoza, y apoyado por la Agencia Mexicana de Cooperación Internacional para el Desarrollo (AMEXCID) y el Fondo Conjunto de Cooperación México-Uruguay, así como por el CONACYT (Modalidad: Paradigmas y Controversias de la Ciencia 2022 proyecto 320557).

“En 2019, cuando empezó la pandemia de COVID-19, varios colegas del CINVESTAV empezamos a ver cómo podíamos contribuir a estudiar y propiciar la menor propagación del virus, así que tras recibir este financiamiento iniciamos un proyecto que abarcó desde desarrollo de pruebas serológicas hasta desarrollo de vacunas. También propusimos hacer este estudio de movilidad y empezamos a invitar a distintos investigadores especializados en ciencia de datos y otras áreas de investigación”, relata Maribel Hernández Rosales, investigadora del CINVESTAV Irapuato y responsable del subproyecto sobre redes de movilidad humana.

Así que se conformó un equipo interdisciplinario e institucional que incluyó al investigador Guillermo de Anda Jáuregui, del INMEGEN y C3; del CINVESTAV Irapuato: Oscar Fontanelli, Plinio Guzmán y Gabriela Olmedo Álvarez, así como del CINVESTAV Ciudad de México: Amílcar Meneses-Viveros. Además, participaron Alfredo Hernández-Álvarez, del Centro de Ciencias Genómicas, y Marisol Flores-Garrido, de la Escuela Nacional de Estudios Superiores (ENES) Morelia, ambos de la UNAM.

Como parte de sus resultados, el grupo publicó un artículo en la revista Scientific Reports el pasado 26 de mayo de 2023, con Hernández y De Anda Jáuregui como autores de correspondencia.

“Queríamos entender cómo se estaba moviendo la gente entre diferentes poblaciones de nuestro país a nivel de municipios para ver qué poblaciones eran más vulnerables, qué poblaciones estaban más protegidas, cuáles podían contribuir más a que se esparciera el virus”, dice el investigador del C3.

“Nuestra curiosidad era si los mexicanos estábamos respetando las medidas de distanciamiento social, y en particular ver si realmente la movilidad se reducía cuando los semáforos cambiaban”, afirma Maribel Hernández.

Como parte de sus resultados, el grupo publicó un artículo en la revista Scientific Reports el pasado 26 de mayo de 2023, con Hernández y De Anda Jáuregui como autores de correspondencia.

“Queríamos entender cómo se estaba moviendo la gente entre diferentes poblaciones de nuestro país a nivel de municipios para ver qué poblaciones eran más vulnerables, qué poblaciones estaban más protegidas, cuáles podían contribuir más a que se esparciera el virus”, dice el investigador del C3.

“Nuestra curiosidad era si los mexicanos estábamos respetando las medidas de distanciamiento social, y en particular ver si realmente la movilidad se reducía cuando los semáforos cambiaban”, afirma Maribel Hernández.

Para ello, partieron de un conjunto de datos anónimos de geolocalización, provenientes de miles de teléfonos inteligentes que fueron tratados delicadamente para que no se comprometiera la privacidad de los usuarios. En total, fueron datos públicos de 731 redes intermunicipales de origen-destino.

“Fuimos capaces de tener esta fuente de datos, trabajarla y procesarla, y justamente generar modelos que pueden usarse para hacer ciencia abierta, sin comprometer la privacidad de la gente”, explica Guillermo de Anda.

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Los investigadores querían entender cómo se estaba moviendo la gente entre diferentes poblaciones a nivel de municipios para ver qué poblaciones eran más vulnerables a COVID-19.
Scientific Reports

A partir de esa gran cantidad de datos, la primera pregunta que se hicieron fue cómo cambió la movilidad entre municipio y municipio durante los dos primeros años de pandemia, lo cual se relaciona con las decisiones que tomaron las personas de trasladarse fuera de su localidad.

Lo primero que observaron fue que cuando empezó la emergencia sanitaria, el volumen de viajes en nuestro país se redujo considerablemente, alcanzando su punto más bajo en marzo de 2021, y con algunos despuntes en julio de 2020 y enero de 2021, presumiblemente debido a las vacaciones de verano y de invierno, respectivamente.

Sin embargo, para la primera mitad de 2021 hubo un aumento sostenido de la movilidad hasta julio de 2021 cuando alcanza una meseta alta. “A partir de julio de 2021, la movilidad intermunicipal total se mantiene en niveles elevados, comparables con los niveles anteriores a la pandemia”, concluyen los autores en el artículo.

Lo que observamos, explica Jáuregui, es que la movilidad “no se mantuvo baja por siempre, y esto no necesariamente obedeció a instrucciones por parte de las autoridades sanitarias”. Los investigadores se dieron cuenta que los picos de movilidad respondieron más a cuestiones sociales como las reuniones navideñas o los viajes turísticos, que por las recomendaciones sanitarias.

El equipo hizo uso de herramientas de ciencia de redes y de análisis de sistemas complejos para caracterizar estas redes. Eso les permitió medir la centralidad de los municipios, es decir, qué tan importante es un nodo dentro de una red.

Entre las medidas que hay para evaluar la centralidad de los nodos, destaca el grado de conexiones que tiene el nodo, en este caso una ciudad o un municipio, con otros. Otra medida es la fuerza de nodos, que es básicamente contar la suma de los pesos de los enlaces de un nodo para definir cuáles son las ciudades que tienen más fuerza para conectar estas redes.

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Lo primero que observaron fue que cuando empezó la emergencia sanitaria, el volumen de viajes en nuestro país se redujo considerablemente.
Scientific Reports

Como parte de sus resultados, encontraron que la centralidad evoluciona con el tiempo y que no todos los nodos tienen el mismo comportamiento. Hay ciudades que conectaron mucho a nuestro país como la Ciudad de México, Guadalajara y Monterrey. Estos nodos también tuvieron un grado de centralidad que cambió mucho en el tiempo.

En contraste, hubo otros nodos, como Morelia, se mantuvieron estables durante todo el periodo analizado y fungieron más como ciudades intermedias.

Por otro lado, lugares como Acapulco o Cancún se volvieron mucho más conectoras en los periodos cercanos a las vacaciones, lo que, de nuevo, confirma que mucha gente salió de viaje independientemente de las recomendaciones por parte de la autoridad sanitaria.

También analizaron si el nivel de conexión de las ciudades dependía de su tamaño. “Observamos que hay una cierta correlación, pero no siempre es una correlación lineal. Eso es interesante, nos está hablando de una organización un poco más más elaborada de la que nos podríamos imaginar”, dice De Anda Jáuregui.

Esto significa que puede haber conexiones entre municipios que no tienen que ver con su tamaño geográfico o el de su población, sino con patrones de dinámicas locales más complejas. Por ejemplo, estados como Oaxaca y Chipas muestran un mayor nivel de conexiones entre municipios, es decir, la gente viajó más entre municipios dentro del estado, que otros como Campeche y Nuevo León, donde las comunidades se mantuvieron más estables.

Esto se llama detección de comunidades, un método que ayuda a identificar cómo es que la gente se organiza ante una crisis. “En una red intermunicipal, los nodos representan municipios y los enlaces entre los nodos representan movimiento entre ellos. Entre más pesado, más movimiento entre municipios”, dice Hernández.

El equipo llevó a cabo métodos de detección de comunidades para ver dónde había más conexiones entre nodos, es decir, entre qué grupos de municipios había más flujo. “Y vimos algo muy interesante: antes de la pandemia parecía que todo mundo nos movíamos para todos lados, pero con la pandemia se fueron creando regiones funcionales, en donde la gente se mueve más localmente. Eso se ve, por ejemplo, muy bien en Oaxaca y Chiapas. Y nos permite ver cómo nos comportamos de diferente manera dependiendo de nuestra cultura y nuestro nivel socioeconómico”, explica la investigadora del CINVESTAV.

Un modelo que sirva para muchas ciencias

Para los autores del trabajo, una de las aportaciones más importantes de este estudio fue la colaboración interdisciplinaria. En él, participó gente que trabaja en el análisis matemático de los sistemas de salud, pero también especialistas en epidemiología, estadística aplicada a fenómenos sociales, así como profesionales en ingeniería de software, capacitada para procesar grandes cantidades de datos.

“Esto nos permite llegar a una intersección de conocimientos en donde nos complementamos y logramos estudiar sistemas complejos con una perspectiva desde diferentes aristas”, comenta Hernández.

“Cuando se presenta una situación como la de la pandemia, todas las personas tratamos de colaborar desde nuestras trincheras (…) En este caso, se formó un equipo interdisciplinario para manejar estos datos y construir modelos para contribuir en la toma de decisiones a lo largo de la de la emergencia sanitaria”, dice De Anda.

A pesar de que su análisis fue sobre la pandemia por COVID-19, esta fuente de datos puede ser lo suficientemente versátil para ser utilizada por otros grupos de trabajo y responder otras preguntas de investigación en temas de economía o de ciencias sociales.

“En el momento de la emergencia, el foco estaba en utilizar los datos para orientar la toma de decisiones, pero ya en este momento estos mismos datos pueden servir tanto para analizar en retrospectiva como para tomar decisiones a futuro”, explica De Anda Jáuregui.

También Maribel Hernández considera que “estos estudios pueden ayudar a las autoridades a tomar decisiones y estrategias para que el virus se propague de una manera más lenta o incluso detectar sitios de interés, sitios propagadores de ciertas enfermedades. También puede servir para gente que quiere planear cómo podemos hacer uso del espacio en nuestras ciudades”.

Lo importante para ambos académicos, y lo confirma su estudio, es que la movilidad es un sistema complejo y dinámico que, en periodos de emergencia, cambia y responde a situaciones fundamentalmente sociales.

Pero no solo eso. “Esas situaciones se ven afectadas por fenómenos biológicos que se ven afectados por fenómenos climatológicos. Entonces es verdaderamente un sistema complejo compuesto de sistemas complejos”, dice De Anda.

Pero aún en esa complejidad, se pueden identificar patrones: “Podemos encontrar cuáles son las regularidades en estos fenómenos. Sabemos cuáles cosas cambian y cuáles cosas se mantienen estables y eso nos ayuda mucho a tomar decisiones”.

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