Discusión:Movilidad detectada a través de la telefonía

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La pandemia COVID-19 en España. Primera ola: de los primeros casos a finales de junio de 2020

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Estructura temática > La pandemia COVID-19 en España > Movilidad > Movilidad detectada a través de la telefonía

Hoy en día casi toda la población se ha dotado de un teléfono móvil. Con el teléfono móvil (en su mayoría, teléfonos inteligentes) interactuamos de forma constante: hacemos y recibimos llamadas y abrimos sesiones de datos para consultar el correo electrónico, buscar información en internet, participar en las redes sociales, etc. Los datos de la actividad de nuestros teléfonos móviles (ya sean llamadas o sesiones de datos) son almacenados por las operadoras a efectos de facturación, pero estos datos constituyen también una materia prima valiosísima para los estudios de movilidad de la población. Con los datos de actividad de los teléfonos móviles se puede conocer en tiempo real o casi real dónde se encuentra cada usuario en cada momento del día y qué desplazamientos hace. El análisis de estos datos representa una excelente oportunidad para monitorizar procesos a lo largo del tiempo, como es el caso de la movilidad de la población a lo largo de las distintas fases de la pandemia.

Los datos de actividad de los teléfonos móviles incluyen el identificador del usuario, los números (anonimizados) del teléfono que hace la llamada y del que la recibe (en su caso), la duración de la llamada o de la conexión para una sesión de datos, así como la antena de telefonía móvil a la que se conectó el terminal y el momento en el que se efectuó dicha conexión (día, hora, minuto y segundo). La posición de cada teléfono móvil en cada momento del día se puede conocer a partir de la localización de las antenas a las que se va conectando. Se sabe que el teléfono móvil está en el área de cobertura de una determinada antena, pero no se conoce exactamente dónde. Por lo tanto, existe siempre un margen de error en esa localización, que depende de la densidad de antenas. En áreas urbanas, con gran densidad de antenas, la exactitud posicional es bastante alta, de algunos centenares de metros de error, mientras que en áreas rurales alcanza varios kilómetros.

El análisis de la posición de un mismo teléfono móvil a lo largo del tiempo permite conocer los desplazamientos de cada persona. Durante ciertos periodos de tiempo el teléfono móvil permanece fijo en un mismo lugar, pero en otros se observan cambios de posición (de antena) que implican desplazamientos de su portador. Estos cambios de posición reflejan tanto la movilidad habitual (por ejemplo, movimientos de casa al trabajo) como la movilidad ocasional (por ejemplo, desplazamientos por vacaciones). De los datos de actividad de los teléfonos móviles se pueden deducir otras variables. Así, por ejemplo, el lugar de residencia del usuario del teléfono móvil se asocia al lugar en el que ese terminal tiene más actividad en periodo nocturno (es decir, el lugar donde duerme el teléfono). Además, estos datos se pueden cruzar con otros datos estadísticos para obtener más información sobre los usuarios. De esta manera, si se cruza el lugar de residencia de los usuarios con mapas que reflejan el nivel de renta de las secciones censales se puede obtener una aproximación al estrato socioeconómico de cada usuario.

Los datos de actividad de los teléfonos móviles se tratan siempre de forma anonimizada y se publican de forma agregada (por ejemplo, por municipios o provincias) con lo que la privacidad del usuario queda garantizada. La información de movilidad resultante del tratamiento de los datos no se refiere nunca a individuos concretos, sino siempre a conjuntos de individuos. Se pueden obtener estadísticas variadas sobre la movilidad de la población, como cuántos desplazamientos realiza la población a lo largo del día, de dónde a dónde, a qué horas, cuánto tiempo invierte en los desplazamientos y cuánta distancia se recorre, etc. Estas estadísticas se pueden obtener para cada día, cada semana o cada mes, con lo que es posible analizar los cambios en la movilidad a lo largo del tiempo.

No es de extrañar que la mayor parte de los gobiernos hayan usado información de movilidad obtenida de teléfonos móviles para monitorizar el comportamiento de la población durante la pandemia y el grado de seguimiento de las medidas que iban estableciendo. Un buen ejemplo son los indicadores de movilidad que realiza el Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana desde la declaración del estado de alarma en marzo de 2020; en este apartado esa ha sido la fuente utilizada.


Variables y fases seleccionadas para analizar el impacto de la pandemia en la movilidad de la población a través de la telefonía

La primera ola de la pandemia cambió de forma radical nuestros hábitos de movilidad. Las distintas medidas tomadas por las autoridades y la progresiva concienciación de la población modificaron de forma sustancial los patrones de movilidad de la población. Si el coronavirus se contagiaba por la interacción social, la lucha contra la pandemia implicaba reducir al máximo los contactos sociales mediante el confinamiento a la población, es decir, mediante estrictas limitaciones a la movilidad, ya fuera por confinamiento domiciliario o perimetral. Al relacionar los datos de movilidad con los datos epidemiológicos para tratar de mejorar la gestión de la pandemia, se pudo comprobar, por ejemplo, la estrecha conexión entre el aumento de contactos sociales en el verano y en la Navidad de 2020 con las posteriores segunda y tercera ola de la pandemia, respectivamente.

Las dos semanas que siguieron a la declaración del estado de alarma (del 14 al 29 de marzo de 2020) supusieron el cierre de centros educativos y de comercios (excepto los esenciales, como farmacias y supermercados) y la prohibición de circular por las calles excepto para ir al trabajo (con recomendación del teletrabajo cuando fuera posible), a centros sanitarios o a comprar en farmacias y supermercados. La primera prórroga del estado de alarma (del 30 de marzo al 12 de abril) fue la más restrictiva, con suspensión de todas las actividades excepto las consideradas como esenciales. La segunda prórroga (del 13 al 26 de abril) supuso la vuelta al trabajo en actividades no esenciales en las que no se podría implementar el teletrabajo. En la tercera prórroga (del 27 de abril al 10 de mayo) se permitió la salida de niños menores de 14 años acompañados por adultos a una distancia menor a 1 km de su domicilio. En la segunda semana de la tercera prórroga (del 2 al 10 de mayo) comenzó la desescalada, con una fase 0 que permitía actividades sin contacto social (andar y hacer deporte) fuera del domicilio. A partir de ahí, con las distintas fases de la desescalada, se fueron abriendo los servicios y comercios no esenciales y se fueron permitiendo los viajes entre provincias bajo ciertas condiciones, hasta el día 21 de junio, en el que terminó el estado de alarma y se permitió la movilidad por todo el territorio nacional.

Por lo tanto, las restricciones a la movilidad fueron máximas en las semanas tercera y cuarta y después fueron levantándose progresivamente hasta el fin del estado de alarma. Afectaron no solo al número de desplazamientos, sino también a la distancia recorrida (por las limitaciones a un radio de 1 km del domicilio, a los viajes entre municipios y a los viajes entre provincias y comunidades autónomas). Para analizar lo primero se ha seleccionado como indicador el número de viajes diarios. Pero como no solamente se hicieron menos desplazamientos, sino que, además, eran mucho más cortos, debido a las restricciones perimetrales, se utiliza un segundo indicador, el número de viajeros-km que recoge, al mismo tiempo, la caída en el número de viajes y la distancia recorrida, al sumar el producto de los viajes por su distancia. Este indicador se utiliza a nivel provincial, para analizar la caída porcentual en los viajeros-km dentro de cada provincia (movilidad intraprovincial) y en las relaciones con otras provincias (movilidad interprovincial). Finalmente se utiliza también un indicador expresivo del confinamiento, el porcentaje de población que sale de su área de movilidad.


Cambios en la movilidad a lo largo de la primera ola

Gráfico de evolución del número de viajes durante la primera ola de la pandemia. 1 de marzo-30 junio 2020. España. PDF. Datos Interactivo.
Gráfico de evolución del número de viajeros-km durante la primera ola de la pandemia. 1 de marzo-30 junio 2020. España. PDF. Datos Interactivo.
Gráfico de población que sale de su área de movilidad durante la primera ola de la pandemia. 16 de marzo-21 junio 2020. España.PDF. Datos Interactivo.

En la primera ola de la pandemia se hicieron muchos menos desplazamientos, especialmente en las fases en las que las restricciones fueron más extremas (confinamiento domiciliario excepto para actividades esenciales y de primera necesidad). El gráfico de Evolución del número de viajes durante la primera ola de la pandemia comienza con la representación de las dos semanas previas al confinamiento (que pueden ser consideradas como semanas de referencia) y finaliza el 28 de junio (primera semana tras el estado de alarma). Se observa una caída muy brusca, desde los 140 millones de desplazamientos en los días de las semanas de referencia hasta poco más de 60 millones en las semanas tercera y cuarta del confinamiento, las más duras, que representan aproximadamente un 43% de los viajes de la situación de partida. La mayor parte de la población redujo sus viajes al mínimo, y aumentó el número de personas que no hacía ningún viaje al día, si bien grupos de población que desempeñaban ciertos trabajos (sobre todo los repartidores) incrementaron sus viajes por el auge del comercio electrónico y las entregas de productos de alimentación a domicilio. A partir de entonces se produce un progresivo aumento del número de viajes a medida que se iba avanzando por las distintas fases de prórroga del estado de alarma y de desescalada, hasta que en la semana posterior al fin del estado de alarma se alcanzan los 120 millones de viajes diarios, una cifra próxima a la de las semanas previas al confinamiento, pero claramente inferior, lo que es un reflejo de la perpetuación de ciertos hábitos adquiridos durante el confinamiento (teletrabajo, compras por comercio electrónico, etc.) y del alto grado de concienciación alcanzado por la población, sobre todo de ciertos grupos de edad particularmente vulnerables ante la amenaza del coronavirus. La curva evolutiva presenta un ritmo semanal muy claro, con una movilidad que en los fines de semana siempre es inferior a los días laborables.

El indicador del número de viajeros-km presenta una curva parecida a la del total de viajes, pero con una caída todavía más acentuada. Este indicador refleja no solo el número de viajes, sino también su distancia. En suma, con las restricciones se hicieron menos viajes y los que se hacían eran más cortos. El gráfico muestra cómo el número de viajeros-km cae desde aproximadamente 1.400 millones en los días anteriores al estado de alarma hasta tan solo unos 400 millones (en las semanas tercera y cuarta), que representaban tan solo el 28% del valor de partida en las semanas de referencia.

El gráfico de Población que sale de su área de movilidad durante la primera ola de la pandemia refleja de una manera todavía más clara la reducción de la movilidad, con una caída marcada durante las primeras semanas y las semanas de mayores restricciones. A la vez, la recuperación de este indicador es más lenta que en los dos anteriores indicadores, con unos valores en junio de 2020 llamativamente inferiores a la situación previa a la pandemia. Los viajes a otras áreas de movilidad tienen que ver en muchas ocasiones con viajes al trabajo, pero también con viajes por ocio o reuniones familiares, que se redujeron notablemente durante el estado de alarma y que en gran medida no llegaron a recuperarse en las semanas de desescalada.



EPOC
Mapa de Prevalencia declarada de EPOC en la población mayor de 15 años. PDF. Datos Interactivo.
La enfermedad pulmonar obstructiva crónica (EPOC) no parece ser un factor predisponente a la infección por SARS-CoV-2, pero una vez que se desarrolla la enfermedad, se tiene un mayor riesgo de hospitalización, ingreso en unidades de cuidados intensivos (UCI) y letalidad. Por otro lado, la clínica respiratoria de la COVID puede en ocasiones confundirse con exacerbaciones de la EPOC, lo que podría retrasar el diagnóstico y condicionar la evolución clínica. El mecanismo fisiopatológico subyacente sería un incremento de expresión de los receptores ACE2 (al que se une el virus para penetrar en la célula) en el epitelio bronquial entre otros.

En el registro SEMI-COVID-19 de la Sociedad Española de Medicina Interna en el que se recogen las características clínicas de los pacientes procedentes de datos de hospitales de todo el país, el antecedente de EPOC se encuentra en el 7% de los pacientes.

En el mapa se observan claras diferencias en la prevalencia declarada entre territorios, destacando Galicia, Asturias, Extremadura, Aragón o Castilla y León con prevalencias en torno a un 5%; frente a territorios como Illes Balears o Canarias que no alcanzan el 3%. En relación al sexo, llama la atención que la prevalencia en mujeres en algunas comunidades sea superior o igual a la de los hombres cuando es un patología asociada al hábito tabáquico.

Hay dos grandes limitaciones en los datos mostrados. La primera es que se basa en datos declarados por el usuario que pueden condicionar un sesgo de información. La segunda, que no son datos ajustados por edad y sexo, por lo que las diferencias mostradas en prevalencia pueden explicarse por una estructura de población diferente. La EPOC es una enfermedad asociada a la edad y las comunidades autónomas de mayor prevalencia son todas ellas comunidades con un peso significativo de la población envejecida.

Los mapas de evolución de la movilidad intraprovincial reflejan cómo las restricciones a la movilidad afectaron a la vida de los españoles durante las primeras semanas de la pandemia, con una reducción de la movilidad máxima en la fase de restricciones más duras y una recuperación paulatina de la movilidad intraprovincial a medida que se avanzaba hacia el verano de 2020. Las diferencias entre provincias, escasas, se deben principalmente a las características provinciales. Así, por ejemplo, en las provincias con mayor proporción de empleos en oficinas se pudo implementar el teletrabajo de forma más mayoritaria, mientras que en las de carácter más agrícola e industrial la necesidad de trabajar de forma presencial implicó una mayor movilidad laboral. Estas diferencias entre provincias son más apreciables en la primera semana, que muestra una mayor caída de la movilidad en Madrid y Barcelona que en el resto del país. Situación que también se repite en la primera y tercera semanas de la desescalada. Sin embargo, el mapa de la situación en la cuarta semana de confinamiento muestra claramente el cierre prácticamente completo de la actividad en el país, lo que se tradujo en una caída enorme de la movilidad en todas las provincias.

La movilidad entre provincias muestra un comportamiento semejante a los viajes dentro de ellas. Nuevamente las diferencias entre provincias son más marcadas en las primeras semanas de confinamiento y en las semanas de la desescalada, mientras, en la semana de mayores restricciones, todas las provincias ven reducida de forma brusca los viajes a otras provincias. Las mayores diferencias se vuelven a encontrar entre Madrid y Barcelona con sus provincias limítrofes. Madrid y Barcelona reducen sus desplazamientos a otras provincias de forma notable en todas las semanas. Muchos de los viajes desde estas provincias son viajes por negocios y reuniones de trabajo o por ocio. Los primeros pudieron suprimirse gracias a las teleconferencias y reuniones virtuales y los segundos fueron limitados. Al contrario, provincias como Guadalajara, Toledo o Segovia y Ávila tienen una alta relación laboral con Madrid, lo que hace que mantengan una proporción de viajes interprovinciales habitualmente por encima de la media del país. Esta situación se repite entre Barcelona y el resto de las provincias catalanas, y en menor medida aparece un comportamiento parecido también en casos como Sevilla, Valladolid, A Coruña o Zaragoza y sus entornos provinciales. La caída de la movilidad interprovincial fue especialmente intensa en las islas debido a su marcado componente turístico y a estar canalizada por el avión.

  • Mapa de caída de la movilidad intraprovincial. Semana 1 de confinamiento. 14-03-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad intraprovincial. Semana 2 de confinamiento. 26-03-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad intraprovincial. Semana 3 de confinamiento. 01-04-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad intraprovincial. Semana 4 de confinamiento. 10-04-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad intraprovincial. Semanas 5-6 de confinamiento. 23-04-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad intraprovincial. Semana 1 de la desescalada. 07-05-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad intraprovincial. Semana 3 de la desescalada. 21-05-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad intraprovincial. Semana 6 de la desescalada. 11-06-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad interprovincial. Semana 1 de confinamiento. 14-03-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad interprovincial. Semana 2 de confinamiento. 26-03-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad interprovincial. Semana 3 de confinamiento. 01-04-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad interprovincial. Semana 4 de confinamiento. 10-04-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad interprovincial. Semanas 5-6 de confinamiento. 23-04-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad interprovincial. Semana 1 de la desescalada. 07-05-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad interprovincial. Semana 3 de la desescalada. 21-05-2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad interprovincial. Semana 6 de la desescalada. 11-06-2020. España. PDF. Datos Interactivo.

También la movilidad entre comunidades autónomas experimentó un retroceso especialmente marcado. Durante la primera ola, estos flujos, que eran especialmente intensos entre comunidades vecinas y entre las comunidades con mayor peso demográfico y económico, quedaron restringidos al mínimo y solo eran posibles por causas debidamente justificadas, como el trabajo. En los mapas referidos a los viajes atraídos por la Comunidad de Madrid y Cataluña desde otras comunidades autónomas se observa una caída muy marcada con todas ellas, aunque las relaciones fueron algo menores entre comunidades vecinas, por ejemplo entre Castilla- La Mancha y Madrid, entre las que existen intensos flujos laborales. Por el contrario, los dos mapas muestran la brusca caída de la movilidad entre la Comunidad de Madrid y Cataluña, con una reducción de desplazamientos muy significativa, fruto de la caída de los viajes de negocios. Otra de las relaciones afectada con fuerza durante la primera ola fueron los viajes desde las islas, como consecuencia de las limitaciones a la movilidad aérea.

  • Mapa de caída de la movilidad con la Comunidad de Madrid durante el confinamiento. 2020. España. PDF. Datos Interactivo.
  • Mapa de caída de la movilidad con Cataluña durante el confinamiento. 2020. España. PDF. Datos Interactivo.


Otros cambios observados durante la pandemia gracias a los datos de telefonía móvil

Los datos de telefonía móvil se han seguido utilizando de forma ininterrumpida durante toda la pandemia para hacer un seguimiento de la movilidad de la población. Aunque en esta monografía tan solo se recogen los datos de la movilidad hasta finales de junio de 2020, con posterioridad se ha podido conocer, por ejemplo, cómo cambió la modalidad de las vacaciones de los españoles durante el verano de 2020 con respecto a los veranos anteriores. En agosto de 2020 se produjeron menos viajes por vacaciones y, en general, se eligieron destinos más próximos. Los españoles evitaron el avión en la medida de lo posible (lo que perjudicó particularmente a las islas) y eligieron destinos a los que se podía acceder en coche, que les proporcionaba una mayor independencia para volver a casa en caso de algún incidente relacionado con la pandemia. Los destinos urbanos (como Madrid y Barcelona) también experimentaron fuertes caídas de turistas, mientras que destinos costeros o de interior con muchas segundas residencias resistieron bien la crisis turística de la pandemia. Al igual que en el verano, los datos de telefonía móvil han facilitado un seguimiento de los viajes de los españoles en los puentes y las vacaciones de Navidad de 2020 y Semana Santa de 2021.

El manejo de esta fuente de información también ha hecho posible comprobar que, al comienzo de la pandemia, muchos habitantes de la España urbana se retiraron a sus segundas residencias (en la playa, en la montaña o en el pueblo) y permanecieron allí hasta después del verano, ya que en esas localidades no urbanas el riesgo de contagio parecía menor. Se ha podido, además, analizar la relación entre las medidas de restricción de la movilidad –como los confinamientos municipales, provinciales o regionales– y la tasa de incidencia de COVID-19, pudiéndose así ajustar esas medidas en función de la evolución de los principales indicadores epidemiológicos.

En conclusión, los datos de telefonía móvil han aportado información de gran utilidad para las autoridades sanitarias a lo largo de la pandemia, permitiendo comprobar el grado de cumplimiento de las medidas de restricción de la movilidad y su relación con la dinámica registrada en los principales indicadores epidemiológicos.



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Texto: Autores. Véase la lista de participantes


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Bibliografía

  • Libro 1
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