https://www.google.com/covid19/mobility/Uno de los pilares de las políticas de contención para restringir la propagación de Covid-19 es alentar a las personas a #QuedarseEnCasa. El distanciamiento social, los estados de emergencia y las cuarentenas se han vuelto esenciales en la lucha por "aplanar la curva" de contagio en todo el mundo. Sin embargo, como un artículo reciente mostró usando datos de ubicación de teléfonos celulares de aproximadamente 15 millones de usuarios en los EE.UU., la capacidad de quedarse en casa durante el brote de coronavirus puede ser un lujo que muchos no pueden permitirse. Los datos muestran que en los EE.UU., si bien las personas de todos los grupos de ingresos se trasladaron menos que lo que lo hacían antes, los ricos tendieron a permanecer más en casa y comenzaron a hacerlo varios días antes que las personas de ingresos más bajos. Así, estos datos desnudan las desigualdades presentes en la capacidad de protegernos a nosotros mismos y a nuestras comunidades del virus, ya que a fin de cuentas son los "menos" quienes tienen el privilegio de quedarse y trabajar de forma remota desde la seguridad de su propio hogar.
Para que las estrategias sanitarias implementadas por los gobiernos tengan éxito, es necesario compensar económicamente a grupos vulnerables, no solo los pobres.
En América Latina y el Caribe (ALC), una región con altas tasas de pobreza donde más de la mitad de la fuerza laboral está empleada en el sector informal, quedarse en casa representa un desafío aún más difícil para muchos porque simplemente no pueden permitirse quedarse en casa y no generar ingresos. Por lo mismo, para que las estrategias sanitarias implementadas por los gobiernos tengan éxito, es necesario compensar económicamente a grupos vulnerables, no solo los pobres. Dada la urgencia de hacerlo, no es el momento de preocuparse de errores de inclusión.
Con los datos publicados por Google en sus informes de movilidad comunitaria Covid-19, podemos ver cómo los cambios en los patrones de movilidad han estado tomando forma en ALC. Los datos son del 29 de marzo de 2020 y muestran cómo cambian las visitas, y su duración, a diferentes lugares en relación a un valor de referencia. La línea base es el valor promedio, para el día correspondiente de la semana, durante 5 semanas, entre el 3 de enero y el 6 de febrero de 2020. Los datos incluyen cambios en la movilidad a destinos que son relevantes para los esfuerzos de distanciamiento social, así como el acceso a servicios esenciales. Específicamente, los informes incluyen datos para los siguientes tipos de destinos: venta minorista y recreación (lugares como restaurantes, cafeterías, centros comerciales, parques temáticos, museos, bibliotecas y cines); supermercados y farmacias (lugares como mercados de comestibles, almacenes de alimentos, mercados de granjeros, tiendas especializadas de alimentos, farmacias y farmacias); parques (lugares como parques nacionales, playas públicas, marinas, plazas y jardines públicos); estaciones de tránsito (lugares como centros de transporte público, como estaciones de metro, autobús y tren); lugares de trabajo; y lugares de residencia.
Los datos muestran que a raíz del Covid-19, los países de ALC han visto una disminución en las tendencias de movilidad fuera del hogar, con grandes variaciones entre países y tipos de destinos. En promedio, en todos los países los viajes disminuyeron 71% a las estaciones de tránsito, 69% a tiendas y lugares de recreación, 63% a parques, 48% a tiendas de comestibles y farmacias, 44% a lugares de trabajo, y aumentaron 20% a ubicaciones residenciales. Los cambios generales más grandes en los patrones de movilidad se han producido en Bolivia, Aruba, Colombia, Argentina, Ecuador, y los cambios generales más pequeños se han producido en México, Trinidad y Tobago, Nicaragua y Haití. Si bien este #GraphforThought muestra datos de varios países en ALC para obtener una imagen holística de lo que está sucediendo en la región, es importante tener en cuenta que los datos en todos los países pueden no ser estrictamente comparables, ya que la descripción de Google de los datos señala que la precisión y la definición de los lugares categorizados varía según el país.
Para tener una mejor idea de las desigualdades en los patrones de movilidad, deberíamos considerar cómo estas tendencias difieren según dimensiones de género, origen étnico y estado socioeconómico. Desafortunadamente, los datos no están disponibles actualmente en un formato tan desagregado. Sin embargo, al comparar los cambios en los patrones de movilidad con la proporción de la población que vive en la pobreza en un país, comenzamos a ver aproximadamente cómo las desigualdades económicas en la movilidad pueden estar tomando forma. Específicamente, este #GraphForThought muestra que a raíz del Covid-19, los países de ALC con una mayor proporción de personas que viven en la pobreza han visto reducciones menores en las tendencias de movilidad fuera del hogar. Esta asociación entre movilidad y pobreza es válida para todos los tipos de destinos no residenciales incluidos en el conjunto de datos y todas las líneas internacionales de pobreza ($ 1,90 por día, $ 3,20 por día y $ 5,50 por día).
A nivel de políticas, esto sugiere que para que las medidas de contención sean exitosas, se debe considerar una compensación a aquellos que no pueden generar ingresos, particularmente en contextos de alta pobreza y alta informalidad. Por ejemplo, los enfoques de redes de seguridad social para proporcionar a los trabajadores informales fuentes alternativas de ingresos pueden ayudar a permitir que esta población reduzca sus viajes fuera del hogar. En ausencia de estas políticas, el aislamiento podría simplemente no ser una opción para algunos, y Covid-19 puede continuar siendo un virus que discrimina a los pobres.
