Los datos ocultos sugieren que el bloqueo del coronavirus en el Reino Unido está fallando

hace 4 años

Los datos ocultos sugieren que el bloqueo del coronavirus en el Reino Unido está fallando

Alex Pantling / Getty Images

Las autoridades están preocupadas de que el Reino Unido pueda estar mostrando signos de fatiga por encierro. El 29 de abril, la directora de Salud Pública de Inglaterra, Yvonne Doyle, dijo que el tráfico de vehículos motorizados el 27 de abril fue el más alto desde que comenzó el cierre el 23 de marzo.

Antes de este pasado fin de semana soleado, los funcionarios del gobierno, incluidos el secretario del hogar Priti Patel y el secretario de transporte Grant Shapps, rogaron al público que se quedara en casa a pesar del sol y la necesidad acumulada de dar un paseo. La prensa sensacionalista salpicaba imágenes espeluznantes de autopistas y multitudes supuestamente atascadas en el paseo marítimo de Brighton. ¿La preocupación? El encierro comenzaba a tambalearse.

Para analizar el bloqueo del Reino Unido, podemos usar varias fuentes como representantes razonables para medir el cumplimiento del Reino Unido con la demanda del gobierno de quedarse en casa. Y las cosas no se ven bien.

Según los informes, el propio gobierno comenzó a preocuparse después de mirar los datos de tráfico. Eso tiene sentido si uno examina los números. Toma Apple. Desde mediados de enero, el fabricante de iPhone ha estado informando sobre la movilidad en varios países afectados por el coronavirus, en función de la cantidad de solicitudes de instrucciones realizadas en Apple Maps. La compañía monitorea cuántos usuarios han usado la aplicación para verificar cómo llegar a algún lugar, ya sea en automóvil, transporte público oa pie, y compara eso con los niveles previos al coronavirus.

Las cifras de Apple para el Reino Unido muestran una clara caída en la cantidad de solicitudes de direcciones en el fin de semana inmediatamente después del inicio del bloqueo. El 28 y 29 de marzo, los usuarios de Apple Maps tenían un 70,4 por ciento y un 75,28 por ciento menos probabilidades de verificar las indicaciones para conducir que en enero; Las solicitudes de indicaciones para caminar habían caído un 62,57 por ciento el sábado y 70,38 el domingo, mientras que las búsquedas de rutas de transporte público habían disminuido en más del 84 por ciento en ambos días.

Eso cambió lenta pero inexorablemente durante las siguientes semanas. Para el 24 de abril, el número de búsquedas de direcciones de manejo había aumentado a un máximo absoluto desde el inicio del bloqueo: 54.31 por ciento menos que los niveles de referencia. Eso disminuyó un poco durante el fin de semana, incluso si las búsquedas todavía aumentaron en aproximadamente un diez por ciento en comparación con el primer fin de semana posterior al cierre. Las búsquedas de direcciones para caminar también se dispararon, rondando alrededor del 50 por ciento de los niveles previos al bloqueo tanto el 24 como el 25 de abril.

Los datos de Apple deben tomarse con una pizca de sal. En primer lugar, solo nos dice algo sobre los usuarios de Apple, aunque eso no es insignificante, dado que la compañía controla más de la mitad de la cuota de mercado móvil del Reino Unido, y los usuarios de Apple Maps. Más importante aún, Apple no rastrea los movimientos y la ubicación de sus usuarios, sino que solo busca: es concebible que algunas personas que buscaron direcciones nunca salieran de sus pisos.

Aún así, Apple no es el único que indica que los británicos podrían estar comiendo después de semanas de bloqueo. Google ha estado produciendo sus propios informes de movilidad centrados en coronavirus utilizando datos agregados de usuarios de Android que han optado por compartir su historial de ubicaciones. Sus informes no llegan tan lejos como el fin de semana pasado, pero la dirección general es análoga. Para citar solo una cifra: el número de personas que visitaron parques en todo el Reino Unido el 17 de abril, la fecha más reciente para la cual Google publicó sus cifras, había crecido un 19 por ciento en comparación con el 29 de marzo.

Teralytics, una compañía suiza que analiza datos de señales móviles, básicamente, cómo los teléfonos inteligentes se mueven a través del mapa, haciendo ping a varias torres celulares a su paso, para obtener información sobre el tráfico y la movilidad. Si bien la empresa no puede limitar su análisis al dispositivo móvil único, utiliza el aprendizaje automático en grandes cantidades de datos agregados para elaborar patrones de viaje generales en un área determinada.

"Tomamos datos que ya están privatizados y anonimizados, y los procesamos en viajes, observando cómo las personas, a nivel de población, se están moviendo de A a B", dice el CEO de la compañía, Alastair MacLeod. En el Reino Unido, Teralytics se ha asociado con CKDelta, una subsidiaria del conglomerado multinacional CK Hutchison Holdings, que a su vez posee el proveedor de redes móviles Three UK. Basándose en tres datos anónimos, Teralytics ha podido controlar cómo la movilidad, específicamente la cantidad de viajes en automóvil, autobús y tren, ha evolucionado en Gran Bretaña desde el comienzo de la crisis del coronavirus. En general, Teralytics descubrió que el anuncio del cierre el 23 de marzo desencadenó, previsiblemente, un cambio dramático: el 24 de marzo, el número de viajes por el Reino Unido se había reducido a la mitad en comparación con los niveles de febrero; En general, el número de kilómetros recorridos por los viajeros del Reino Unido había disminuido en un 70 por ciento.

Pero eso cambió hace poco más de dos semanas. Desde el 10 de abril, el número de viajes, que había estado disminuyendo constantemente hasta entonces, aumentó gradualmente: para el 17 de abril, el número de viajes en el Reino Unido había aumentado en más de 5,6 millones en comparación con la semana anterior; El viernes 24, el último día del que Teralytics tiene datos, la cantidad de viajes aumentó en 6,8 millones más.

No todos están de acuerdo en que el salto en el tráfico sea tan preocupante. Según TomTom, una compañía holandesa que fabrica dispositivos de navegación por satélite y recopila datos de tráfico de 600 millones de conductores en todo el mundo, el tráfico aumentó en varias ciudades del Reino Unido en la última semana, pero el aumento es en gran medida insignificante. La compañía usa una medida llamada nivel de congestión para medir cuánto tiempo le toma a un conductor completar un viaje en comparación con una situación ideal de flujo libre.

"Según nuestros datos, el aumento (en el nivel de congestión) es realmente marginal: entre uno por ciento y tres por ciento en comparación los mismos días de esta semana con la semana pasada", dice la asesora de tráfico de TomTom, Stephanie Leonard. En general, dice Leonard, desde que comenzó el bloqueo, el nivel de congestión del Reino Unido ha disminuido en más del 50 por ciento en comparación con el año pasado.

Sin embargo, la pregunta es si la mejor manera de evaluar el cumplimiento del Reino Unido con las medidas de distanciamiento social es observar cómo se mueven. ¿Qué pasa si verificamos simplemente si están en casa, independientemente de dónde fueron? Kaspr DataHaus es una empresa australiana que verifica periódicamente la calidad de las conexiones a Internet en varias partes del mundo para resolver procesos sociales y económicos. Por ejemplo, la compañía se dio cuenta de que las personas en Malasia se estaban quedando en casa incluso antes de que el gobierno anunciara un cierre, después de notar que la velocidad de internet del país se había deteriorado, una señal de que más personas de lo habitual se estaban quedando en casa.

Kaspr monitorea decenas de miles de dispositivos conectados a Internet en el Reino Unido, la mayoría de ellos en Londres. En un día promedio, pueden verificar el estado de esos dispositivos varias miles de veces, para obtener una base de muestreo general de aproximadamente 890,000 mediciones diarias. Según el cofundador de la compañía, Simon Angus, el fin de semana del 21 al 22 de marzo, cuando el inminente cierre parecía inevitable, los londinenses estaban cambiando sus patrones de uso de Internet.

La cantidad de dispositivos únicos que se pusieron en línea en toda la ciudad a primera hora de la tarde aumentó en un dos por ciento en comparación con las dos semanas anteriores. Eso puede parecer menor, pero Angus explica que la mayoría de los dispositivos conectados se mantienen constantemente en línea. "El componente variable de la actividad en línea es relativamente pequeño (alrededor del diez por ciento durante el día) en Londres, pero aquí es donde reside todo el interés del comportamiento humano".

Los datos sugieren que muchas personas estaban encendiendo sus dispositivos y preparándose para pasar sus fines de semana en interiores. El patrón establecido en la víspera del bloqueo se mantendría sustancialmente sin cambios durante tres fines de semana, hasta el domingo 19 de abril. Luego, el número de dispositivos conectados en Londres retrocedió un 2,6 por ciento, a niveles que fueron incluso más bajos que los observados antes del bloqueo .

El fin de semana pasado pareció consolidar ese patrón, con una caída adicional del 0.5 por ciento el 25 de abril, seguido de un ligero aumento el 26 de abril. "Parece haber una cierta reversión a este nivel más bajo, a un tipo de pre más normal y más normal. -bloqueo número de direcciones activas en línea ", dice Angus. En otras palabras: menos londinenses usaban Internet que nunca en todo el período de bloqueo. Por supuesto, eso no significa necesariamente que toda la ciudad estaba en las calles, celebrando e ignorando las reglas de distanciamiento social. Muchos de ellos podrían haber pasado algún tiempo tomando el sol en sus jardines; o jugando ajedrez; o leyendo un libro.

“No medimos directamente el comportamiento humano. No sé lo que estaban haciendo. Pero ciertamente podemos decir algo sobre lo que estaban haciendo estos dispositivos y computadoras ”, dice Angus. "Y parece haber un patrón bastante claro en términos de cambio de comportamiento".

Gian Volpicelli es editor de política de Mundo Informático. Él tuitea desde @Gmvolpi

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