Los más jóvenes tuvieron menos contactos fuera de casa que las personas más mayores durante el confinamiento de la pandemia de Covid-19, según se desprende de los primeros resultados preliminares de la encuesta del proyecto Distancia-Covid, coordinado por el investigador del IFISC (CSIC-UIB) José Ramasco.
Los investigadores acaban de lanzar una segunda oleada de la encuesta para entender cómo cambia el comportamiento de los ciudadanos frente a la epidemia y se solicita la colaboración ciudadana. Esta información, totalmente anonimizada, permitirá tener una base estadística para generar una serie de escenarios y ayudar en la toma de decisiones sobre posibles medidas de actuación en estos momentos de aparición de nuevos focos de contagio.
Los resultados de la primera encuesta, que se pueden encontrar en la web del proyecto, recogen información sobre la movilidad y el comportamiento social de los ciudadanos en los últimos meses desde el comienzo de la pandemia, fundamental para entender la propagación y los impactos de la Covid-19 en España.
Con estos primeros resultados, obtenido tras más de 4000 respuestas a la encuesta de una amplia franja de la población en España y con todas las provincias representadas, se ha podido estimar el número medio de personas con las que los adultos residían durante las últimas semanas de confinamiento en cada comunidad autónoma, y los patrones de contactos fuera del hogar entre diferentes grupos de edad. Utilizando métodos de estimación bayesianos, el equipo ha simulado las distribuciones completas de estas estimaciones y las está analizando para comprender mejor cómo afectan los patrones de transmisión de Covid-19.
El proyecto Distancia-COVID del
Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC), en el que participan el
IFISC (CSIC-UIB), el Centre d' Estudis Avançats de Blanes (CEAB), el Instituto
de Física de Cantabria (IFCA), la Universitat Pompeu Fabra (UPF) y el Instituto
de Economía, Geografía y Demografía (IEGD), forma parte de un esfuerzo
multidisciplinar que utiliza la computación y las técnicas de ciencia de datos
para analizar el efecto de las medidas de confinamiento tomadas, sobre la
movilidad y el comportamiento social, para parar la propagación de la
enfermedad Covid19.