Un nuevo proyecto del Consejo Superior de Investigaciones Científicas (CSIC) utiliza la computación y las técnicas de ciencia de datos para comprobar la eficacia de las medidas de confinamiento que se han adoptado para parar la propagación del Covid-19. Según el CSIC, los resultados van a ser imprescindibles para mejorar las estrategias de distanciamiento social que se tomen en futuros brotes de esta enfermedad o de otras futuras.

Para llevar a cabo la investigación, un equipo multidisciplinar, formado por expertos en computación, demografía, física y estudio del movimiento, está analizando datos masivos y de alta resolución que se están obteniendo desde operadores de telefonía y servidores de mapas. Son datos que explican cómo ha cambiado la movilidad y los contactos sociales desde que empezó el confinamiento.

El proyecto está coordinado por los científicos José Javier Ramasco, del Instituto de Física de Sistemas Complejos (IFISC, centro mixto del CSIC y la Universidad de las Islas Baleares) y Frederic Bartumeus, del Centro de Estudios Avanzados de Blanes (CEAB-CSIC) y el Creaf, y cuenta con la participación de equipos de otros institutos científicos y universidades, entre estos, el Centro Nacional de Epidemiología-Instituto de Salud Carlos III (ISCIII).

Con toda la información reunida, el equipo simula diferentes escenarios o estrategias de distanciamiento social y ayuda para la toma de decisiones. Los resultados son clave tanto para decidir si se activa un confinamiento más estricto como para planificar un fin de confinamiento seguro y eficaz. "Esperamos que los resultados sirvan para comprender mejor los efectos del confinamiento sobre la dispersión de la enfermedad, pero también para ayudar en la toma de decisiones relacionadas con la revocación de las medidas; para saber si es mejor finalizar el confinamiento de forma progresiva o no", explica Bartumeus.

Para llegar a este objetivo, el proyecto incluye varias fases que se están llevando a cabo en paralelo. Primero se realiza la caracterización de la movilidad a partir de la aportación de distintas plataformas de datos: información, por ejemplo, proveniente de redes sociales online y patrones de movilidad capturaros por registros de telefonía móvil. En este último caso, los datos son recogidos por las operadoras y empresas que participan en el proyecto y proveen al equipo de investigación con flujos de viajes agregados entre zonas. En ningún caso se accede a información individual.

Un segundo aspecto es el cambio de comportamiento de las personas debido a la percepción de riesgo, con la realización de encuestas y aplicaciones móviles para cuantificar estos cambios, intentando estimar la adherencia a las medidas de protección personal por parte de la población y cuáles son los cambios en la cantidad y calidad de los contactos que se tienen. "Esta información es crucial para entender el proceso de contagio", indica Ramasco.

"El confinamiento ha sido generalizado y relativamente súbito, pero si se deben evitar nuevos brotes es necesario contar con simuladores capaces de evaluar escenarios con distintos ritmos de vuelta a la normalidad, tanto por sectores como por zonas geográficas", añade.