En estos tiempos de pandemia, estar en cualquier lugar público implica un riesgo a estar expuesto y contraer COVID-19.
Si bien sabemos desde el inicio que lugares con mucha afluencia son altamente peligrosos, hoy se publicó un paper en Nature que trae con datos duros los lugares con más peligro de infección y claro, respaldado con datos y matemáticas.
Los investigadores Serina Chang, Emma Pierson y Pang Wei Koh utilizaron datos demográficos de 10 de las ciudades más grandes de Estados Unidos.
También utilizaron los datos de movilidad de 100 millones de personas que fueron suministrados por SafeGraph, una compañía que provee de datos capturados con smartphones.
A sus datos agregaron la información oficial de infecciones por localidades y el resultado (resumido) es el siguiente.
Los restaurantes como punto de infección de COVID-19
Entre los descubrimientos más importantes, encontraron que los restaurantes son los puntos de infección más marcados.
Para evaluar esto, crearon un modelo y simularon una reapertura en Mayo de distintas categorías que cerraron sus puertas al público.
Encontraron que era 3 veces más probable encontrar a una persona con COVID dentro de las que visitaban un restaurante que respecto a los gimnasios que es la siguiente categoría que presenta un aumento significativo de casos.
Los autores también hicieron simulaciones de reapertura con distintos porcentajes de ocupación por categoría y encontraron que con una ocupación de hasta el 20% en restaurantes, los contagios se reducen alrededor de 80%.
Top 5 lugares de infecciones por simulación
Los lugares donde más se detectó un aumento significativo en los casos son:
- Restaurantes
- Gimnasios
- Hoteles
- Cafés
- Organizaciones Religiosas
La razón del aumento en los casos de COVID-19 en estas categorías se debe al mayor tiempo y numero de personas en el lugar respecto a otros lugares.
Dentro de su estudio, encontraron a la zona metropolitana de Chicago como principal afectada.
Riesgo de infección y muerte por localidad
Otro dato importante encontrado fue que existe una relación entre el grupo étnico y el nivel socioeconómico.
El modelo encontró que en localidades con menor numero de personas blancas se tienen menores oportunidades de reducir la movilidad y tener un empleo remoto, lo que aumenta la tasa de contagio.
También se encontró que las personas de estas localidades suelen visitar tiendas con un numero grande de visitantes diarios incluso al mismo tiempo, donde los contagios se propagan con mayor velocidad.
¿Quieres leer el paper original? Da click aquí
Conclusión
Si bien es prudente cerrar negocios en pro de la salud, es de re-pensar las decisiones cuando se trata de mantener el flujo de ganancias en negocios para que puedan mantenerse si no abiertos, en operaciones.
Tenemos los datos.
¿Qué deberíamos hacer?
Déjame saber tus comentarios.
🏆Consultor en Transformación Digital e Inteligencia Artificial desarrollando proyectos en organizaciones del Gobierno Mexicano como SAT, IMSS, CFE y en el sector privado para empresas internacionales como DHL, Santillana, citiBanamex, HSBC, Softtek y Grupo Salinas.
👨🚀 Podcast: Big Data para Negocios
⭕️CoOrganizer @tedxpolanco
When someone writes an article he/she retains the idea of a
user in his/her mind that how a user can be
aware of it. Therefore that’s why this paragraph is outstdanding.
Thanks!