La población estadounidense redujo generalmente su tiempo fuera de casa cuando las medidas de distanciamiento social fueron implementadas por las autoridades en sus estados.
A través de datos de ubicación anónimos y disponibles públicamente de teléfonos inteligentes, los analistas descubrieron las tendencias positivas en respuesta de las órdenes de quedarse en casa en EEUU.
With data ranging from March 1 to May 31, researchers sought to understand the effects of lockdown en los estados donde era obligatorio el distanciamiento social. Y así medir sus efectos en el esparcimiento del virus y el número de contagios. En dicho periodo de tiempo fueron 42 los estados en EEUU que aplicaron tales medidas, lo que representó el 73% de los condados: 2 mil 355 de 3 mil 233.
De esta forma, a través de información recolectada a través de dispositivos móviles en 97.6% de los condados con órdenes de quedarse en casa, los investigadores lograron analizar las tendencias de movilidad de la población en dicho lapso.
Entre las principales anotaciones dentro de la investigación se encuentran las siguientes:
- Las órdenes obligatorias para quedarse en casa pueden ayudar a reducir las actividades asociadas con la propagación comunitaria de COVID-19, incluido el movimiento de población y el contacto cercano de persona a persona fuera del hogar.
- Las órdenes obligatorias de quedarse en casa se asociaron con un menor movimiento de población en la mayoría de los condados durante los primeros meses de la pandemia de COVID-19, y la relajación de esas órdenes se asoció con un mayor movimiento.
- Aunque las órdenes de quedarse en casa pueden ayudar a limitar la exposición potencial al SARS-CoV-2 y han tenido apoyo público, dichas órdenes alteran sustancialmente la vida diaria y han tenido como resultado un impacto económico adverso.
Se requieren mayor cantidad de investigación para evaluar el impacto real de la reducción de la movilidad entre la población, y son necesarios nuevos mecanismos de exclusión, ya que las personas pueden llegar a tener varios dispositivos móviles y salir con estos al mismo tiempo (smartwatch y teléfono móvil) o incluso salir sin teléfono, además la mayoría de los datos recolectados corresponden a las zonas urbanas, por lo que para zonas rurales de podrían utilizar otro tipo de técnicas.
