Ha pasado la primera mitad del año y la población ha estado más al pendiente de datos de salud que nunca antes. En México todos los días tenemos un reporte de presidencia y cada semana a nivel federal y estatal. «Quedate en casa» ha sido el mantra durante la pandemia de COVID-19 y desde Datlas hemos estado recopilando datos que pueden ser del interés de quienes han promovido estas iniciativas. Nos referimos a los famosos «checks-ins» de redes sociales que hemos analizado con anterioridad en columnas como «¿Qué hace la gente en Monterrey (Análisis de datos de Foursquare-Swarm)?». En este capítulo reunimos estos check-ins de los últimos 7 meses (Diciembre 2019 a Junio 2020) para CDMX identificando los lugares que han sido más frecuentados en tiempos de COVID-19.
Repasando un poco, cuando en redes sociales como twitter se comparten «check-ins» de aplicaciones como Swarm se registran de manera pública «tweets» geo-referenciados. Esto gracias a que la publicación extrae datos del GPS.
Haciendo uso del API de twitter se pueden obtener datos de los lugares más visitados y compartidos en estas aplicaciones. Tal como lo platicamos en este blog.
Datos para CDMX
Para el análisis de este blog contamos con más de 250,000 checkins recolectados desde Diciembre 2019 hasta Junio 2020. De esta manera podemos identificar de manera más óptima los cambios a partir de que en el país se tomaron medidas de aislamiento en época de pandemia. Particularmente la última semana de marzo fue cuando en México llegamos a los 1,000 casos. Y en ese sentido iniciaron las medidas y campañas de comunicación más intensas. Se puede identificar en el gráfico superior una caída de 77% en Abril respecto al mes de Marzo 2020.
*Te puede interesar nuestro modelo de respuesta inmediata para COVID-19
*También te puede interesar un estudio similar para Jalisco o Monterrey
Análisis de corte temporal
¿Qué pasa a lo largo del tiempo y los días entre semana? Gracias a que los tweets que revisamos tienen una «estampa de tiempo» podemos tener lectura que para CDMX los Lunes son los que menos dinámica de visita tienen. A partir de esto los niveles son similares alrededor de la semana. En particular destaca de forma mínima el jueves y sábado, siendo los 2 días donde se acumulan más check-ins respecto al resto de días de la semana.
Considerando que los datos del mes de Diciembre son «extremos» generamos un gráfico con 3 categorías de Check-ins: Los de Diciembre, que son la mayor parte de la muestra, los de antes de las medidas de aislamiento (Enero a Marzo) y los que sucedieron después de las medidas de la pandema #susanadistancia (Abril a junio). Identificados con colores azul, naranja y verde encontramos una fuerte disminución de los check-ins correspondientes a los períodos de aislamiento.
Análisis por ubicaciones
Usando la técnica de Geohashes para agregar check-ins por zonas y no sólo por puntos coordenadas en un plano logramos identificar las regiones donde se acumulan más check-ins. Siendo el Top 1 la zona de Reforma, donde se encuentra el «Ángel de la independencia». En el Top 2 el Aeropuerto de CDMX y el Top 3 es el Centro Histórico.
De la misma manera podemos tener lectura de los niveles de todos los cuadrantes de la CDMX que al menos hayan tenido un check-in en los 7 meses anteriores.
Otras exploraciones es que usando algunos motores gráficos logramos generar gráficos con corte delegación. De esa manera podemos leer en qué delegación hubo más movimiento y más aislamiento debido a las medidas que han sido comunicados por el gobierno central. También es así cuando agregamos niveles a los puntos graficados asociando la altura de las barras a «los seguidores» o la popularidad de las cuentas que lo publican. Estos gráficos se encuentran en las imágenes inferiores.
Análisis por delegación
De esta manera identificamos cuáles delegaciones han tenido mayores bajas. Por ejemplo en Iztacalco está ubicado el Autódromo, donde seguramente dejó de haber eventos por medidas de aislamiento así que es entendible la situación. En Naucalpan hay varias Universidades y clubes campestres. Debido a las medidas de precaución COVID-19 se ha cerrado el tráfico de personas de manera temporal. De esta manera podemos encontrar sentido a cada una de las zonas. Pero en general podríamos generar otras aproximaciones para tratar de identificar cuánto de ese tráfico se asocia a medidas COVID-19 o a otras explicaciones.
Visualización integradora
Finalmente, como la visualización enamora. Generamos también otro tipo de visualizaciones para dar un ejemplo de cómo podríamos presentar los datos con cortes y con variables más integradoras.
Check-ins para todo CDMX
Check-ins para zona Polanco
Check-ins para zona Condesa
Check-ins para zona Coyoacán
Check-ins para zona Roma Norte y Paseo de la Reforma
Cierre
Los datos de check-ins de redes sociales son útiles para identificar la dinámica en una gran ciudad como «Ciudad de México», la capital mexicana. Si bien un análisis que requiera precisión requiere datos más representativos, los check-ins pueden ser una base que nos oriente en el entendimiento de la dinámica de una ciudad. En un análisis temporal donde se considera un antes y después de las medidas de aislamiento por el COVID-19 es posible tener lectura de los cambios en la dinámica de salidas de las personas usando estos check-ins.
Algunas delegaciones han tenido efectos más críticos que otras. Pero lo destacable es que con este tipo de datos podemos identificar qué día de la semana y en qué zonas de las ciudades se han cumplido de mejor manera las medidas impuestas por el gobierno y secretaría de salud.
Este tipo de análisis podría detonar accionables como mejorar las medidas en zonas específicas, monitorear cómo seccionar la apertura económica por partes, qué rutas de transporte público hay que sanitizar debido a que el tráfico está en incremento, entre otros. Asesorarse con expertos de múltiples disciplinas (doctores, sociólogos, economistas, estadistas, entre otros.) para tomar decisiones basada en hechos y datos en lugar de intuición sería la mejor medida para continuar luchando contra esta crisis.
Con esto cerramos este blog. Recuerda compartir la columna con tus conocidos, compartir tus opiniones y contarnos ¿Qué tal se han tomado las medidas en tu país?
Saludos
-Keep it weird-
Equipo DatlasMX
Blog Datlas 
Pingback: Ciencia de datos para todos : ¿Cómo ha cambiado la movilidad de los usuarios de Twitter en Monterrey por el covid-19? | Blog de www.datlas.mx
Pingback: NUEVO LEÓN INCREMENTÓ EN 21% EL PIB TURÍSTICO EN LOS ÚLTIMOS 10 AÑOS – INVESTIGACIÓN DATLAS Y CLÚSTER DE TURISMO MONTERREY