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Los efectos del COVID-19 en las actividades cotidianas de los tapatíos (Jalisco, México) -DATLAS: Investigación

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Uno de los objetivos de la filosofía de Datlas, es dar a conocer el uso y el impacto que tiene el análisis de datos en nuestras actividades cotidianas. En ocasiones, sin saberlo, al contarle a nuestra comunidad en las redes sociales acerca de nuestras actividades,gustos y preferencias, estamos generando datos y pocas veces analizamos el impacto positivo que generan esta clase de acciones para entender el comportamiento y las tendencias de la sociedad actual.

¿Qué metodología utilizamos?

Decidimos analizar un base de 4,955 tweets georreferenciados de personas dentro de la Zona Metropolitana de Guadalajara (ZMG), con el objetivo de entender mejor el tipo de actividades que más frecuentemente compartían en su cuenta de Twitter, las cuales, por fines prácticos, las decidimos clasificar en cuatro grandes grupos: comida, entretenimiento, salud y comercial. Además, se realizó una segmentación con respecto a los meses en que fueron publicadas, siendo consideradas como “dic19 ” los tweets pertenientes al mes de diciembre 2019, “pre-covid” aquellas que fueron publicadas en los meses de enero, febrero y marzo del año 2020, y las publicaciones “covid”; aquellas que pertenecen a los meses de abril, mayo y junio del mismo año.

Gráfica de la distribución de los tweets según al clúster que pertenecen.

Dentro del área de comida, logramos identificar que las personas suelen taggear con mayor regularidad que se encuentran en un restaurante, cafetería, supermercado o en una tienda de conveniencia, siendo 7Eleven, Starbucks y Walmart las más populares de este sector. En entretenimiento se consideró eventos masivos, estadios deportivos, bares ,centros comerciales y cines, para este segmentación los lugares preferidos son: Estadio Akron, Cinépolis y Centro Comercial Andares. Sobre el tema salud se encontró una preponderancia a hablar sobre esparcimiento deportivo, gimnasios y hospitales ; se encontró una fuerte preponderancia en los tweets a hablar acerca de Smart Fit, 24 Station Fitness y Canchas Deportivas Technology Park. Con respecto a la agrupación comercial se consideró a parques industriales, bancos, joyería, etc; en donde logramos identificar que las personas publicaron con mayor frecuencia que se encontraban en Guadalajara Technology Park, zona Analco y en banco Santander.

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Dada la fuerte preponderancia en hacer una publicación con respecto a temas de comida y considerando que este tiene un total de 1,973 tweets, decidimos profundizar más en esta área, con el objetivo de identificar los efectos del covid en este sector; específicamente en los restaurantes, los cuáles capturaba el 67% de los tweets relacionados con comida.  

Decidimos utilizar un mapa de calor para poder ubicar las zonas que con mayor frecuencia son georreferenciadas, considerando los tweets publicados desde el mes de diciembre 2019 hasta marzo 2020.

Mapa de calor de tweets con georeferencias en restaurantes de diciembre 2019 a marzo 2020

Ahora, con finalidad de encontrar un efecto relacionado con la pandemia actual, decidimos hacer un segundo mapa de calor, pero ahora sólo considerando los meses de abril, mayo y junio del año 2020; tomando en cuenta que en estos meses fueron el pico del covid19 en la mayor parte del mundo, comparado a los meses anteriores.

Mapa de calor de tweets georreferenciados en restaurantes de abril a junio 2020

Después de ver los mapas anteriores, podemos notar que la disminución de zonas georeferencidas durante el covid19, es altamente notorio, y también nos parece importante resaltar que existe una zona en el mapa que es la zona que está logrando sobrellevar de mejor manera esta pandemia comparada a las demás, con el simple hecho de ver la cantidad de tweets que generan ruido en esta zona.

¿El artículo a quién le es de utilidad?

Esta clase de análisis puede ser muy útil para restauranteros, dueños de cafeterías, dueños de gimnasios, comercios relacionados a venta de ropa deportiva, dueños de salones de belleza, emprendedores, etc. Si el contenido de este artículo te pareció interesante y te gustaría implementar esta metodología en tu negocio, no dudes ponerte en contacto con nosotros.

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¿Qué enseñanza nos deja este artículo?

En resumen, el grave problema que la pandemia está generando a los restaurantes y a la economía nacional se ha vuelto un tema de conversación durante la hora de comida. Lamentablemente, los efectos negativos de la situación ya se están viendo reflejados en el cierre de pequeñas empresas; en algunos casos temporal y en otros, definitivo.

Es un tema que necesita profunda reflexión, pero creemos que aquellos empresarios que logren identificar las necesidades y el comportamiento que sus clientes están teniendo ante esta situación, pero, sobre todo, logren adaptar sus negocios a esta “nueva normalidad”, tienen una alta posibilidad de sobrevivir a esta pandemia.

Los invitamos a que juntos, reflexionemos lo siguiente: ¿Cómo ha cambiado la frecuencia con la que visitas tus restaurantes favoritos? Seguro hay algunos restaurantes que has seguido frecuentando, ya sea a través de pedidos a domicilio por medio de una plataforma web o aplicación móvil, o yendo físicamente al lugar. Pero también, habrá unos cuantos donde dejaste por completo de deleitarte con sus platillos durante estos meses. ¿Cuál es el diferenciador que te hace elegir a qué restaurante asistirás o no? La pandemia se convirtió en un reto mundial y creemos que, con paciencia y responsabilidad, lograremos adaptarnos a esta época de cambios.

Este artículo fue publicado por Norma García como parte del programa de “interns” de Datlas

Saludos,

Equipo Datlas.

Esta fue la dinámica de los lugares más visitados durante COVID-19 en Ciudad de México CDMX – Datlas Research

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.

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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.

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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

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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.

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Análisis de corte temporal

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¿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

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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.

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Análisis por delegación

Datlas_Check-ins para CDMX en tiempos de COVID-19_v22

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.

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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