Patrones de movilidad en tiempos de COVID-19: un enfoque con big data

Abstract

La movilidad en Costa Rica es un tema complejo debido a la falta de ordenamiento territorial de la Gran Área Metropolitana (GAM). La crisis sanitaria global causada por la pandemia del COVID-19 cambió considerablemente los patrones de movilidad en el país a causa de restricciones vehiculares, y de actividades económicas, impuestas por el gobierno para contener los contagios del virus. Con el uso de las técnicas de big data y los datos de Waze, se analiza la congestión vial (como proxy de la movilidad de población) antes (2019) y durante la pandemia (marzo a diciembre de 2020). Además, se analiza la relación entre los flujos de movilidad de la población, junto con variables sociodemográficas, y los contagios de COVID-19. Los análisis realizados muestran que la movilidad de población cambió drásticamente con la pandemia, y que la movilidad y las variables sociodemográficas estudiadas están asociadas con la cantidad de contagios por COVID-19. Estos resultados sirven como una inspección del fenómeno ocurrido tan complejo, y también como un insumo para valorar la factibilidad de aplicar medidas sobre el tránsito en condiciones posteriores a la pandemia, con el fin de reducir los tiempos perdidos por la congestión, la contaminación y otras externalidades negativas que produce el fuerte embotellamiento en la GAM.

Mobility in Costa Rica is a complex issue due to the lack of urban planning in Gran Área Metropolitana (GAM). The global health crisis caused by the COVID-19 pandemic considerably changed mobility patterns in the country due to vehicle restrictions and economic activities imposed by the government to contain the spread of the virus. With the use of big data techniques and Waze data, road congestion (as a proxy of population mobility) is analyzed before (2019) and during the pandemic (March to December 2020). In addition, the relationship between population mobility flows, along with sociodemographic variables, and COVID-19 infections is analyzed. The analysis shows that population mobility changed drastically with the pandemic and that mobility and the sociodemographic variables studied are associated with the number of COVID-19 infections. These results serve as an inspection of the complex phenomenon that has occurred, and also as an input to assess the feasibility of applying traffic measures in post-pandemic conditions, in order to reduce time lost due to congestion, pollution, and other negative factors produced by the strong bottleneck in the GAM.