La pandemia de COVID-19, los incendios forestales más grandes y frecuentes, las inundaciones devastadoras y las poderosas tormentas se han convertido en hechos desafortunados de la vida. Con cada desastre, las personas dependen de la respuesta de emergencia de los gobiernos, las organizaciones sin fines de lucro y el sector privado para recibir ayuda cuando sus vidas se ven afectadas. Sin embargo, un factor que complica la entrega de esa ayuda es que la gente tiende a dispersarse con tales desastres.

Recientemente, un equipo dirigido por Jianxi Gao, profesor asistente de informática en el Instituto Politécnico Rensselaer, y Qi "Ryan" Wang, profesor asociado de ingeniería civil y ambiental en la Universidad Northeastern, formuló un método para predecir el movimiento humano durante eventos extremos a gran escala. con el objetivo de permitir respuestas de emergencia más eficaces. El modelo también reveló una gran disparidad en el movimiento entre diferentes grupos económicos.

"A pesar de muchas variables posibles, encontramos que los cambios en el comportamiento de la movilidad humana durante varios eventos extremos exhiben una disminución hiperbólica constante", dijo Gao. "Lo llamamos 'deterioro espaciotemporal'".

Por lo general, los movimientos de las personas siguen patrones predecibles. Cuando un evento extremo interrumpe el patrón, los científicos se refieren a él como una "perturbación de la movilidad". Por ejemplo, las personas pueden dejar de viajar al trabajo, o pueden cambiar su ruta, o incluso evacuar a un refugio. Estas perturbaciones de la movilidad no solo causan desafíos cuando se entrega ayuda, sino que también tienen repercusiones financieras, médicas y de calidad de vida. La naturaleza, el alcance y la duración de las perturbaciones de la movilidad varían ampliamente.

El equipo de Gao rastreó los movimientos anónimos de 90 millones de personas en los Estados Unidos en el transcurso de seis desastres a gran escala, incluidos incendios forestales, tormentas tropicales, heladas invernales y pandemias para desarrollar un modelo unificado.

"Nuestro modelo revela la uniformidad subyacente entre las variables al incorporar la heterogeneidad entre el espacio y el tiempo", dijo Gao. "Encontramos fuertes regularidades en cuánto cambia el comportamiento de movilidad después de eventos extremos y en qué tan rápido el comportamiento de movilidad vuelve a la normalidad, lo que nos permite predecir comportamientos humanos complejos durante crisis a gran escala".

El equipo de Gao descubrió que las personas que viven cerca del núcleo de la crisis, la zona cero o donde golpea una tormenta, limitan su movilidad de manera significativa y rápida. Los que viven más lejos no alteran sus patrones de movimiento tan drásticamente. Esto es lo que se conoce como "deterioro espacial". Con el tiempo, los patrones de movilidad vuelven a la normalidad, avanzan poco a poco hacia la normalidad o se perturban aún más. El equipo tuvo en cuenta estas variables al considerar también el "deterioro temporal".

Cuando el equipo aplicó el modelo a la pandemia de COVID-19, reveló grandes diferencias en el movimiento entre los grupos económicos, lo que puede ayudar a explicar las diferentes tasas de infección. Las personas de áreas ricas fueron más capaces de reducir inmediatamente su movilidad y mantener ese cambio por más tiempo. Las personas que viven en áreas de bajos ingresos exhibieron un deterioro hiperbólico mayor y más rápido.

“En otras palabras, las personas más ricas pudieron distanciarse socialmente”, dijo Gao. "Las personas de bajos ingresos se vieron obligadas a volver a trabajar".

"Si los acontecimientos de los últimos años nos han enseñado algo, es que debemos hacer todo lo posible para prepararnos para las crisis", dijo Curt Breneman, decano de la Escuela de Ciencias Rensselaer. "Este trabajo del Dr. Gao y su equipo puede informar una planificación de respuesta de emergencia mejorada y proactiva para mitigar futuros eventos extremos. También arroja luz sobre las desigualdades sociales persistentes que debemos encontrar nuevas formas de abordar".

La investigación se publica en Proceedings of the National Academy of Sciences . + Explora más

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