Investigadores de la Universidad de York y la Universidad de Columbia Británica han descubierto que el uso de las redes sociales es uno de los factores relacionados con la propagación del COVID-19 en decenas de países durante las primeras etapas de la pandemia.

Los investigadores dicen que este hallazgo se asemeja a otros ejemplos de desinformación en las redes sociales que van desde la fase inicial del lanzamiento de la vacuna hasta el motín del Capitolio de 2021 en los Estados Unidos.

Países con un alto uso de las redes sociales que conducen a acciones políticas fuera de línea antes de la pandemia, según lo encuestado antes de la pandemia por V-Dem (una base de datos de la Universidad de Gotemburgo), mostró la tendencia más fuerte hacia un R0 alto, un indicador de cuántas infecciones secundarias es probable que cause una persona infectada, y una propagación inicial más rápida del virus. Por ejemplo, Canadá, en comparación con los Estados Unidos, tuvo un nivel más bajo de uso de las redes sociales que condujo a acciones fuera de línea y un R0 más bajo. Un conjunto de múltiples factores, incluidas las redes sociales, podría explicar los diferentes resultados entre los dos países, aunque los hallazgos no implican causalidad.

"Lo que encontramos fue sorprendente, que el uso de las redes sociales para organizar acciones fuera de línea tendía a estar asociado con una mayor tasa de propagación de COVID-19. Esto destaca la necesidad de considerar el papel dinámico que desempeñan las redes sociales en las epidemias, "dice el profesor adjunto Jude Kong de la Facultad de Ciencias de la Universidad de York, quien dirigió la investigación con el becario postdoctoral de la Universidad de Columbia Británica, Edward Tekwa.

El equipo de investigación examinó datos demográficos a nivel nacional, enfermedad, económico, habitat, salud, características sociales y ambientales que existían antes de la pandemia en 58 países, incluyendo Ghana, Canadá y Estados Unidos. Desglosaron esas características en covariables y analizaron cuáles tenían las asociaciones más fuertes con la vulnerabilidad al virus antes de que se implementaran las intervenciones del gobierno.

"El mundo ha cambiado para modificar R0. Las redes sociales, por ejemplo, podría ayudar en lugar de lastimar ahora que tenemos información más confiable para transmitir. Pero algunos de los factores identificados en nuestra investigación no han cambiado y podrían ser informativos para las pandemias actuales y futuras. "dice Tekwa.

Kong y Tekwa encontraron un país con un número intermedio de jóvenes (entre 20 y 34 años), un factor de desigualdad GINI intermedio (la cantidad de desigualdad de ingresos en una población), y una población que vive principalmente en ciudades de más de un millón de personas fueron tres factores adicionales con la relación más fuerte con la tasa de propagación.

"Descubrimos que con una población joven más baja, la propagación fue muy baja, mientras que un país con un nivel intermedio de población joven tuvo la tasa más alta de propagación de COVID-19, "dice Kong del Departamento de Matemáticas y Estadística". Curiosamente, descubrimos que a medida que aumenta la población joven, se asoció con un menor número de casos, en lugar de un número mayor ".

Polución, temperatura, y la humedad no tuvo una relación fuerte con R0. El objetivo general era encontrar diferencias epidemiológicas de referencia entre países, dar forma a la investigación futura de COVID-19, y comprender mejor la transmisión de enfermedades infecciosas.

¿Que sigue?

"Los diferentes países tienen diferentes características que los predisponen a una mayor vulnerabilidad, "dice Kong." Cuando buscamos comparar la progresión del COVID-19 entre países, debemos tener en cuenta esas características preexistentes del país. La razón es que si solo hace un análisis simple, el resultado será engañoso ".

Comprender la fase inicial ayudará a dar cuenta de diferencias intrínsecas, a medida que las regiones intentan identificar su propia mejor estrategia de gestión en el futuro. Kong dice que ya están utilizando estos datos para informar a los responsables de la formulación de políticas en África sobre qué comunidades son más vulnerables. MÁS UNO.