| dc.description | Resumen: Determinar la relación de los patrones de movilidad sobre la evolución de la pandemia de COVID-19, tiene aplicación potencial en mejores políticas para controlar la pandemia. Google disponibiliza datos de movi lidad de cada país donde se registran los cambios porcentuales promedios de la población sobre 6 categorías: 1) Espacios recreativos cerrados, 2) supermercados y farmacias, 3) estaciones de transporte, 4) parques y lugares abiertos, 5) lugares de trabajo y 6) zonas residenciales. Además, tenemos la serie de casos diarios reportados de COVID-19 a lo largo de la pandemia. En este trabajo aplicamos un suavizado semanal a todas las secuencias de tiempo y además calculamos un factor de variación entre el número de casos reportados en 21 días y el número de casos reportados actual. Después se aplica un (i) análisis de componentes principales con las series de movilidad etiquetadas según el factor de variación de reportados y (ii) un análisis de correlación entre las series de movilidad y el factor de variación de reportados. Los resultados sobre los datos de Argentina, Brasil, Canadá, Chile, Estados Unidos, India, México, Polonia, Rusia y Turquía, muestran que los datos de movilidad pueden ser más o menos determinantes dependiendo del país. Además, que las tendencias de movimiento en áreas residenciales están significativamente correlacionadas a la reducción de los casos reportados en la mayoría de los países, sin embargo, las correlaciones de las variables de movilidad pueden variar bastante de país en país. | |
