O primeiro caso de infecção pelo novo coronavírus no Brasil foi confirmado pelo Ministério da Saúde no dia 26 de fevereiro, em São Paulo. Com o espraiamento do número de casos pelo território nacional, os estados começaram a decretar, paulatinamente, medidas de isolamento social para tentar conter o avanço da doença. Até o dia 4 de abril, o país já registrava mais de 10 mil casos confirmados e o número de óbitos por Covid-19 já superava a marca de 400.
Ainda não há vacina para conter essa pandemia que já produziu cerca de 64 mil mortos em todo o mundo. Em um contexto de incerteza em que pesquisadores e cientistas de todo o planeta estão correndo contra o tempo para descobrir uma forma de neutralizar essa doença, o isolamento social tem sido considerado a medida mais eficiente para se evitar o colapso dos sistemas de saúde do mundo. Como dizem, é preciso “achatar” a curva epidemiológica, distribuir os casos no tempo e assim evitar que muitas pessoas fiquem doentes ao mesmo tempo. E, com isso, evitar a sobrecarga de hospitais e da quantidade limitada de profissionais de saúde, pois mesmo que seja possível construir emergencialmente mais leitos, não seria possível formar profissionais de saúde no mesmo tempo.
No estado potiguar, em 18 de março a Governadora Fátima Bezerra decretou medidas de isolamento social em todo o estado. Pelo decreto, houve a suspensão das atividades escolares em estabelecimentos públicos e privados, o funcionamento do comércio, bares, restaurantes e demais atividades consideradas não essenciais à população. No dia 2 de abril, esse decreto foi prorrogado por mais 21 dias. No Rio Grande do Norte, até a manhã do dia 3 de abril, a Secretaria Estadual de Saúde confirmava 176 casos positivos para o novo coronavírus, 2.288 casos suspeitos e quatro óbitos.
Ainda que vários estados, e o próprio governo federal, tenham determinado isolamento social por meio de decretos, cessar a movimentação de pessoas nas ruas não tem sido uma tarefa simples. A Google disponibilizou um relatório denominado “COVID-19 Community Mobility Reports” com atualizações para 131 países e regiões sobre a circulação de pessoas para um conjunto variado de atividades, tais como, restaurantes, shopping centers, equipamentos públicos, parques, locais de trabalho, supermercados e farmácias e, também, circulação residencial. Muitos usuários de aparelhos celulares utilizam-se do sistema operacional Android, desenvolvido pela Google.
O “histórico de localização” é uma das ferramentas relacionadas ao sistema Android e, quando ativado (por padrão o sistema encontra-se desativado) pelo usuário, permite que os dispositivos móveis registrem no banco de dados do Google os locais onde o seu celular se encontra (para os usuários do sistema iOS, do iPhone, o registro só é feito quando ele usa o Google Chrome como navegador). Segundo a empresa, esses dados são armazenados em bancos de dados agregados de modo anônimo. As informações disponibilizadas para análise da mobilidade dos celulares pelo Google se referem ao período de 16 de fevereiro a 29 de março de 2020.
De acordo com informações do relatório, na média brasileira houve um aumento de 20% nos registros de circulação residencial. Ou seja, aumentou a participação de celulares que permaneceram dentro de suas casas. Uma tendência seguida por todas as unidades da federação. O estado do Rio Grande do Norte apresentou percentual similar (+20%) e se posicionou entre os cinco estados com maior registro da Google para essa situação.
Em localidades como parques (que inclui também visitas às praias), a redução da circulação de pessoas no estado potiguar foi de -74% e acima da média nacional (-70%). Com relação às estações de transporte público a redução na circulação de pessoas, segundo informações da Google, foi de -66% no Rio Grande do Norte. Nesse quesito, comparando com as demais unidades da federação, o estado potiguar ocupou a 15º posição. No que se refere às tendências de mobilidade nos locais de trabalho, a Google indicou uma redução de circulação de -33% para o Rio Grande do Norte, um valor levemente inferior à média brasileira (-34%).
Com base nesses dados, foi construído um Indicador de Circulação (Circulation Indicator) a partir da área de um gráfico de radar, onde as seis variáveis consideradas pela Google são sobrepostas em um plano polar e constituem um polígono fechado. Maiores informações o cálculo do indicador pode ser obtidas neste link. A Figura 1 apresenta a distribuição por estados e grandes regiões brasileiras para o Indicador de Circulação. Quanto maior o valor do indicador, maior a circulação de pessoas sugerida pelos registros de históricos de localização e, portanto, menor tendência de isolamento social. O estado do Rio Grande do Norte apresentou o quarto maior valor para os estados da região Nordeste.
Por outro lado, a Figura 2 indica que o padrão de circulação de pessoas no Rio Grande do Norte e no Brasil foi bastante parecido. Porém, o estado potiguar apresenta menor registro de atividades capturadas pela Google (menor área no gráfico de radar).
Resguardadas as devidas limitações desses dados, que se referem a uma tecnologia nem sempre disponível à totalidade da população ou, ao menos, a função que permite a captura desses dados nem sempre são habilitadas por todos os usuários, essas informações podem ser fontes complementares importantes para entender a mobilidade diárias das pessoas. Identificar localidades com evidências de quebra de medidas de isolamento social pode auxiliar os governos para que eles atuem de maneira mais focalizada na proteção dos indivíduos ao risco de contrair o novo coronavírus. Ou seja, é possível concentrar os esforços de conscientização e informação sobre a importância das medidas de isolamento nos locais de maior urgência.
- Maiores informações sobre o relatório “COVID-19 Community Mobility Reports” da Google podem ser obtidos em: https://www.google.com/covid19/mobility/
- Os autores dessa nota disponibilizam os dados contidos no relatório da Google para Brasil, Unidades da Federação e países em formato.csv em https://github.com/ivanovitchm/google-covid19-mobility-report.
Luciana Lima: Professora adjunta do Departamento de Demografia e Ciências Atuariais da Universidade Federal do Rio Grande do Norte e vice-coordenadora do Programa de Pós-graduação em Demografia (PPGDEM/UFRN).
Ivanovitch Silva: Professor adjunto do Instituto Metrópole Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (IMD/UFRN) e vice-coordenador do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPgEEC/UFRN).
Gisliany Alves: Graduada em Ciências e Tecnologia e em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN) e mestre em Engenharia Elétrica e de Computação (PPgEEC/UFRN).
Confira essa e outras análises demográficas também no ONAS-Covid19 [Observatório do Nordeste para Análise Sociodemográfica da Covid-19] https://demografiaufrn.net/onas-covid19