¿Fuimos los peruanos irresponsables en el cumplimiento de la cuarentena?

Una encuesta de IEP , tomada en mayo, mostraba que el 75% de los peruanos consideraba que la principal razón por la que no se ha podido controlar la epidemia de la COVID-19 es “por los ciudadanos irresponsables que no cumplen con las disposiciones del gobierno”. Es decir, la inmensa mayoría de los peruanos considera que el contagio extendido de COVID-19 se debe a la baja disposición de la población para acatar las medidas de aislamiento social y de cuidado personal necesarias para reducir su propagación. Hay quienes explican esto en función a múltiples causas, entre las que se encuentran la alta informalidad, precarias condiciones de vida de gran parte de la población, la falta de educación o el sistema de valores de la población.

Esta visión se encuentra muy generalizada y se fundamenta en múltiples imágenes y escenas de personas incurriendo en conductas de riesgo tales como fiestas, partidos de fulbito y reuniones concurridas. ¿Son estas imágenes representativas de la conducta general de la población peruana?  Responder esta pregunta requiere de un análisis más cuidadoso de la información disponible, buscando  indicadores de las medidas no farmacológicas de cuidado frente a la COVID-19. Dado que el impacto de la COVID-19 en el Perú ha estado entre los más fuertes del mundo se esperaría que el acatamiento de la cuarentena estaría entre los más bajos también.

Mediante diversas fuentes e indicadores hemos tratado de observar la medida en la cual los peruanos tuvieron una conducta coherente con una cuarentena estricta. Hemos encontrado que, a diferencia de lo que muchos creen, el acatamiento de la cuarentena en el Perú fue más respetado que en los países más exitosos de la región.

El primer indicador consiste en Google Community Mobility Report, el cual acopia datos respecto al desplazamiento de las personas con celulares con sistema Android. Para los primeros 60 días de cuarentena, justamente cuando la epidemia se propagó con mayor rapidez, se puede observar que el Perú se encontró entre los países con mayor reducción de visitas a tiendas, supermercados, parques, estaciones de transporte y lugares de trabajo del mundo[1].  Mientras el Perú, durante abril y mayo, tuvo una reducción promedio en sus desplazamiento hacia áreas no residenciales de 72.7%, en países como Colombia, Costa Rica y Uruguay (a los cuales la COVID-19 ha impactado en menor medida) la reducción en el desplazamiento fue de 62.2%, 45.8% y 43.9% respectivamente. Se argumenta que estos reportes no son válidos para el Perú puesto que gran parte de la población no tiene acceso a smartphones, sin embargo, la penetración de smartphones en hogares a nivel nacional es 73.4% y en el caso de Lima, una de las ciudades más golpeadas por la COVID-19 del mundo es 91.2%. En Lima la reducción en el desplazamiento en el periodo mencionado llego al 75.7%.

Otra fuente de información consiste en el reporte de Big Data del BBVA Research que recolecta información respecto a la conducta de gastos en el Perú y también en Turquía, España, Estados Unidos, México, Colombia, y Argentina. Al analizar el reporte se puede observar que la caída más abrupta en pagos con tarjeta en físico (-75%) fue en el caso peruano. También tuvo la caída más fuerte en retiros de dinero de cajeros automáticos, lo cual se halla fuertemente asociado a las actividades del sector informal, llegándose a una caída de 61%.[i]

Otros indicadores de desmovilización se pueden obtener del Tablero de Impacto del Coronavirus del BID[ii]. El primer indicador llamativo consiste en el de intensidad de Congestión de Tráfico por país.  El Perú estuvo disputando con El Salvador, durante los primeros dos meses de cuarentena, el mayor grado de reducción de los episodios de congestionamiento de tránsito en América Latina. Esto nos señala la severa reducción en el uso de vehículos que se dio durante la cuarentena en Lima. Mientras el Perú, hacia el 1 octubre, ha mostrado 984 muertos por millón de habitantes El Salvador ha mostrado 130.

Otro indicador llamativo mostrado por el BID es el referente a disminución en la emisión de dióxido de nitrógeno. Este compuesto químico está asociado al uso de combustibles fósiles, es decir, su caída es un indicador de la disminución de uso de vehículos. Se acopió datos de 7 ciudades importantes de Latinoamérica, mostrándose que fue Lima en la cual se dio la caída más dramática en las emisiones.

Hay quienes podrían afirmar que datos de celulares y uso de vehículos no reflejan la conducta de la mayoría de los peruanos sino de los sectores más acomodados. En esta visión tendríamos sectores medios y altos con elevados niveles de acatamiento y sectores populares con bajísimos niveles. Pero esta visión no es coherente con los estudios de seroprevalencia en Lima que mostraron niveles de exposición a la COVID-19 sin diferencias significativas (dentro del margen de error) entre diversas zonas de Lima independientemente del nivel económico.

Los principales indicadores numéricos que nos permiten comparar el grado de acatamiento de la cuarentena a nivel Latinoamericano y mundial nos señalan no sólo que el Perú no estuvo entre los países que mostraron menores niveles de disciplina social, más bien lo contrario. La disposición al acatamiento y al sacrificio de la población fue relativamente elevada. Si se quiere entender el porqué de la mala situación del país, tal vez se debería observar con más cuidado a componentes tales como la gestión de las aglomeraciones durante la epidemia (tales como las vistas en mercados y bancos) y la baja capacidad del estado para aislar a los infectados activos (para reducir el número de vectores del virus). La detección temprana y aislamiento de los infectados activos hubiera requerido niveles de uso de test moleculares mucho mayores de los que se ha realizado en Perú.

[1] Estas son las categorías con las que trabaja esta base de datos.

[i] Información disponible en: https://www.bbvaresearch.com/special-section/graficos/

[ii] Disponible en: https://www.iadb.org/es/topics-effectiveness-improving-lives/coronavirus-impact-dashboard