Informações da Google que permitem obter a circulação de pessoas em seis categorias de lugares com base em visitas registradas por telefones celulares, indicam que de 19 de março a 30 de abril houve tendências importantes e inéditas quanto à mobilidade da população durante a pandemia por COVID-19. Considerando as tendências^[1] de mobilidade por categorias de locais visitados para o período de 15 de fevereiro a 30 de abril, verifica-se sobretudo a partir do final desse último mês que as curvas de tendência apontam para redução da mobilidade em locais de residência, e aumento para todas as demais categorias, com destaque para os supermercados e farmácias, locais de trabalho, estações de trânsito e compras (Figura 1).

Como está o Nordeste em relação às tendências de mobilidade registradas pela Google?

Considerando apenas a categoria da Google para  locais de trabalho, verifica-se para todos os estados da Região Nordeste tendência de elevação na mobilidade ao final do período considerado (Figura 2). O estado do Maranhão, que vinha apresentando os maiores patamares de mobilidade para esse quesito, ao final do mês de abril apresentou tendência de redução. Esse estado foi o primeiro do país a anunciar medidas de confinamento com entrada em vigor no mês de maio, válidas por 10 dias, e com abrangência em quatro municípios da Região Metropolitana de São Luís [2]. Em estados que já que se encontram bastante afetados pelo COVID-19, como Ceará e Pernambuco, as tendências de mobilidade se apresentaram como as menores da região. É possível que em locais que apresentem grande volume de óbitos e casos confirmados pela doença, a percepção de risco da população seja maior, assim como a adesão às medidas de distanciamento social [3].

Como uma medida sintética das tendências de mobilidade para as seis categorias de atividades da Google, construiu-se um indicador de circulação que tem como referência o período de linha de base, ou seja, uma época anterior à pandemia por COVID-19 no Brasil. Valores elevados do indicador de circulação apontam para um menor nível de distanciamento social. Em outras palavras, quanto maior a variação percentual no indicador em relação à linha de base, maior o distanciamento social praticado dentro de cada período analisado.

A Figura 3 apresenta o ranqueamento dos estados da Região Nordeste segundo a variação percentual no indicador de circulação levando em consideração as seis métricas disponibilizadas pela Google. Na primeira coluna da Figura 3 os estados encontram-se ordenados da maior para a menor variação percentual no indicador de circulação no período de 15/02 a 19/03 e em relação à linha de base. A segunda coluna apresenta as posições alcançadas no ranqueamento por cada estado analisado de 20/03 a 30/04, também com relação ao período de referência. Em 19/03 foi anunciado decreto nacional de medidas de distanciamento social com vistas à contenção da epidemia no país, e a intenção foi analisar a variação na circulação antes e depois do decreto presidencial.

Conforme é possível verificar, de 15/02 a 19/03, portanto antes do anúncio de medidas de distanciamento social pela união, o Ceará foi o estado que alcançou maior variação percentual no indicador de circulação em relação à linha de base, portanto maior prática de distanciamento social dentro daquele período. As primeiras medidas de contenção da pandemia implementadas pelo estado cearense datam de 13 de março, por meio do Decreto Nº 33509 de 13 de março de 2020 que instituiu o comitê de instituiu o Comitê Estadual de enfrentamento à pandemia do coronavírus entre outras providências [4]. No segundo ponto no tempo analisado, o Ceará se manteve como o estado do Nordeste com maior variação percentual no indicador de circulação, e portanto, com maior nível de distanciamento social. O Ceará representa o estado do Nordeste com o maior número de casos e óbitos confirmados pela doença [5], e diante desse cenário crítico, a adesão às medidas de distanciamento social pode ter sido impulsionada por uma maior  percepção de risco da população do que em áreas menos afetadas pela doença. Chama a atenção também o caso de Pernambuco,  que saiu da última posição no período de 15/02 a 19/03 (-7,89%) para a quinta posição no período posterior (-60,62%). O Rio Grande do Norte que ocupava a antepenúltima posição no ranqueamento (variação percentual de cerca de 15% em relação à linha de base) caiu para a penúltima colocação no período de 20/03 a 30/04, embora tenha alcançado no acumulado dessas datas uma variação percentual maior do que no período anterior (-59,14%).

Distanciamento social no Rio Grande do Norte: mesma tendência brasileira?

Segundo métricas de mobilidade da Google, o distanciamento social  no  Rio Grande do Norte apresentou boa adesão dos potiguares nas primeiras semanas do decreto estadual Nº 29.524 de 17 de março de 2020, porém, poucas semanas depois as curvas apresentaram tendências de crescimentos em alguns pontos no tempo específicos, apontando para uma possível quebra no distanciamento social. Chamam a atenção as oscilações nas curvas relativas à mobilidade em supermercados e farmácias, locais de trabalho, de trânsito e também de parques, que pela classificação da Google, também inclui as praias (Figura 4).  Percebe-se também que logo após o Decreto Nº 29.634 de 22 de abril de 2020, que flexibilizou setores específicos do comércio e indústria [5], verificou-se tendência mais clara na redução da mobilidade em residências, e aumento na circulação em supermercados e farmácias, locais de trabalho, locais de trânsito e compras. Após esse decreto, a única categoria que apresentou tendência declinante foi a de parques (Figura 4).

Comparando apenas o valor do indicador de circulação no Rio Grande do Norte (sem extrair dele a variação percentual em relação à linha de base) com o Brasil ao longo do período considerado, fica ainda mais clara a tendência de crescimento na circulação geral para ambas as localidades. Ademais, a estrutura parecida das duas curvas sugerem similaridade entre o comportamento da população potiguar frente às medidas de distanciamento social e o comportamento médio do Brasil (Figura 5).

Conclusões

A análise de dados de dados de geolocalização da Google por meio de tendências de mobilidade para seis categorias de atividades e também por meio da construção de um indicador geral de circulação evidenciam que a adesão ao distanciamento social no Brasil e nos estados do Nordeste não parece seguir uma trajetória ascendente e de estabilidade. Dados do último relatório da Google divulgado em 04/05/2020 mostram que na média brasileira, a circulação de pessoas aumentou sobretudo ao final do mês de abril, uma tendência seguida por estados do Nordeste, incluindo o Rio Grande do Norte. Importante considerar que análises agregadas para um longo período no tempo pode mascarar oscilações diárias importantes nas tendências de mobilidade, bem como, variabilidades em níveis intraestaduais e intramunicipais, sendo importante comparar esses resultados com análises mais pormenorizadas em relação ao tempo e ao espaço. Contudo, os resultados obtidos acendem o alerta para que o país e unidades da federação como o próprio Rio Grande do Norte considerem medidas mais contundentes de distanciamento social para que a alta na circulação de pessoas conforme demonstrado pelos dados analisados não se converta em uma maior disseminação da doença.

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).

Luciana Lima – Professora adjunta do Departamento de Demografia e Ciências Atuariais da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (DDCA/UFRN) e vice-coordenadora do Programa de Pós-graduação em Demografia (PPgDEM/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 (UFRN).

Leonardo Bezerra – Professor adjunto do Instituto Metrópole Digital da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (IMD/UFRN) e membro do Programa de Pós-graduação em Tecnologia da Informação (PPgTI/UFRN).

Marcel Ribeiro-Dantas – Pesquisador no Institut Curie (UMR168), Mestre em Bioinformática (UFRN) e doutorando na L’école doctorale informatique, télécommunications et électronique (EDITE) da Sorbonne Université (Paris).

Confira essa e outras análises demográficas também no ONAS-Covid19 [Observatório do Nordeste para Análise Sociodemográfica da Covid-19] https://demografiaufrn.net/onas-covid19

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^[1]A fim de se retirar possíveis efeitos dos dias da semana sobre a variação de movimentação por atividade, os dados apresentados nesta figura foram sujeitos a técnicas estatísticas.

Referências:

[1] Google LLC “Google COVID-19 Community Mobility Reports.” <https://www.google.com/covid19/mobility/>. Acesso em 05/05/2020.

[2] Correio Braziliense. <https://www.correiobraziliense.com.br/app/noticia/brasil/2020/04/30/interna-brasil,850265/justica-determina-lockdown-em-cinco-municipios-do-maranhao.shtml>. Acesso em 04/05/2020.

[3] Poletti, Piero, Marco Ajelli, and Stefano Merler. “Risk perception and effectiveness of uncoordinated behavioral responses in an emerging epidemic.” Mathematical Biosciences 238, no. 2 (2012): 80-89.

[4] Leis estaduais. <https://leisestaduais.com.br/ce/decreto-n-33509-2020-ceara-institui-o-comite-estadual-de-enfrentamento-a-pandemia-do-coronavirus-e-da-outras-providencias>. Acesso em 05/05/2020. [5] Diário Oficial do Rio Grande do Norte. <http://diariooficial.rn.gov.br/dei/dorn3/docview.aspx?id_jor=00000001&data=20200423&id_doc=680833>. Acesso em 05/05/2020.