Perfil da mobilidade mundial e COVID-19

Empregando as informações disponibilizadas gratuitamente pela plataforma Google Mobility, através do projeto COVID-19 Community Mobility é possível identificar o perfil de mobilidade da população a frequência e o tempo de permanência em diferentes áreas e serviços (parques, residências, supermercados, local de trabalho, etc.). Estas informações são de extrema importância, pois possibilitam identificar os hábitos de mobilidade populacional durante o período de quarentena e auxiliar nas tomadas de decisões por parte dos gestores públicos. 

Estão sendo criados gráficos e mapas para  mostrar a variação percentual do tempo médio de deslocamento, frequência e permanência da população durante a pandemia em relação ao período de referência (entre 3 de janeiro e 3 de fevereiro, 2020). Estes gráficos e mapas dinâmicos são atualizados frequentemente e estão divididos nas seguintes categorias:

Análise da mobilidade da população do Rio Grande do Sul e da cidade de Nova Iorque, NY e Buenos Aires.

Comparação da mobilidade da população do Rio Grande do Sul e as cidade de Nova Iorque (NY) e Buenos Aires (BA). Nova iorquinos e os porteños estão respeitando mais a quarentena que os gaúchos. Até agora o dia de menor mobilidade no RS foi no dia 10/04, Sexta-feira Santa! 

Algumas constatações interessantes:

Perfil de mobilidade para os diferentes estados brasileiros e Distrito Federal.

Informações e sugestões: Prof. Rafael Haag, rafael-haag@uergs.edu.brLaboratório de Estudos Avançados Multidisciplinares - LEAMNúcleo Temático: Tecnologias Sustentáveis
Referências:
Google COVID-19 Community Mobility Reports: Anonymization Process Description (version 1.0), https://arxiv.org/abs/2004.04145
Unifying Viral Genetics and Human Transportation Data to Predict the Global Transmission Dynamics of Human Influenza H3N2, Philippe Lemey, et al.,  https://journals.plos.org/plospathogens/article?id=10.1371/journal.ppat.1003932
A global map of travel time to cities to assess inequalities in accessibility in 2015. Weiss DJ et al. Nature. 2018 Jan 18;553(7688):333-336. doi: 10.1038/nature25181. Epub 2018 Jan 10. https://www.nature.com/articles/nature25181