Modelo matemático propõe controle de contágio por covid-19 em bares restaurantes, maior foco nos EUA

Grande maioria dos contágios nos Estados Unidos vem da hotelaria. Mas é possível gerir o problema

Garçonete serve uma cerveja em um bar de Nova York, em junho.
Garçonete serve uma cerveja em um bar de Nova York, em junho.John Minchillo / AP

Com os hoteleiros protestando em meia Espanha pelas restrições aos seus negócios, e sabendo o dano que essas medidas causam a uma economia baseada maciçamente no turismo, é interessante obter dados sobre os contágios que realmente ocorrem em bares e restaurantes. As normas aplicadas agora pelas comunidades autônomas espanholas se baseiam em modelos preditivos bem gerais, que acertam quando comparam disposições extremas —ter tudo aberto contagia mais do que fechar completamente—, mas não tem a sintonia fina necessária para decidir entre o leque de ações que um gestor sanitário pode optar. Isso muda agora com uma pesquisa baseada no rastreio telefônico que demonstra que a grande maioria dos contágios nas grandes cidades dos Estados Unidos vem da hotelaria. Mas sua segunda conclusão é que há medidas intermediárias que podem minimizar os surtos sem destruir inteiramente esses negócios.

O cientista computacional Jure Leskovec e seus colegas da Universidade Stanford, Califórnia, utilizaram dados dos aplicativos dos celulares reunidos pela empresa SafeGraph. Os dados são anônimos: são de grande utilidade para analisar os movimentos das pessoas, mas não identificam ninguém concretamente. E vêm de Nova York, Chicago, Filadélfia e outras sete grande cidades. Em conjunto desenham um mapa dos movimentos de dezenas de milhões de pessoas de 57.000 bairros a bares, restaurantes, hotéis, igrejas, academias, lojas e outros lugares nos quais as pessoas entram em contato umas com as outras. Foram obtidos de março a maio, durante a primeira onda da pandemia. E os movimentos a bares e restaurantes se relacionam muito bem com a quantidade de contágios em cada bairro um mês mais tarde. É o poder do ‘big data’.

Com essa grande massa de resultados, Leskovec e seus colegas puderam construir um modelo muito mais preciso, realista e específico para o coronavírus do que qualquer coisa que tivemos antes. E, quando se tem um modelo matemático, é possível colocá-lo para trabalhar em qualquer cenário que se queira. Por exemplo, reabrir as academias de Chicago no início de maio teria causado mais 150.000 infecções; mas reabrir os bares e restaurantes teria elevado esse número a nada menos do que 600.000. Também se pode calcular o que aconteceria se fosse reaberto com 20% de capacidade, 30% e em qualquer outro nível. Por exemplo, abrir o setor de restaurantes em 20% reduziria as infecções 80% em relação à abertura total. Aí estão dados duros e previsões sólidas que os gestores públicos podem utilizar para programar suas medidas.

O trabalho também esclarece por que a covid-19 assolou os bairros pobres com mais força: a quantidade de pessoas que pode trabalhar em casa é menor, mais gente se vê obrigada a se mover de um lado a outro, e o comércio dessas regiões triplicam a densidade de público dos bairros ricos. O mero fato de ir às compras significa o dobro de risco de contágio a um pobre em comparação a um rico. Essa é a realidade.

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