El catedrático de Estadística e Investigación Operativa de la Universidad de Valladolid (UVa) e impulsor de Acción Matemática contra el Coronaviurs, Alfonso Gordaliza, no tiene dudas de que «para evaluar el impacto real de las medidas de confinamiento, hace falta tener datos concretos de movilidad y eso se puede hacer fácilmente con la información que proporcionan los teléfonos móviles y la tecnología 'big data'», porque, tal como recuerda este experto, «los contagios se producen por la actividad social y laboral, y el éxito de las medidas se tiene que evaluar con esos datos».

Y ahí, los matemáticos se fijan en el modelo impulsado durante sus crisis tanto por los gobiernos chino como coreano. «Todas las sociedades del ámbito oriental lo asumen con normalidad, pero por una cuestión de idiosincrasia y no solo China por ser una dictadura, porque Corea es una democracia y la ciudadanía también se presta a que el Estado sepa todo de su movilidad, a través de sus teléfonos móviles. Y no solo lo acepta, sino que le parece bien», defiende. «En esos países tienen aplicaciones instaladas, de modo que la gente infectada estaba monitorizada con el móvil y se sabía si se movía o no. Y había aplicaciones donde los ciudadanos sabían si ahí había infectados y eso en Europa parece algo impensable», detalla Alfonso Gordaliza.

«Allí han funcionado muy bien las medidas de confinamiento, y ellos han sido capaces de pararlo de manera mucho más efectiva. Y eso que empezaron antes, sin una experiencia previa, porque cuando ha llegado aquí ya teníamos los ejemplos de China y Corea, pero parece que no hemos aprendido nada», lamenta.

datacovid. En esta misma línea, este miércoles el Gobierno dio a conocer una nueva iniciativa del estilo. Así, la Secretaría de Estado de Digitalización e Inteligencia Artificial impulsa, en colaboración con INE, un estudio de movilidad denominado DataCOVID, para el análisis de datos «anónimos y agregados» de desplazamientos de la población mientras dure la emergencia sanitaria por el Covid-19, y «durante el tiempo necesario hasta lograr que se restablezca la normalidad», para contribuir así a «una toma de decisiones más eficiente basada en los datos», tal como informó el Gobierno.