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La rápida propagación del coronavirus se debe, en parte, a la elevada densidad de población de las grandes ciudades, donde las aceras abarrotadas, los grandes edificios y el transporte público facilitan la transmisión del virus. En las zonas rurales, sin embargo, la situación no es tan acuciante, ya que el espacio disponible para cada persona es mucho mayor.
Por simple lógica, vivir en zonas menos pobladas resulta más seguro que hacerlo en las grandes urbes. Pero los alcaldes de los pueblos y ciudades pequeñas, que también quieren mantener a la gente segura, ven con recelo la migración de las grandes urbes al medio rural. De este modo, durante los meses de pandemia, ha prevalecido el cierre de fronteras nacionales y la limitación de movilidad entre distintas regiones y provincias.
Sin embargo, en un artículo recién publicado en la revista Chaos, un equipo de investigadores ha puesto a prueba esta hipótesis para descubrir si, efectivamente, el confinamiento y las prohibiciones de viaje son las formas más efectivas de frenar la propagación de una enfermedad pandémica.
En concreto, compararon los efectos de esas medidas con los que tendría el movimiento de personas de las ciudades más grandes a las más pequeñas. Y descubrieron que esa "migración unidireccional" a las zonas rurales menos pobladas resultaría mucho más efectiva que los cierres de fronteras, tanto nacionales como regionales.
"En lugar de dar por sentada la movilidad, o la falta de movilidad -explica Massimiliano Zanin, primer investigador del estudio- decidimos explorar cómo una movilidad alterada afectaría a la propagación de la pandemia. La gente siempre asume que cerrar fronteras es bueno. Pero descubrimos que casi siempre es malo".
Los investigadores trabajaron con un modelo simplificado, sin muchos de los detalles que afectan a los patrones de migración y propagación de las enfermedades, y se centraron en los cambios en la densidad de población para hacer sus cálculos.
Lo que hallaron fue que las prohibiciones de viaje resultan menos efectivas que la migración de las personas a áreas menos densas. En su modelo, en efecto, de ese modo la propagación de la pandemia se reducía considerablemente.
Zanin y su colaborador, David Papo, situaron en su simulación a un grupo hipotético de personas en dos lugares diferentes, asumiendo que sus desplazamientos se realizaban según patrones de movimiento aleatorios.
Para su trabajo utilizaron la dinámica SIR, habitual en los estudios epidemiológicos de expansión de enfermedades. Las siglas SIR significan Susceptible, Infectado y Recuperado, clasificaciones que se utilizan para etiquetar grupos en una simulación y para rastrear la propagación de la enfermedad de acuerdo con sus interacciones.
Para su estudio, los investigadores ejecutaron 10.000 interaciones diferentes de la simulación para determinar cómo era la propagación de la enfermedad entre las personas de los dos lugares cuando la migración era unidireccional, de ciudades muy pobladas a pueblos con menos densidad de población.
Los resultados fueron concluyentes. Si bien el desplazamiento desde las grandes ciudades a las zonas rurales resultaba ser algo más peligroso para los habitantes de los pueblos, en general, y en una situación de pandemia global, la reducción de la densidad de personas en las áreas más densamente pobladas era mucho mejor para la mayoría.
"La colaboración entre diferentes gobiernos y administraciones -concluye Zanin- es un ingrediente esencial para controlar una pandemia, y se debe considerar la posibilidad de hacer sacrificios a pequeña escala para alcanzar un beneficio global".