Investigador principal: Eduardo Miller de Figueiredo
Título del artículo: COVID-19, CONFINAMIENTOS Y BIENESTAR:
Evidencia de Google Trends
Autores del artículo: Abel Brodeur, Andrew E. Clark, Sarah Fleche y Nattavudh Powdthavee
Tamaño de la muestra: Varía según el término de búsqueda.
Lugar de la intervenciónPaíses de Europa y Estados Unidos
Sector: Salud
Tipo de intervenciónEfectos de las restricciones de movimiento en el bienestar de la población.
Variable principal de interésaburrimiento, satisfacción, divorcio, compromiso, irritabilidad, soledad,
pánico, tristeza, sueño, estrés, suicidio, bienestar y preocupación
Método de evaluaciónDiferencias dentro de las diferencias
Problema de política
La pandemia de COVID-19 exigió una respuesta rápida de todos los países para salvar el mayor número de vidas posible a corto y medio plazo. Para ello, la mayoría de los países europeos y Estados Unidos impusieron confinamientos a sus residentes, siguiendo las directrices de los modelos epidemiológicos para contener la propagación del virus (Ferguson et al., 2020).
Estas restricciones a la movilidad afectan el PIB, la confianza en los gobiernos, la educación y el bienestar de la población. Las consecuencias del confinamiento incluyen el desempleo, el aislamiento social y la falta de libertad, factores de riesgo para la salud mental y la infelicidad (Leigh-Hunt et al., 2017).
Contexto de evaluación
Se están realizando investigaciones sobre la evolución del bienestar de la población durante la pandemia. Sin embargo, para evaluar plenamente este efecto, se necesitan datos previos a la pandemia y al confinamiento. En la mayoría de los estudios existentes, estos datos no están disponibles.
Para solucionar este problema de datos, los autores analizan los datos de Google Trends entre el 1 de enero de 2009 y el 10 de abril en países que implementaron un confinamiento total al final de dicho período. Esto se debe a que los indicadores de búsqueda de Google proporcionan información precisa y representativa sobre el comportamiento y la opinión actual de los usuarios en materia de búsqueda. Además, Google Trends muestra medidas agregadas de la actividad de búsqueda en una ubicación determinada y, por lo tanto, es menos vulnerable al sesgo de muestra pequeña (Baker y Fradkin, 2017).
De esta manera, el artículo contribuyó a la literatura al documentar los impactos de la restricción social en la salud mental de la población.
Detalles de la política
Los datos de Google Trends ofrecen una muestra sin filtrar de las búsquedas realizadas en Google. Una consulta de término de búsqueda en Google Trends devuelve búsquedas de un término exacto, mientras que una consulta de tema incluye búsquedas relacionadas con términos, independientemente de estos.
Por lo tanto, proporciona un índice de la intensidad de las búsquedas de temas o términos de búsqueda durante el período en cuestión y en el área geográfica solicitada. Este índice varía de 0 a 100, donde 100 representa el día con más búsquedas sobre el tema y 0 indica que un día determinado no tuvo volumen de búsquedas para el término específico.
En esta investigación, los autores utilizaron los siguientes términos de búsqueda para temas relacionados con el bienestar entre el 1 de enero de 2019 y el 10 de abril de 2020: aburrimiento, satisfacción, divorcio, compromiso, irritabilidad, soledad, pánico, tristeza, sueño, estrés, suicidio, bienestar y preocupación. Estos temas se derivan de diferentes ítems del Cuestionario de Salud General (GHQ).[ 1 ].
Por lo tanto, los autores disponen de una base de datos de estos temas para los países que introdujeron un confinamiento al final del período considerado, a saber: Austria, Bélgica, Francia, Irlanda, Italia, Luxemburgo, Portugal, España, Reino Unido y Estados Unidos.
Detalhes da Metodologia
Los datos diarios de 2019 se obtuvieron en una solicitud separada de los datos diarios de 2020. Por lo tanto, los autores necesitaron reescalar ambas series al mismo factor de escala de puntuación de 0 a 100 para poder compararlas.
Para ello, primero se calcularon las respectivas ponderaciones de interés de investigación semanales para todas las semanas del período, agregándolas para calcular el promedio semanal de búsquedas del tema en el país. cA partir de esto, se redimensionaron los datos diarios para cada período, multiplicando el promedio semanal de 2019 por el peso de interés de investigación semanal de 2019, repitiendo el proceso para el período de 2020. Finalmente, los valores se normalizaron entre 0 y 100.
Suponiendo que, en ausencia del confinamiento, el comportamiento de los usuarios de Google habría evolucionado de la misma manera que el año anterior, los autores utilizan un estimador de Diferencias en Diferencias (DiD) para estimar el efecto combinado de la pandemia de COVID-19 y los confinamientos en las búsquedas relacionadas con el bienestar. Esto se realizó comparando las búsquedas previas y posteriores al confinamiento en 2020 con las búsquedas previas y posteriores al confinamiento del mismo período en 2019, garantizando así que las variaciones estacionales entre países no influyeran en los resultados. Dado que los efectos psicológicos del confinamiento podrían haber comenzado desde el momento en que se anunció la política al público, los autores consideran la fecha en que se anunció la restricción como la "fecha del confinamiento".
En el modelo DiD, los autores utilizaron temas de búsqueda de Google relacionados con el bienestar como variable dependiente, incluyendo efectos fijos por país, estado, año, semana y día. Además, también se controló el número rezagado de nuevas muertes por COVID-19 por día por millón en el país o estado.
Para evaluar la disrupción estructural inmediata causada por el confinamiento, el estudio también realiza un Análisis de Regresión Discontinua (RDD) para identificar posibles rupturas en dos series: pre y post confinamiento. La variable dependiente es la distancia absoluta en días desde el anuncio de la orden de confinamiento: negativa para los días anteriores y positiva para los posteriores. Por lo tanto, la fecha del anuncio real o contrafactual se define como el día cero.
Resultados
Las búsquedas de "aburrimiento" en Europa experimentaron un fuerte aumento en torno a la fecha del anuncio en 2020, mientras que en Estados Unidos, que comenzó el confinamiento más tarde, esta búsqueda comenzó 10 días antes del anuncio. Este patrón solo se observó en 2020, sin cambios bruscos durante el mismo período de 2019.
También se observó un aumento notable en las búsquedas de "soledad" en Europa tras el confinamiento, algo que no se observó en Estados Unidos. Por otro lado, ambos países experimentaron un aumento en las búsquedas de "tristeza" entre una y dos semanas después del confinamiento.
La estimación de diferencias en diferencias demuestra que la variable de confinamiento produjo un aumento significativo en la intensidad de búsqueda de "aburrimiento" en ambas ubicaciones, siendo este aumento significativo al 1%. También se observó un aumento significativo en las búsquedas de "soledad", "preocupación" y "tristeza".
Otro resultado observado fue la disminución estadísticamente significativa de los índices de estrés, suicidio y divorcio en ambos países. Sin embargo, no se observó ningún efecto sobre el sueño en los países europeos. En cuanto al bienestar, los resultados difieren entre países. En EE. UU., se observó un efecto positivo en la intensidad de la investigación relacionada con el tema, mientras que en Europa tuvo un efecto negativo.
Al dividir Europa en confinamientos tempranos y tardíos, incluyendo Irlanda, Portugal y el Reino Unido en el grupo tardío, los autores observaron un efecto positivo en el bienestar relativo en el grupo tardío. Por lo tanto, observaron que el efecto del confinamiento en las medidas de bienestar suele ser más positivo en países con confinamientos tardíos. Por lo tanto, quienes iniciaron confinamientos tardíos pueden estar menos estresados, pero los beneficios para la salud pública se observaron con mayor intensidad en los países que iniciaron un confinamiento temprano.
Los resultados del Análisis de Regresión Discontinua (RDD) demostraron que el efecto inmediato del confinamiento es un aumento en las búsquedas de "aburrimiento" y "compromiso" y una reducción en las de "pánico". Sin embargo, el impacto a corto plazo en las búsquedas de "estrés", "tristeza", "suicidio" y "preocupación" fue escaso.
Lecciones de política pública
A pesar de la necesidad expresada por los gobiernos de que la sociedad se quede en casa para salvar vidas, la evidencia sugiere que la salud mental de las personas se ha visto afectada durante las primeras semanas del confinamiento. Por lo tanto, es evidente la necesidad de enfatizar los beneficios del confinamiento para la salud pública, garantizando un apoyo adecuado para quienes más lo padecen, lo cual, según Oswald y Powdthavee (2020), comienza con las generaciones más jóvenes.
Referencia
BRODEUR, Abel et al. COVID-19, confinamientos y bienestar: Evidencia de Google Trends. Revista de Economía Pública, vol. 193, p. 104346, 2021.
[ 1 ] Cuestionario General de Salud (GHQ).
