WEBVTT Kind: captions Language: es 00:00:00.260 --> 00:00:07.819 Me gustaría presentarles a Deborah Salon, que viene de la Universidad Estatal de Arizona. 00:00:07.819 --> 00:00:13.520 Por favor, siga adelante y comparta su pantalla. 00:00:13.520 --> 00:00:19.920 Deborah Salon: Muchas gracias. Aquí vamos. Soy una Profesora 00:00:19.920 --> 00:00:25.850 Asociada aquí en la Facultad de Ciencias Geográficas y Planificación Urbana de ASU 00:00:25.850 --> 00:00:39.220 [Universidad Estatal de Arizona] y junto con los colegas de la Universidad de Illinois 00:00:39.220 --> 00:00:50.199 en Chicago y la gente aquí hemos estado trabajando en 00:00:50.199 --> 00:01:00.069 intentar a entender los cambios de comportamiento en los hogares entre, usted sabe, antes de 00:01:00.069 --> 00:01:07.320 la pandemia a durante la pandemia y también cómo la gente espera cualquier cambio de 00:01:07.320 --> 00:01:12.520 comportamiento que podrían haber experimentado durante la pandemia para tal vez persistir 00:01:12.520 --> 00:01:18.050 incluso después de la pandemia ya no es una amenaza. Así que de eso hablaré hoy. Fuimos 00:01:18.050 --> 00:01:23.790 financiados a través de una subvención RAPID a través del programa CMMI [Innovación Civil, 00:01:23.790 --> 00:01:28.970 Mecánica y Manufacturera] de NSF [National Science Foundation] y algunos otros lugares 00:01:28.970 --> 00:01:33.000 también han ayudado a apoyar este trabajo. 00:01:33.000 --> 00:01:40.670 Así que COVID-19 ha requerido que la mayoría de nosotros realmente hagamos grandes cambios 00:01:40.670 --> 00:01:42.410 en nuestra vida diaria. 00:01:42.410 --> 00:01:46.760 Y nuestra investigación está tratando de entender tanto lo que esos cambios eran lo 00:01:46.760 --> 00:01:53.160 grande que eran y también, pero tal vez lo más importante, algunos de estos nuevos comportamientos 00:01:53.160 --> 00:01:54.320 realmente se pegan? 00:01:54.320 --> 00:01:59.479 Así que realizamos una encuesta nacional. La encuesta que llamamos la Encuesta COVIDFUTURE 00:01:59.479 --> 00:02:04.070 y se puede aprender mucho más sobre nuestro trabajo en nuestro sitio web www.covidfuture.org. 00:02:04.070 --> 00:02:09.280 Esto es para demostrarte que obviamente no estoy sola. Tengo un trabajo con un gran equipo 00:02:09.280 --> 00:02:15.310 de investigación. Esto ni siquiera en realidad - hemos añadido más miembros del equipo 00:02:15.310 --> 00:02:20.730 recientemente por lo que esto ni siquiera es totalmente representativo del grupo. Es 00:02:20.730 --> 00:02:21.730 un gran esfuerzo. 00:02:21.730 --> 00:02:26.250 La encuesta, que hemos recogido, una de la onda completa, es una encuesta de varias ondas. 00:02:26.250 --> 00:02:36.459 La ola completa fue de casi 10.000 encuestados de todo EE.UU. Hoy, voy a estar informando 00:02:36.459 --> 00:02:45.459 de los resultados en un subconjunto de esas personas, un poco más de 7000 de ellos. Así 00:02:45.459 --> 00:02:51.980 que las secciones de la encuesta- somos investigadores del transporte la mayoría de nosotros y por 00:02:51.980 --> 00:02:56.189 lo que estábamos interesados en cómo esta pandemia ha afectado los comportamientos relacionados 00:02:56.189 --> 00:03:01.579 con el transporte. En realidad, estaba bastante interesado en la presentación anterior pensando 00:03:01.579 --> 00:03:08.299 en el movimiento, ya sabes. Pero de todos modos, en nuestra encuesta se ve cómo las 00:03:08.299 --> 00:03:12.810 personas están accediendo a estas diferentes actividades: el trabajo, empleo, los estudios, 00:03:12.810 --> 00:03:16.090 salidas de compras o a restaurantes, cómo llevan a cabo su transporte a diario durante 00:03:16.090 --> 00:03:18.180 la pandemia, y las expectativas para el futuro. 00:03:18.180 --> 00:03:20.810 La encuesta duró entre 15 y 30 minutos. 00:03:20.810 --> 00:03:26.120 La primera ola se implementó a partir de abril de 2020 y se extendió hasta octubre. 00:03:26.120 --> 00:03:31.451 Los datos que presentaré hoy son realmente más de julio a octubre. El tamaño de la 00:03:31.451 --> 00:03:36.159 muestra fue de unos 9.000. De hecho, hemos recogido un adicional de alrededor de 1.000 00:03:36.159 --> 00:03:37.239 desde entonces. 00:03:37.239 --> 00:03:43.290 La segunda ola se implementó de noviembre a abril. Unas 3.000 personas respondieron 00:03:43.290 --> 00:03:49.260 a eso. Voy a hacer un par de comentarios sobre lo que encontramos en la segunda ola de hoy, 00:03:49.260 --> 00:03:52.609 pero no tengo ningún resultado formal sobre eso. 00:03:52.609 --> 00:04:00.469 La tercera ola, la vamos a implementar en aproximadamente un mes a partir de mediados 00:04:00.469 --> 00:04:05.249 de septiembre a mediados de octubre y actualmente estamos solicitando fondos para realizar dos 00:04:05.249 --> 00:04:07.809 o tres encuestas adicionales. Originalmente habíamos imaginado que un año sería tiempo 00:04:07.809 --> 00:04:12.459 suficiente para- o tal vez un año y medio sería tiempo suficiente para realmente entender 00:04:12.459 --> 00:04:19.430 el efecto durante la pandemia y post-pandemia, pero obviamente eso no ha sucedido por desgracia 00:04:19.430 --> 00:04:25.310 y así entender el impacto a largo plazo en el comportamiento de las personas que realmente 00:04:25.310 --> 00:04:28.810 necesitamos para seguir a la gente en el futuro. 00:04:28.810 --> 00:04:34.790 Solo para darte una idea de dónde vinieron nuestros encuestados. Son de todo Estados 00:04:34.790 --> 00:04:35.790 Unidos, aunque hay una sobrerrepresentación en Arizona, como pueden ver. 00:04:35.790 --> 00:04:40.650 Sabemos que para tomar en cuenta las diferencias regionales y también las diferencias entre 00:04:40.650 --> 00:04:44.490 nuestra muestra y la población de EE.UU. en su conjunto, utilizamos un esquema de ponderación 00:04:44.490 --> 00:04:48.740 y estas son las principales variables que pesamos, además de la región del país. 00:04:48.740 --> 00:04:57.690 Más detalles sobre muchos de los resultados que voy a presentar en un minuto están disponibles 00:04:57.690 --> 00:05:02.720 en nuestro breve informe publicado recientemente en las Actas de la Academia Nacional de Ciencias 00:05:02.720 --> 00:05:12.260 y voy a poner un enlace a eso. Es de acceso abierto, así que pondré un enlace en el 00:05:12.260 --> 00:05:13.260 chat después de esta presentación. 00:05:13.260 --> 00:05:17.570 Entonces, un par de cosas. Una de las grandes preguntas que tuvimos fue, en verdad, ¿le 00:05:17.570 --> 00:05:22.920 gustaría continuar una de las cosas que usted está haciendo ahora después de COVID-19 00:05:22.920 --> 00:05:29.550 ya no es una amenaza? Y este es un gráfico circular que muestra cómo la gente respondió 00:05:29.550 --> 00:05:36.160 a esa pregunta. Y tal vez no nos sorprendió, pero nos interesó ver que la gran mayoría 00:05:36.160 --> 00:05:39.230 dijo sí o tal vez a esta pregunta. 00:05:39.230 --> 00:05:43.810 Así que definitivamente hay algunas cosas que la gente está experimentando durante 00:05:43.810 --> 00:05:51.370 este tiempo de crisis que encuentran que les gusta y que podrían querer continuar. Y aquí 00:05:51.370 --> 00:05:58.290 hay solo un gráfico que muestra lo que algunas de esas cosas eran y lo más importante es 00:05:58.290 --> 00:06:04.340 que WFH significa obras desde casa trabajando desde casa al menos parte del tiempo, pero 00:06:04.340 --> 00:06:08.060 se puede ver que algunos de estos otros artículos son quizás algunas de las cosas que ha estado 00:06:08.060 --> 00:06:13.680 disfrutando durante la pandemia: pasar más tiempo con la familia, dar más paseos, gastar 00:06:13.680 --> 00:06:16.300 menos dinero, cocinar un poco más, etc. 00:06:16.300 --> 00:06:21.490 Así que solo me dedico a un par de estos resultados principales. Así que trabajando 00:06:21.490 --> 00:06:26.070 desde casa, nuestros datos pronostican no solo que hemos visto un gran aumento en el 00:06:26.070 --> 00:06:28.130 trabajo desde casa, sino que pronostican una gran continuación del aumento del trabajo 00:06:28.130 --> 00:06:34.830 desde casa. Así que pueden ver aquí el pre-COIVD, el porcentaje real era de alrededor del 23 00:06:34.830 --> 00:06:42.660 por ciento de las personas que trabajan desde casa al menos un par de veces al mes. Así 00:06:42.660 --> 00:06:45.400 que estas no son personas que trabajan desde casa todos los días, sino regularmente y 00:06:45.400 --> 00:06:49.710 con cierta frecuencia. Así que eso ha subido a más del 40 por ciento durante el período 00:06:49.710 --> 00:06:55.030 COVID y la gente espera continuar con esto. Ahora, esto es un poco engañoso que no hay 00:06:55.030 --> 00:06:58.840 mucho de una gota aquí porque estas personas están trabajando desde casa sobre todo casi 00:06:58.840 --> 00:07:04.470 todos los días mientras que este porcentaje es más una indicación de como un par de 00:07:04.470 --> 00:07:09.870 veces a la semana es más de lo que la gente generalmente está diciendo, pero en cualquier 00:07:09.870 --> 00:07:10.870 caso la gente está planeando continuar con este comportamiento. 00:07:10.870 --> 00:07:11.870 Este gráfico muestra un poco más de detalle sobre eso, pero no creo que tenga tiempo para 00:07:11.870 --> 00:07:12.870 profundizar mucho más. 00:07:12.870 --> 00:07:13.870 Un segundo tipo de comportamiento relacionado en el que estamos muy interesados es en los 00:07:13.870 --> 00:07:14.870 desplazamientos. Por lo tanto, vemos que nuestros pronósticos de datos una disminución relacionada 00:07:14.870 --> 00:07:17.270 en los desplazamientos de automóviles tal vez que es ; si la gente está trabajando 00:07:17.270 --> 00:07:21.560 desde casa al menos un par de días a la semana, se puede imaginar que esto sucedería ¿verdad? 00:07:21.560 --> 00:07:24.640 Están viajando un par de días menos, así que eso es lo que esto refleja. 00:07:24.640 --> 00:07:28.940 Hicimos muchas de nuestras preguntas y sobre lo que esperan en el futuro y luego preguntamos 00:07:28.940 --> 00:07:32.560 por qué. Y este es un ejemplo del tipo de pregunta que estábamos haciendo – si la 00:07:32.560 --> 00:07:35.730 gente dijo que anticipaba viajar menos por aire después de que COVID-19 dejara de ser 00:07:35.730 --> 00:07:37.840 una amenaza. Dijimos bien ¿por qué? Y les dio un montón de posibles razones para elegir. 00:07:37.840 --> 00:07:40.200 Y luego dividimos esas razones en cosas que eran como nuevas realizaciones como me di 00:07:40.200 --> 00:07:43.290 cuenta de que podía llevar a cabo mis reuniones de negocios usando videoconferencias o razones 00:07:43.290 --> 00:07:47.030 relacionadas con pandemias que eran más como: oh no quiero volar porque estoy preocupado 00:07:47.030 --> 00:07:48.920 por enfermarme bien. Así que pensamos que estas nuevas realizaciones podrían ser más 00:07:48.920 --> 00:07:51.510 duraderas que las razones relacionadas con la pandemia para muchas personas, pero en 00:07:51.510 --> 00:07:55.330 cualquier caso lo que podemos ver aquí es que el azul que es la nueva realización, 00:07:55.330 --> 00:07:57.160 el azul más oscuro, las cosas que eran algo neutrales es el azul medio, y luego la luz 00:07:57.160 --> 00:08:00.380 azul es las razones relacionadas con la pandemia que pensamos que podría desaparecer si COVID-19 00:08:00.380 --> 00:08:03.950 realmente no se convierte en una amenaza. Pero en cualquier caso podemos ver en el lado 00:08:03.950 --> 00:08:09.930 de los negocios hay un montón de gente diciendo que van a volar menos. No tanto en el lado 00:08:09.930 --> 00:08:12.530 personal de vuelo, pero un poco. 00:08:12.530 --> 00:08:16.880 Y la última, o quizás no la última de las últimas cosas de las que quería hablar era 00:08:16.880 --> 00:08:21.460 mencionar esa cosa. En la diapositiva anterior decía: destacar las cosas que la gente dijo 00:08:21.460 --> 00:08:25.810 que quería evitar el período de tiempo de la pandemia y una de las cosas fue dar más 00:08:25.810 --> 00:08:30.230 paseos y eso se refleja en otro aspecto de la encuesta donde le preguntamos a la gente 00:08:30.230 --> 00:08:32.870 con qué frecuencia quieren hacer diferente-utilizar diferentes modos de transporte. Y mucha gente 00:08:32.870 --> 00:08:34.640 dijo que quería caminar más. 00:08:34.640 --> 00:08:37.750 La siguiente diapositiva muestra un poco más de detalle sobre esto. 00:08:37.750 --> 00:08:43.530 Y luego creo que esto es lo último de lo que iba a hablar, que es de restaurantes y 00:08:43.530 --> 00:08:50.080 tiendas. Así que preguntamos cuántas veces la gente cenó en restaurantes antes de CODEV 00:08:50.080 --> 00:08:53.240 y cuántas veces esperaban cenar en restaurantes; semanalmente o mensualmente después de CODEV. 00:08:53.240 --> 00:09:00.190 Y se puede ver que estos comensales frecuentes- las personas que dijeron que cenan en restaurantes 00:09:00.190 --> 00:09:05.390 un par de veces a la semana o más se espera que caigan y eso es algo que creo que es probable 00:09:05.390 --> 00:09:10.230 que sea de preocupación para la industria de los restaurantes. 00:09:10.230 --> 00:09:16.510 Y no solo puedes encontrar más información sobre nuestra encuesta y nuestras publicaciones 00:09:16.510 --> 00:09:23.870 en covidfuture.org, sino que también hay un enlace a nuestros datos que está disponible 00:09:23.870 --> 00:09:27.810 gratuitamente para su descarga. En este momento la ola uno está disponible estaremos publicando 00:09:27.810 --> 00:09:32.810 la onda dos en las próximas semanas y la onda tres una vez que lo hayamos recogido 00:09:32.810 --> 00:09:34.110 y limpiado y ponderado. 00:09:34.110 --> 00:09:37.640 Así que muchas gracias y háganmelo saber y espero continuar nuestras conversaciónes 00:09:37.640 --> 00:09:38.640 más tarde. 00:09:38.640 --> 00:09:41.320 Lauren Close: Muchas gracias Deborah y es muy interesante 00:09:41.320 --> 00:09:49.300 escuchar que ya hay como un poco de un diálogo y una superposición entre algunos de los 00:09:49.300 --> 00:09:55.560 trabajos que estás haciendo y de Zhenlong quien habló justo antes. Así que ese es 00:09:55.560 --> 00:10:01.130 el punto del webinar de CIC [COVID Information Commons] y estamos muy contentos de ver esas 00:10:01.130 --> 00:10:02.010 conexiones sucediendo en tiempo real.