Exposure Records Preserved by Two Users of Japan's COVID-19 Contact-Confirming Application During the Seventh Wave: A Descriptive Study

En el paisaje digital de la salud pública, un experimento silencioso tuvo lugar una vez dentro de los teléfonos inteligentes de personas comunes. Durante el apogeo de la pandemia, Japón desplegó una herramienta diseñada para proteger a sus ciudadanos sin comprometer su privacidad. Esta aplicación, conocida como COCOA, no rastreaba a dónde iba la gente ni con quién se encontraba. En su lugar, dependía de un intercambio simple y anónimo de señales digitales entre teléfonos cercanos. Cuando dos dispositivos se acercaban lo suficiente el uno al otro, intercambiaban brevemente un código. Si una de esas personas resultaba contagiada por el virus más tarde, la aplicación podía alertar a la otra persona de que había estado en las inmediaciones de una infección, todo ello manteniendo las identidades de ambas partes completamente ocultas. El sistema fue diseñado para funcionar silenciosamente en segundo plano, registrando estos encuentros cercanos como "ventanas de exposición". Durante un tiempo, estos registros digitales vivieron en los teléfonos de millones de personas, un registro silencioso de proximidad que podía ayudar a las personas a tomar decisiones más seguras. Sin embargo, como muchas medidas temporales en una crisis, el sistema tenía una fecha de caducidad. Cuando la aplicación dejó de funcionar, los datos almacenados en los dispositivos se perdieron en el vacío, dejando a los investigadores con una pregunta: ¿qué mostraban exactamente esos registros mientras el sistema aún estaba vivo?

Un estudio descriptivo publicado recientemente intenta responder a esta pregunta analizando los registros preservados de solo dos individuos que conservaron sus datos después de que la aplicación dejara de operar. Los investigadores se centraron en la séptima ola de la pandemia en Japón, un periodo que incluyó un cambio de política significativo a finales de septiembre de 2022, cuando el gobierno cambió la forma en que se reportaban los casos. El estudio sigue las huellas digitales de dos observadores distintos durante este tiempo. El primer observador trabajaba en un hospital en Tokio y se desplazaba casi exclusivamente en coche privado, una rutina que probablemente limitó su contacto con otros. El segundo observador vivía en la prefectura de Kioto y pasaba la gran mayoría del tiempo en casa. Al examinar los archivos exportados de sus teléfonos, los investigadores pudieron ver exactamente cuándo estas dos personas habían estado cerca de alguien que podría haber estado infectado, cuánto duraron esos encuentros y qué tan fuerte había sido la señal entre los teléfonos.

Los registros revelaron un patrón que reflejaba el ascenso y descenso general de la séptima ola de la pandemia. Entre principios de abril y finales de septiembre, un periodo que abarcó 176 días, el observador de Tokio registró 358 posibles ventanas de exposición, mientras que el observador de Kioto registró 261. Cuando los investigadores observaron los totales semanales, vieron que el número de encuentros registrados aumentó bruscamente en julio y luego disminuyó en septiembre, siguiendo de cerca el recuento diario de nuevos casos reportados en cada prefectura. La conexión era lo suficientemente fuerte como para que los altibajos de los registros de los dos observadores se movieran al unísono con las tendencias nacionales. Sin embargo, cuando los investigadores analizaron los cambios semana a semana, la conexión se volvió mucho más débil. Los registros no reaccionaron instantáneamente ante cada pequeña fluctuación en el número de nuevos casos, lo que sugiere que los registros de la aplicación capturaban el pulso general del brote pero perdían los detalles más finos del día a día.

Un examen más detallado de la naturaleza de estos encuentros mostró que la mayoría de ellos eran probablemente de bajo riesgo. La aplicación asigna un peso a cada encuentro basado en qué tan fuerte era la señal entre los dos teléfonos, lo cual sirve como un indicador de la distancia y la duración. La gran mayoría de las ventanas registradas para ambos observadores se situaron en la categoría con el peso más bajo, lo que indica que los teléfonos estaban o bien lejos el uno del otro o la señal era demasiado débil para sugerir una interacción cercana y prolongada. Para el observador de Tokio, el 97,2 por ciento de las ventanas registradas estaban en esta categoría de menor peso, y para el observador de Kioto, la cifra fue del 93,1 por ciento. Esto sugiere que, si bien la aplicación detectaba proximidad constantemente, la mayoría de estas detecciones no eran el tipo de contacto cercano y sostenido que típicamente conduce a la transmisión.

El estudio también capturó el efecto inmediato de un cambio de política importante. El 26 de septiembre de 2022, Japón revisó su enfoque sobre el reporte obligatorio de casos, lo que alteró el flujo de datos hacia la aplicación. Tras este cambio, el número de ventanas registradas cayó drásticamente. El observador de Tokio vio cómo su recuento bajaba de 45 encuentros en los 27 días anteriores a la revisión a solo tres en los 27 días posteriores al cambio. El observador de Kioto, que había registrado 25 encuentros en el mismo periodo previo a la revisión, no registró ninguno en los 23 días posteriores al cambio. Esta fuerte disminución indica que el cambio de política tuvo un impacto tangible en los datos que la aplicación podía recolectar, aunque los investigadores señalan que no pueden separar este efecto de otros factores, tales como cambios en cómo se suministraban las claves de diagnóstico, cuántas personas continuaban usando la aplicación o las actualizaciones de los sistemas operativos de los teléfonos mismos.

En última instancia, este pequeño examen de los datos de dos usuarios sirve como un recordatorio de la complejidad que implica analizar los registros de salud digital a posteriori. El estudio no pretende demostrar qué tan efectiva fue la aplicación para prevenir la propagación del virus, ni ofrece una medida definitiva de su éxito. En cambio, destaca que los datos dejados en el dispositivo de un usuario son producto de muchas partes móviles: las definiciones utilizadas para contar una exposición, las fechas en que se recuperaron los datos y la historia de los cambios de software y de política que ocurrieron a lo largo del tiempo. Los registros preservados por estos dos usuarios muestran que la aplicación estaba, de hecho, capturando el ritmo de la ola pandémica, pero la historia que cuentan es matizada, moldeada por las circunstancias específicas de los usuarios y las reglas cambiantes del propio sistema.