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

No cenário digital da saúde pública, um experimento silencioso ocorreu certa vez dentro dos smartphones de pessoas comuns. Durante o auge da pandemia, o Japão implementou uma ferramenta projetada para proteger seus cidadãos sem comprometer sua privacidade. Este aplicativo, conhecido como COCOA, não rastreava para onde as pessoas iam ou com quem se encontravam. Em vez disso, baseava-se em uma troca simples e anônima de sinais digitais entre telefones próximos. Quando dois dispositivos chegavam perto o suficiente um do outro, trocavam brevemente um código. Se uma dessas pessoas testasse positivo para o vírus posteriormente, o aplicativo poderia alertar a outra pessoa de que ela estivera nas proximidades de uma infecção, tudo isso mantendo as identidades de ambas completamente ocultas. O sistema foi projetado para rodar silenciosamente em segundo plano, registrando esses encontros como "janelas de exposição". Por um tempo, esses registros digitais viveram nos telefones de milhões de pessoas, um registro silencioso de proximidade que poderia ajudar as pessoas a fazer escolhas mais seguras. No entanto, como muitas medidas temporárias em uma crise, o sistema tinha uma data de validade. Quando o aplicativo parou de funcionar, os dados armazenados nos dispositivos foram perdidos no vazio, deixando uma pergunta aos pesquisadores: o que exatamente aqueles registros mostravam enquanto o sistema ainda estava vivo?

Um estudo descritivo publicado recentemente tenta responder a essa pergunta examinando os registros preservados de apenas dois indivíduos que mantiveram seus dados após o encerramento das operações do aplicativo. Os pesquisadores focaram na sétima onda da pandemia no Japão, um período que incluiu uma mudança significativa de política no final de setembro de 2022, quando o governo alterou a forma como os casos eram reportados. O estudo acompanha as pegadas digitais de dois observadores distintos durante esse período. O primeiro observador trabalhava em um hospital em Tóquio e se deslocava quase inteiramente de carro particular, uma rotina que provavelmente limitou seu contato com outras pessoas. O segundo observador vivia na província de Kyoto e passava a maior parte do tempo em casa. Ao examinar os arquivos exportados de seus telefones, os pesquisadores puderam ver exatamente quando essas duas pessoas estiveram perto de alguém que poderia estar infectado, quanto tempo esses encontros duraram e quão forte era o sinal entre os telefones.

Os registros revelaram um padrão que espelhava a ascensão e queda geral da sétima onda da pandemia. Entre o início de abril e o final de setembro, um período abrangendo 176 dias, o observador baseado em Tóquio registrou 358 potenciais janelas de exposição, enquanto o observador de Kyoto registrou 261. Quando os pesquisadores observaram os totais semanais, viram que o número de encontros registrados subiu acentuadamente em julho e depois declinou em setembro, acompanhando de perto a contagem diária de novos casos relatados em cada província. A conexão era forte o suficiente para que os altos e baixos dos registros dos dois observadores se movessem em sintonia com as tendências nacionais. No entanto, quando os pesquisadores observaram as mudanças semana a semana, a conexão tornou-se muito mais fraca. Os registros não reagiam instantaneamente a cada pequena flutuação no número de novos casos, sugerindo que os logs do aplicativo capturavam o pulso geral do surto, mas perdiam os detalhes mais finos do dia a dia.

Um olhar mais atento à natureza desses encontros mostrou que a maioria deles era provavelmente de baixo risco. O aplicativo atribui um peso a cada encontro com base na força do sinal entre os dois telefones, o que serve como um substituto para distância e duração. A vasta maioria das janelas registradas para ambos os observadores caiu na categoria com o menor peso, indicando que os telefones estavam ou distantes ou o sinal era fraco demais para sugerir uma interação próxima e prolongada. Para o observador de Tóquio, 97,2 por cento das janelas registradas estavam nesta categoria de menor peso, e para o observador de Kyoto, o número era de 93,1 por cento. Isso sugere que, embora o aplicativo estivesse detectando proximidade constantemente, a maioria dessas detecções não era do tipo de contato próximo e sustentado que tipicamente leva à transmissão.

O estudo também capturou o efeito imediato de uma importante mudança de política. Em 26 de setembro de 2022, o Japão revisou sua abordagem ao relato obrigatório de casos, o que alterou o fluxo de dados para o aplicativo. Após essa mudança, o número de janelas registradas caiu drasticamente. O observador de Tóquio viu sua contagem cair de 45 encontros nos 27 dias antes da revisão para apenas três nos 27 dias após a mudança. O observador de Kyoto, que havia registrado 25 encontros no mesmo período pré-revisão, não registrou nenhum em os 23 dias seguintes à mudança. Esse declínio acentuado indica que a mudança de política teve um impacto tangível nos dados que o aplicativo podia coletar, embora os pesquisadores observem que não podem separar esse efeito de outros fatores, como mudanças na forma como as chaves de diagnóstico eram fornecidas, quantas pessoas continuavam a usar o aplicativo ou atualizações nos próprios sistemas operacionais de telefone.

Em última análise, este exame em pequena escala dos dados de dois usuários serve como um lembrete da complexidade envolvida na análise de registros de saúde digital após o fato. O estudo não pretende provar o quão eficaz o aplicativo foi na prevenção da propagação do vírus, nem oferece uma medida definitiva de seu sucesso. Em vez disso, destaca que os dados deixados no dispositivo de um usuário são o produto de muitas partes móveis: as definições usadas para contar uma exposição, as datas em que os dados foram recuperados e o histórico de mudanças de software e de política que ocorreram ao longo do tempo. Os registros preservados por esses dois usuários mostram que o aplicativo estava, de fato, capturando o ritmo da onda da pandemia, mas a história que eles contam é matizada, moldada pelas circunstâncias específicas dos usuários e pelas regras mutáveis do próprio sistema.