Transparència

La aplicación Radar COVID comunica alrededor del 1% del total de positivos

Solo una de cada cien personas con coronavirus notifica su positivo a la aplicación española de rastreo, según un bot que comparte en Twitter los datos de positivos de coronavirus que se reportan a través de la app Radar COVID. La aplicación de rastreo de casos está integrada en todo el estado desde el 27 de octubre, después de que la pusiera en marcha Catalunya, la última comunidad autónoma que faltaba. Todos los datos se pueden consultar en @RadarCOVIDSTATS, una cuenta creada por Pedro José Pereira, un ingeniero de datos y electrónica que ha elaborado una base de datos de acceso libre y público. Es la única manera que hemos encontrado para evaluar el impacto de la aplicación, puesto que el Ministerio de Asuntos Económicos y Transformación Digital, responsable de la herramienta, deriva la responsabilidad de las cifras en las comunidades autónomas, las encargadas de poner en marcha la herramienta creada por el Gobierno español. La única que ha dado cifras a Verificat es La Rioja que, hasta el día 22 de octubre, había reportado por esta vía 95 positivos de Covid-19. El ministerio no confirma ni desmiente los datos de @RadarCOVIDSTATS.

Hasta el 30 de octubre, los datos eran únicamente de España, pero desde el día 31, Radar COVID se ha integrado con otras aplicaciones europeas y ahora las cifras que ofrece el bot no distinguen entre los países de origen. En este artículo nos centraremos en los datos y el funcionamiento de @RadarCOVIDSTATS antes del 31 de octubre. Hay que tener en cuenta que las cifras de contagios son a nivel español, pero que las comunidades autónomas se han ido conectando a la aplicación de manera progresiva (la última fue Cataluña hace solo unos días). El porcentaje de positivos comunicados a través de la aplicación ha ido aumentando entre principios de septiembre y finales de octubre hasta acercarse al 2%.

Cogiendo los datos de positivos del Ministerio de Sanidad, hemos reproducido la metodología de @RadarCOVIDSTATS y hemos calculado qué porcentaje de positivos se comunicaron a la aplicación los días previos a la integración de Madrid (entre que se integró el País Vasco y que lo hizo la Comunidad de Madrid) descontando los positivos que hubo en Madrid y en Catalunya, dos de las comunidades con más casos, pero donde la ciudadanía todavía no podía reportar sus positivos a la aplicación. Hemos restado del total de casos notificados cada día los casos de Madrid y Catalunya (consultados en los informes diarios del ministerio) y hemos calculado la media móvil de los últimos siete días (igual que hace @RadarCOVIDSTATS).

La Comunidad de Madrid tenía códigos para repartir entre los positivos desde el 2 de septiembre, pero no implementó la aplicación hasta el 8 de octubre, después de una prueba piloto en Guadarrama. Por su parte, Catalunya se integró al Radar COVID a principios de octubre, pero no completó la conexión y empezó a distribuir códigos hasta finales de mes.

¿Cómo funciona la aplicación?

Comunicar un positivo al sistema permite que la app avise a las personas con quienes el positivo diagnosticado ha estado en contacto estrecho durante los últimos catorce días, es decir, a una distancia menor de dos metros y durante más de 15 minutos. Los dispositivos móviles se intercambian los datos por Bluetooth.

Radar COVID genera una clave aleatoria diaria (el TEK) por cada dispositivo que se la instala. De este TEK derivan los llamados identificadores de balizas Bluetooth (RPI), que se renuevan cada 10-20 minutos. Cuando dos móviles coinciden a una distancia y durante un tiempo que podría comportar un contagio en caso de positivo, se intercambian los RPI y los guardan durante catorce días. Si posteriormente una persona comunica su positivo por Covid-19, tendrá que introducir un código en la aplicación y esta enviará una notificación a todas las personas con quién haya coincidido las últimas dos semanas alertándolas que se pueden haber contagiado. Para que esto funcione hace falta que el Bluetooth esté activado en los dos dispositivos.

Los cálculos de @RadarCOVIDSTATS

"Los TEKs solo se comparten con el servidor cuando el usuario introduce el código después de una PCR positiva", explica Pereira. Para estimar el total de diagnósticos compartidos (de positivos comunicados) en la aplicación, @RadarCOVIDSTATS utiliza los TEKs que se han añadido al servidor cada día y que se han generado el día anterior. Este mapa de calor lo representa: en cada fila hay los nuevos TEKs añadidos al servidor cada día y, en las columnas, segmentados por la fecha de generación del TEK. Todos los datos de @RadarCOVIDSTATS se pueden consultar en esta tabla.

Los TEKs provienen del mismo servidor al cual se conecta Radar COVID y que la aplicación usa para funcionar, explica Pedro José Pereira a Verificat. Los TEKs del 30 de octubre, por ejemplo, se pueden descargar aquí.

Ya que los TEKs, como hemos dicho, son identificadores diarios, una persona que comparte su diagnóstico positivo puede subir un TEK (si se acaba de instalar la app) o hasta catorce (si la tiene activa desde hace tiempo) y acaba de recibir el diagnóstico. Por lo tanto, 1.847 TEKs, pueden ser 132 diagnósticos de 14 TEKs o 1.847 diagnósticos de 1 TEK. Por este motivo, para estimar cuántos positivos se comunican a la aplicación se usan solo los TEKs con fecha de generación del día anterior; de este modo hay un único TEK por cada diagnóstico y se evitan duplicidades. Este era el sistema hasta el 30 de octubre; a partir de entonces, y para unificar el recuento con los otros países, se cogen de referencia los TEKs generados dos días antes.

Pedro José Pereira insiste que lol que hace son aproximaciones porque sus datos dependen de dos factores que no puede controlar. En primer lugar, de si se añaden TEKs artificiales, que podrían hacer aumentar la estimación de diagnósticos compartidos. Pereira, pero, viendo lo que ha pasado en otros países cree que no se están usando; Suiza no lo hace y Alemania lo ha dejado de hacer. También depende de la versión del API que utilice la aplicación; los móviles con un sistema operativo iOS suben el diagnóstico en dos tandas y, por lo tanto, se cuenta dos veces. En cualquier caso, sus estimaciones son al alza. Es decir, si un día se han reportado 100 casos, quiere decir que se han reportado como máximo 100 y, en caso de que algún TEK esté duplicado, el recuento y el porcentaje sobre el total sería menor.

La proporción de positivos

Para saber qué porcentaje del total de positivos se comunican a la aplicación, @RadarCOVIDSTATS coge como referencia la base de datos del Centro Europeo de Prevención y Control de Enfermedades, que se elabora a partir de las estadísticas del Ministerio de Sanidad. En el caso de la actualización que hace el ministerio, hay que tener en cuenta la diferencia que hay de un día para el otro en la columna de casos totales; estos son los casos notificados el día previo, que no son lo mismo que los casos diagnosticados el día previo. Según explica a Verificat el departamento de prensa del ministerio, el decalaje se produce por parte de las comunidades autónomas cuando introducen los datos en el sistema de información epidemiológica Sivies, donde se tienen que introducir los datos individualizados, uno por uno, con todas sus variables.

@RadarCOVIDSTATS calcula una media móvil de siete días; cada día se suman los datos de los siete días anteriores y se dividen entre siete. Lo hace así porque el ministerio no comunica datos los fines de semana y esto hace que haya un pico de casos los lunes (que vienen del sábado y del domingo).

La información del gobierno español

El análisis de los datos de los contagios que se comunican en España a través de Radar COVID se puede hacer gracias a esta iniciativa, puesto que el gobierno español no hace públicos, de momento, estos números. En Europa, pero, sí que lo hacen, por ejemplo, Suiza o Italia.

Lo que sí que hizo el ejecutivo de Pedro Sánchez fue liberar el código de la app, que permite investigar y entender su funcionamiento interno. De este modo, la ciudadanía y los expertos (que lo habían pedido hacía tiempos) pueden auditar la aplicación. El código se puede consultar en GitHub.

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El ingeniero informático Josep Maria Ganyet nos ha ayudado a elaborar esta información.

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