Afluencia del Metro e incidencia de COVID-19 en CDMX

El contexto

El Datatón México 2021, organizado por el programa Tu Dinero CDMX del gobierno de la Ciudad de México, convocó a equipos nacionales a proponer análisis sobre datos abiertos de la capital. En plena pandemia, entender cómo la movilidad urbana — particularmente el Metro, columna vertebral del transporte de la ciudad — influía en la propagación de COVID-19 era un problema relevante para la política pública.

El reto técnico

Construir una narrativa cuantitativa que relacionara afluencia del Metro con incidencia de COVID-19 en CDMX durante 2021, usando únicamente datos abiertos. Había que conjugar series de tiempo de diferente granularidad (diaria vs semanal), geografía (estaciones vs alcaldías) y fuentes (STC Metro, Secretaría de Salud CDMX), todo bajo tiempo de hackathon.

La solución

Pipeline en Python para ingesta y limpieza de datos abiertos del STC Metro y registros de COVID-19 del gobierno de CDMX. Alineación temporal y geográfica entre afluencia por estación y casos por alcaldía. Análisis estadístico en R con modelos de series de tiempo y correlación rezagada para identificar qué tan temprano la movilidad anticipaba picos de contagios. Visualizaciones geoespaciales sobre el mapa de CDMX para presentar hallazgos de forma accionable.

Decisiones clave

• →Trabajar exclusivamente con datos abiertos de CDMX — respetando la premisa del reto y garantizando reproducibilidad.
• →Alinear temporal y geográficamente dos fuentes heterogéneas (Metro + salud) en lugar de ajustar modelos sobre datos crudos.
• →Usar correlación rezagada para medir poder predictivo temprano de la movilidad sobre los contagios.
• →Priorizar narrativa visual clara sobre complejidad técnica — la audiencia era política pública, no académica.

Resultados

El proyecto obtuvo el 2º lugar del Datatón México 2021 entre los equipos participantes a nivel nacional. Los hallazgos aportaron evidencia cuantitativa sobre el vínculo entre movilidad en el Metro y dinámica de contagios, útil para futuras estrategias de contención en grandes urbes mexicanas.

Mi rol

Integrante del equipo Epi Mobility. Participé en el análisis de datos, la construcción de los modelos estadísticos y la preparación de las visualizaciones y narrativa final presentada al jurado del Datatón.

Lo que aprendí

En un hackathon la claridad vence a la sofisticación. Un análisis bien alineado y visualmente narrado sobre datos abiertos puede ganarle a modelos más complejos mal comunicados. También reafirmé que los datos abiertos mexicanos tienen mucho más valor del que suele extraerse si uno invierte en limpieza y alineación.