Siempre me ha parecido exagerado enfatizar que ciertos eventos cambian de forma importante “la historia”. Sin embargo, los últimos años quizá nos han regalado un par de excepciones. Un ejemplo claro lo tuvimos hace seis años: la pandemia de COVID-19. En cuestión de días, descubrimos la importancia de las interacciones sociales, tanto para cuidar la salud individual y pública como para la subsistencia económica, el bienestar mental y muchas otras dimensiones de la vida cotidiana.
Durante la pandemia, más allá de la evidente dimensión económica, salir o no salir de casa, usar cubrebocas, vacunarse, entre otras medidas de salud pública, se volvieron decisiones individuales alineadas con identidades políticas. En Estados Unidos fue el caso de los republicanos; en Brasil, de los bolsonaristas.
En México, el gobierno dijo una cosa y el presidente hizo otra. En contraste con los gobiernos de populismo de derecha, diferentes secretarías del gobierno federal, encabezado entonces por Andrés Manuel López Obrador, implementaron medidas de prevención y distanciamiento social para mitigar los impactos de la pandemia en la salud y la economía.
El 14 de marzo de 2020, el gobierno anunció la Jornada Nacional de Sana Distancia (JNSD) y el adelanto de las vacaciones de Semana Santa. No obstante, desde los primeros días en que la comunicación oficial empezó a enfatizar la importancia del COVID-19 y las medidas de prevención, el presidente continuó sus actividades como si nada. Ese mismo fin de semana del anuncio, AMLO aparecía en redes sociales de gira en Guerrero, en medio de multitudes y abrazando a personas.
El 16 de marzo, durante la conferencia mañanera, el subsecretario Hugo López-Gatell fue cuestionado sobre el riesgo que representaba esa conducta para la salud del presidente y de quienes lo rodeaban. Su respuesta fue inverosímil: “La fuerza del presidente es moral, no es una fuerza de contagio”.
Motivados por observar, desde casa, ese contexto, María Montoya Aguirre, Federico Daverio y yo quisimos investigar qué rol jugaban la afiliación política y las contradicciones entre el mensaje del gobierno federal y el mensaje personal de AMLO.
De forma concreta, nos preguntamos: ¿las identidades políticas en México, dígase ‘el oficialismo’ y ‘la oposición’, jugaron un papel en cómo los individuos acataron las guías de distanciamiento social? De ser así, ¿qué implicaciones tuvo para las tasas de contagio y defunciones relacionadas con COVID-19?
Para responder estas preguntas, combinamos tres fuentes de datos. Primero, utilizamos indicadores de movilidad fuera de casa de alta resolución, que nos permiten medir qué tanto se cumplía el distanciamiento social. Estos se construyen a partir de datos anónimos de teléfonos celulares, que permiten rastrear cuánto se movía la población fuera de su hogar en áreas geográficas muy pequeñas durante el primer mes de la pandemia.
Combinamos los datos de movilidad con los resultados electorales de la elección presidencial de 2018 a nivel de sección electoral, un área geográfica del tamaño de unas pocas manzanas, que usamos como medida del apoyo local a AMLO y a Morena. Por último, recopilamos datos municipales sobre casos confirmados y defunciones por COVID-19.
Antes de estudiar si el apoyo a Morena causó mayor movilidad, hay que tomar en serio una objeción importante: las zonas donde AMLO ganó más votos no son iguales al resto del país. Tienden a tener más trabajadores informales que no pueden darse el lujo de quedarse en casa, menor acceso a servicios de salud y condiciones de vivienda distintas. ¿No podrían ser esas características, y no la afinidad política, las que expliquen las potenciales diferencias en el comportamiento?
Aquí es donde entra una de las contribuciones técnicas del trabajo, que vale la pena explicar de forma intuitiva. Imaginemos que queremos saber si tomar clases particulares de matemáticas mejora las calificaciones de un estudiante. El problema es que los estudiantes que toman clases particulares suelen ser más aplicados o tener padres más involucrados. Comparar directamente a quienes toman clases con quienes no las toman mezcla el efecto de las clases con esas diferencias previas.
Una solución es encontrar algo que haya empujado a algunos estudiantes hacia las clases particulares por razones ajenas a sus propias características; por ejemplo, que su vecino resultara ser, casualmente, un maestro de matemáticas retirado. Ese “empujón externo”, que en economía llamamos variable instrumental, nos permite aislar el efecto de las clases de todo lo demás.
En nuestro caso, necesitábamos algo que explicara por qué Morena obtuvo más votos en ciertas zonas por razones independientes de las condiciones socioeconómicas locales. Lo que utilizamos fue el derrumbe de los partidos tradicionales. Entre 2015 y 2018, el PAN, el PRI, el PRD y otros partidos colapsaron de manera dramática, pero ese colapso fue geográficamente desigual: en algunos municipios cayeron más que en otros por razones ligadas a escándalos regionales, problemas organizativos internos o la pérdida de figuras políticas locales clave. Zonas que históricamente dependían más de esos partidos, y que vivieron su colapso en municipios cercanos, terminaron votando más por Morena casi “por descarte”, no necesariamente porque sus habitantes se hubieran vuelto más afines a su proyecto.
Ese mecanismo nos da la variación ajena, casi fortuita, que necesitamos: podemos comparar zonas con niveles similares de marginación y estructura económica, pero que difieren en su apoyo a Morena por razones ligadas al derrumbe de los partidos, no a las condiciones locales.
El resultado central es contundente: las zonas con mayor apoyo electoral a Morena salieron más a la calle después del anuncio de la JNSD en marzo de 2020. Y esto se sostiene sin importar cómo lo miremos. La Figura 1 compara qué tan diferente era la movilidad fuera de casa entre grupos de cuadras o manzanas pro-Morena y grupos con menor apoyo a Morena. Antes del anuncio, ambos grupos se comportaban de forma idéntica: no había diferencias. Inmediatamente después, las zonas con mayor apoyo a AMLO empezaron a salir más, y esa brecha se mantuvo durante las dos semanas siguientes.
Figura 1. Las zonas pro-Morena salieron más a la calle tras el anuncio de la JNSD
Si comparamos cuadras o manzanas dentro de un mismo municipio, donde unas votaron más por Morena y otras menos, el patrón aparece. Si, en cambio, comparamos municipios enteros con distintos niveles de apoyo al partido del presidente, el patrón también aparece. En ambos casos, el resultado se mantiene incluso después de descontar el efecto de otras diferencias importantes entre zonas: pobreza, informalidad, acceso a servicios de salud o densidad de población, entre otras. El apoyo a Morena predice mayor movilidad por encima de todo eso.
Pasar de un municipio con bajo apoyo al partido del presidente a uno con alto apoyo implica niveles de movilidad hasta 19% mayores respecto a la caída promedio observada en todo el país durante las primeras dos semanas. No es una diferencia marginal: es la diferencia entre acatar o no una política de salud pública en medio de una emergencia sanitaria.
Aún más: esa diferencia de comportamiento tuvo consecuencias reales. Cada punto porcentual adicional de voto a Morena en 2018 se asocia con un aumento de 2.4% en los casos acumulados de COVID-19 un mes después del anuncio de la JNSD, y de 3.1% en las muertes un mes y medio después.
Usando un modelo epidemiológico estándar, el tipo de simulación que los epidemiólogos utilizan para proyectar cómo se propaga una enfermedad, encontramos que las diferencias partidistas en movilidad podrían explicar por qué los municipios con mayor apoyo a Morena tuvieron más contagios y muertes durante los primeros dos meses de la campaña de distanciamiento social. La Figura 2 lo ilustra: al incorporar las diferencias de movilidad entre grupos al modelo, los contagios simulados siguen de cerca los contagios observados en ambos tipos de municipios.
Figura 2: Municipios pro-Morena: más movilidad, más contagios
Identificar el efecto de la afiliación política es una cosa; entender por qué ocurre es otra. ¿Qué podría explicar esos patrones? ¿Son características inherentes de los votantes, como la desconfianza en la ciencia? ¿O realmente el ejemplo del presidente en la parte temprana de la pandemia jugó algún rol? Aquí los hallazgos son quizás los más provocadores.
Una explicación simplona, un poco floja, sería que los votantes de AMLO sencillamente no querían seguir el distanciamiento social. Quizá porque desconfían más de la ciencia o de las instituciones de salud, y que esa desconfianza, preexistente a la pandemia, los llevó a ignorar las recomendaciones. Pero los datos no apoyan esa lectura. Usando encuestas realizadas antes de la pandemia, encontramos que los votantes de AMLO y los de la oposición, aunque diferían en niveles de confianza en el INE y otras instituciones, tenían niveles similares de confianza en la ciencia, en universidades y en la Organización Mundial de la Salud.
Lo que encontramos, en contraste, es que el efecto partidista en la movilidad fue notablemente mayor en los municipios que el presidente visitó personalmente durante las primeras semanas de la pandemia, cuando siguió realizando giras y mítines a pesar de la JNSD, así como en zonas con mayor acceso a medios de comunicación, donde su mensaje llegaba con más fuerza. El presidente no necesitó dar una instrucción explícita de ignorar el distanciamiento: bastó con que siguiera abrazando gente, negándose a usar cubrebocas y apareciendo en eventos públicos para que sus seguidores interpretaran esa conducta como una señal de que salir no era tan peligroso.
La evidencia más llamativa es lo que ocurrió cuando la señal se invirtió. Cuando AMLO se vacunó públicamente en abril de 2021, los municipios con mayor apoyo a Morena registraron un aumento desproporcionado en la tasa de vacunación. Los mismos lugares que habían salido más durante el distanciamiento social ahora se vacunaban más, simplemente porque el presidente había cambiado de postura. Ese patrón de ida y vuelta, más movilidad cuando el presidente minimizaba el riesgo, más vacunación cuando lo avaló, es difícil de explicar si la causa fuera una desconfianza ideológica fija en la ciencia. Lo que cambia es el ejemplo del líder, no las creencias de fondo de sus votantes.
Finalmente, los propios ciudadanos parecen haber llegado a una conclusión similar: en las elecciones intermedias de 2021, los municipios más golpeados por el COVID-19 castigaron a Morena en las urnas. No a AMLO personalmente, quien mantuvo niveles de aprobación altos, sino a su partido. Una señal de que la población, en retrospectiva, asoció el costo de la pandemia con las decisiones de su gobierno.
Hay una forma de entender por qué esto ocurre. En momentos de incertidumbre extrema, como los primeros días de una pandemia, cuando nadie sabe bien qué tan grave es ni qué tan en serio tomársela, las personas buscan señales en quienes les generan confianza. Si el líder que admiras sale a la calle, abraza gente y no usa cubrebocas, esa conducta comunica algo: que quizás no es para tanto. En contextos donde un líder concentra una lealtad intensa en parte del electorado, esa señal puede mover comportamientos de forma rápida y poderosa, en cualquier dirección.
La frase de López-Gatell resultó ser, involuntariamente, más reveladora de lo que pretendía. La fuerza del presidente sí fue moral: la del ejemplo, la del símbolo, la de la señal que manda un líder con sus actos cotidianos. Y esa fuerza, según nuestros resultados, fue también una fuerza de contagio.
En contextos donde la comunicación política es directa y personalista, y donde la confianza en las instituciones es frágil, el comportamiento del líder no es un asunto privado: es política pública. Lo que el presidente hace, no solo lo que dice, moldea cómo sus seguidores se comportan en momentos de crisis. Y en una pandemia, ese efecto puede llegar a medirse en vidas.
