Social Mobility Patterns in the World's Populated Cities Through COVID-19

Objective: identify social mobility patterns in the world's most populated cities from the ravaging pandemic of COVID-19 and the confinement and social distancing measures. Method: ternary diagrams to examine the simultaneous movement to different places (grocery, services, parks, workplaces, residence, and transit). Specifically, we use crosshair ternary plots and a Gaussian Kernel Density Estimator (KDE) for ternary density diagrams. Results: for the most part, the mobility reduction was between 40% and 60% in the selected cities. Nevertheless, there were more significant transit cases, but not workplaces or residences, suggesting that the informal market may absorb part of the labor work. Limitations and implications: the main limitation of this analysis is in scaling the data since the mobility statistics represent negative percentages. Main contribution: the work's principal contribution and originality lie in using ternary diagrams, allowing the identification of social mobility patterns in the largest cities and understanding how displacement of populations has changed since COVID-19.Patrones de movilidad social en las ciudades más pobladas del mundo durante el COVID-19El objetivo de la presente investigación es identificar patrones de movilidad social en las ciudades más pobladas a nivel mundial a partir del confinamiento y las medidas de distanciamiento para contrarrestar los efectos del COVID-19. Se utilizan diagramas ternarios para examinar simultáneamente el desplazamiento hacia distintos lugares (bienes, servicios, parques, lugares de trabajo, residencia y tránsito), específicamente, se utilizan diagramas de tipo crosshair y de densidad mediante un Kernel Gaussiano. De manera general, la reducción de movilidad fue entre 40% y 60% en las ciudades seleccionadas, se registran algunos casos con mayor tránsito, pero no hacia los lugares de trabajo o a residencia, por lo que la reincorporación laboral para algunas ciudades se puede estar dando en el mercado informal. La principal limitación se encuentra en el escalamiento de los datos puesto que las cifras de movilidad representan porcentajes negativos. La aportación principal y originalidad del trabajo reside en el uso de los diagramas ternarios, permitiendo identificar patrones de movilidad social en las grandes ciudades y entender la forma en cómo ha cambiado el desplazamiento a partir del COVID-19