Desde el comienzo de la emergencia sanitaria, diversos equipos de investigación han modificado el foco de sus trabajos para medir su impacto en distintos ámbitos y atender a sus consecuencias.
Durante el mes de marzo, apenas iniciado el aislamiento social, una comisión coordinada por el docente del IDAES Gabriel Kessler y convocada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación elaboró un informe sobre las dificultades para afrontar las medidas derivadas de la pandemia. Algunas semanas después, un proyecto liderado por la investigadora Andrea Mastrángelo, que busca evaluar los impactos del aislamiento en sectores con necesidades básicas insatisfechas del Área Metropolitana de Buenos Aires y de Resistencia (Chaco), obtuvo financiamiento de la Agencia I+D+i. En junio se iniciaron dos investigaciones orientadas a determinar cómo afectó la situación a las pymes de la Provincia de Buenos Aires y cuáles son los obstáculos para la prevención del COVID en el Área Reconquista. Estos son apenas algunos ejemplos de cómo, desde las ciencias sociales, distintos equipos de investigación han reconfigurado sus planes de trabajo para atender a una coyuntura que, hace solo diez meses, era casi inimaginable.
Germán Rosati es docente e investigador del IDAES y, desde el laboratorio experimental FACTOR DATA, trabaja a partir del concepto de ciencias sociales computacionales para incorporar nuevas herramientas técnicas y metodológicas. Hasta inicios de este año, su proyecto principal se basaba en el análisis de fuentes censales e imágenes satelitales para estudiar la expansión de la frontera agrícola. “La irrupción de la pandemia me hizo repensar estos problemas de investigación, no para abandonarlos, pero para incorporar nuevas problemáticas vinculadas a la coyuntura de la pandemia” explica. En ese marco, lanzó recientemente el Mapa de Acceso a Bienes y Servicios Esenciales. Este proyecto, desarrollado en conjunto con la Fundación Bunge y Born, busca medir el tiempo que tardan las personas para acceder caminando a servicios esenciales como almacenes, kioscos y supermercados; bancos y cajeros automáticos; espacios verdes públicos; farmacias y hospitales públicos. En una primera etapa, el mapa se lanzó para el Área Metropolitana de Buenos Aires y, en este momento, se está trabajando en una versión nacional. A este iniciativa se suma su participación en un relevamiento dirigido a pymes industriales y de servicios de la Provincia de Buenos Aires. “La idea es cuantificar los efectos del ASPO y de la cuarentena sobre el sector productivo”, detalla Rosati sobre esta investigación, que es dirigida por la secretaria de investigación del IDAES, Verónica Robert. Entre las temáticas que evalúa este estudio se encuentran las formas de acceso a crédito y endeudamiento pre y pos pandemia, los cambios en la forma de gestión de la fuerza de trabajo, y lo que Rosati define como “las estrategias de adaptación”: el agregado, reemplazo o la eliminación de actividades para responder a la emergencia sanitaria.
La explosión del uso de nuevas tecnologías, el cambio en las dinámicas cotidianas del hogar y cómo esto se entrecruza con tareas de cuidado y desigualdades de género, es el eje de otro de los proyectos que se encuentra en fase inicial, y del que participa la investigadora del IDAES Marina Moguillansky junto a una red que abarca seis regiones del país. Se trata de una de las 16 iniciativas presentadas por IDAES en el marco de la reciente convocatoria PISAC-COVID 19. “En el contexto de pandemia y, eventualmente, de pospandemia, las tareas de cuidado que se llevan adelante en una casa se ensanchan, se compleijizan y aparecen constantemente mediadas por las tecnologías”, asegura en este sentido la socióloga. Moguillansky cuenta que “queremos investigar cómo están ocurriendo esas tareas de cuidado y cómo se distribuyen al interior de la familia en términos de desigualdades de género” y agrega que “seguramente existen realidades muy desiguales en distintas provincias del país, en sectores que mandan a sus hijos a escuelas públicas o privadas, en familias con distintos formatos: monoparentales, nucleares, extendidas”.
Pero las nuevas investigaciones surgidas al calor de la pandemia no necesariamente tienen que ver con un abordaje estricto de la coyuntura sino que, en la mayoría de los casos, se trata de evaluar cómo la irrupción del COVID-19 impacta en procesos de más largo aliento. Nicolás Grinberg, el principal responsable del proyecto “Industria 4.0 y Covid-19 en Argentina: perspectivas sobre el trabajo, la educación y las desigualdades”, detalla en este sentido que “la pandemia ocurre en el marco de una transformación de mucho más largo plazo, a la que viene a acelerar, que es la llamada cuarta revolución industrial o la industria 4.0”. Este fenómeno implica el desplazamiento casi completo del trabajo manual de las fábricas y de la producción de bienes y servicios. “Nosotros lo que planteamos es que, sobre esa base técnica y material, el COVID viene a acelerar el proceso de automatización y robotización, pero las condiciones técnicas para hacerlo ya estaban, por lo menos en potencia, bastante desarrolladas”, afirma el especialista. En el mismo sentido, Moguillansky resalta que la iniciativa que está llevando adelante se enmarca en un trabajo de investigación de ya casi una década. La socióloga explica que su investigación se inició con el objetivo de medir cómo los condicionantes de clase afectan la relación de lxs niñxs con la tecnología. “La cuestión de género apareció durante la investigación y se empezó a imponer de manera insoslayable, cuando las chicas, por ejemplo, nos contaban que no tenían tiempo para usar la computadora porque tenían que cuidar a sus hermanos menores o hacer tareas del hogar”, cuenta.
Por supuesto que, más allá de que la intención sea superar las circunstancias inmediatas y tratar de ver cómo se expresan en ella procesos de largo plazo, la pandemia plantea desafíos específicos. “Diseñar un instrumento que nos permitia captar una situación tan atípica como la que estamos viviendo es un desafío para todos”, opina Rosatti. Y concluye: “no hay una forma estándar de captar, por ejemplo, cómo cambian las actividades de una empresa en tan corto tiempo, y eso puede ser fácil de preguntar, pero procesar esos datos y convertirlos en información útil encierra muchísimas complejidades”.
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