Estudio realizado por Blacksmith Research y Seele Neuroscience

El efecto de la pandemia en lo económico, político y social es innegable, con un impacto bastante más notorio en la región de Latinoamérica que en otras latitudes, dada la situación actual de alternancia gubernamental, enlentecimiento económico y cambios en la dinámica social. Si bien se han realizado ya varios esfuerzos por entender el impacto del COVID-19 en nuestra vida cotidiana, todos estos esfuerzos se centran en consecuencias inmediatas, tales como la evaluación del incremento en el consumo de artículos de limpieza, el incremento en el desempleo, la migración del comercio a plataformas digitales y la aceleración de la tendencia del teletrabajo.

Sin embargo, todos estos cambios son respuestas a la inmediatez, a los primeros momentos de reacción ante una emergencia como si la crisis por la pandemia fuera efectivamente un estado momentáneo de nuestra historia. Pareciera que muchas de estas acciones tienen sólo una motivación de eventualidad como si al desaparecer la pandemia, todo regresará a la normalidad. Lamentablemente, todos los organismos internacionales que se dedican a analizar la dinámica social desde un abordaje más amplio llegan a la misma conclusión. El impacto del COVID-19 en la sociedad es permanente, y no veremos llegar ese tan esperado retorno a la normalidad.

Por el contrario, cada vez más hay más evidencia que demuestra que la crisis desatada por la pandemia no hizo sino servir de catalizador para acelerar una serie de dinámicas psicosociales que ya estaban en transición. Un ejemplo es la transformación digital. Si bien era ya una tendencia en algunos sectores empresariales, la crisis por COVID-19 obligó a sectores completos a abrazar la digitalización de la noche a la mañana. Lo mismo se puede decir de modelos económicos basados en flujos que se consideraban fuentes de flujo infinitas, tales como el turismo. Ciudades latinoamericanas cuyas economías dependían del turista extranjero vieron desaparecer su fuente de ingresos de un día a otro sin mayor posibilidad que cerrar comercios tras más de cuatro meses de una cuarentena que parece no terminar nunca. Pero estos son, otra vez, efectos momentáneos. La pregunta correcta es, ¿cómo veremos en el pasado esta pandemia? Mejor dicho, qué consecuencias de esta crisis resonarán en nuestra dinámica psicosocial los próximos diez años y voltearemos a ver al COVID-19 como ese detonador de dichas realidades.

Para dar una respuesta más allá de lo efímero que resulta retratar la inmediatez, nos dimos a la tarea de diseñar una evaluación regional de estos cambios que formarán parte de nuestra realidad postpandémica. Es decir, esta realidad donde miraremos al 2020 a la distancia como el año en que se provocaron los cambios que serán ya entonces, los ejes de nuestra vida cotidiana. Elegimos referirnos a esta época del futuro como la postpandemia, para evitar el eufemismo mediático de “nueva normalidad” que pretende mitigar una transformación que de normal tendrá muy poco y lejos de ser una novedad, será una colección de estándares a los cuales deberemos habituarnos lo más rápido posible.

Metodología

Seele Neuroscience desarrolló tres escalas de medición, una de certidumbre psicosocial, una de sentimientos actuales frente a la pandemia y otra de sentimientos futuros a diez años de la pandemia. Estas escalas fueron estandarizadas en validez y confiabilidad para generar los reactivos finales. Blacksmith Research realizó la recolección de 473 respondientes repartidos en diez países de Latinoamérica y Seele Neuroscience recolectó respuestas de 30 participantes presenciales mediante un protocolo de asociación implícita para generar un factor de corrección que permite detectar reactivos donde los participantes pudieron haber mentido o tratado de dar respuestas “correctas” o socialmente deseadas.

Los resultados del estudio se analizaron estadísticamente con pruebas de comprobación de hipótesis para determinar si existe una diferencia estadísticamente significativa (p<0.01) entre la realidad psicosocial actual y la percibida dentro de diez años. De forma adicional se realizaron algunos análisis de machine learning para encontrar posibles patrones entre los diferentes respondientes en función de sus características demográficas como edad, género o nacionalidad. De este ejercicio se desprenden cinco hallazgos relevantes, los cuales enunciamos a continuación.

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