Informe INSESS-COVID19: identificació de necessitats socials emergents com a conseqüència de la Covid19 i efecte sobre els serveis socials del territori

Identificació de Necessitats Socials Emergents com a conseqüència de la Covid19 i efecte sobre els Serveis Socials del territori Karina Gibert1, Toni Codina2, Xavier Angerri1 1 Centre de recerca Intelligent Data Science and Artificial Intelligence i Institut de Ciència i Tecnologia de la Sostenibilitat, Universitat Politècnica de Catalunya 2 Fundació iSocial DESEMBRE 2020 Informe INSESS-COVID19 INSESS COVID19 INESS-COVID19 Identificació de Necessitats Socials Emergents com a conseqüència de la Covid-19 i efecte sobre els Serveis Socials del territori https://insess-covid19.upc.edu/ Projecte finançat per la UPC en el marc de la convocatòria especial COVID19 del Centre de Cooperació al Desenvolupament Coordinadors: -Karina Gibert, IDEAI-UPC - Toni Codina, Fundació iSocial -Xavier Angerri: Científic de dades, IDEAI-UPC Amb la col.laboració de -Miquel Sastre: Estadístic, IDEAI-UPC -Yaroslav Hernandez, científic de dades, IDEAI-UPC Col.laboracions especials -Paula Pedrós, Subdirecció General d’Anàlisi i Planificació, DG de Serveis Socials, Generalitat de Catalunya -Carles Alsinet, Professor titular de psicologia social. Cátedra d’Innovació Social, UdL -Montse Torredeflot, Psicòloga i Educadora Social. Directora de CRAE -Massimiliano Giacalone, Professor Titular d’Estadística. U. Federico II, Napoli, Italia -Sergi Ramirez, científic de dades, IDEAI-UPC -Equips de serveis socials de Platja d’Aro i La Noguera (pilots) -Cervemakers - Institut de Cervelló -Equips de serveis socials i Regidoria de Cultura de Mollet del Vallès Karina Gibert, Toni Codina © 2020 DL: B 1506-2021 INSESS COVID19 Comitè de seguiment -Meritxell Benedí, Directora General de Serveis Socials de la Generalitat de Catalunya -Mireia Mata, Directora General d’Igualtat de la Generalitat de Catalunya -Montserrat Dolz, Subdirectora General d’Anàlisi i Planificació, DG de Serveis Socials, Generalitat de Catalunya -Miquel Angel Manzano, Analista social, Diputació de Barcelona -Albert Cònsola, Oficina de Polítiques Socials, Àrea Metropolitana de Barcelona -Sònia Oriola, Associació Catalana de Municipis i Comarques -Rafael Cuenca i Sílvia Madrid, Federació de Municipis de Catalunya Consell Assessor -Pilar Rodríguez: Vice-presidenta d’iSocial. -Aguilar, Manuel: Sotsdirector de l’Escola de Treball Social de la UB. -Picas, Josep Maria: consultor int’l en el desenvolupament de les TIC en l’entorn sanitari. -Carles Alsinet: Director de la càtedra d’innovació social de la UdL -Josep Maria Pascual, Director d’Estratègies de Qualitat Urbana-EQU. -Maria Assumpció Gonzàlez: Infermera. Impulsora dels Programes Pacient Expert i Cuidador Expert Catalunya. Amb el suport de: INSESS COVID19 INSESS COVID19 5 PART I Marc del projecte INSESS COVID19 6 INSESS COVID19 7 1 Introducció Les conseqüències de la crisi provocada per la Covid-19 han estat devastadores des del punt de vista sanitari, però tot apunta que també ho seran des del punt de vista econòmic i del benestar social. La Covid-19 ha generat una situació mai vista abans i en el moment de plantejar-nos aquest projecte, l’abril del 2020, estàvem convençuts que apareixerien necessitats socials noves que era urgent identificar per atendre adequadament. A diferència de molta de la recerca que s’ha fet i es fa en l’àmbit de la Covid-19, que se centra en la predicció de les infeccions, la supervivència, la propagació de la malaltia o el diagnòstic, INSESS-COVID19 va néixer amb la voluntat de posar l’accent en els Serveis Socials, grans oblidats de l’equació en la gestió de la pandèmia i on hi ha fortes necessitats d’aportar-hi la dada com un actiu per a la gestió i la millora del propi sistema i dels serveis als ciutadans. El projecte INSESS-COVID19 (Identificació de Necessitats Socials Emergents com a conseqüència de la Covid-19 i efecte sobre els Serveis Socials del territori), guanyador d’una de les 21 propostes finançades per la convocatòria especial Covid-19 del Centre de Cooperació al Desenvolupament de la UPC, és un estudi prospectiu per conèixer les vulnerabilitats de la població catalana i aportar elements de decisió a les 107 Àrees Bàsiques de Serveis Socials de Catalunya que hauran de fer-hi front. INSESS-COVID19 utilitza un plantejament innovador basat en uns mecanismes d’obtenció ràpida de dades a partir de processos participatius que involucren experts en serveis socials i també ciutadania; una metodologia mixta que combina tècniques de ciència de les dades, gestió del coneixement i intel·ligència artificial, la qual ha permès aportar elements de suport a l’elaboració de polítiques en matèria de Serveis Socials a Catalunya. L’eina tecnològica desenvolupada a INSESS-COVID19 constata la viabilitat de poder tenir diagnòstics ràpids de territori sempre que sigui necessari, no només en Serveis Socials, sinó en qualsevol àrea de govern, i permet superar les limitacions dels sistemes d’informació més clàssics en relació al suport a la presa de decisions en situacions inesperades. El projecte és una estretíssima col·laboració entre IDEAI-UPC i la Fundació iSocial, codirigida conjuntament per Karina Gibert (IDEAI-UPC) i Toni Codina (iSocial). Quan vam iniciar aquest viatge, el passat mes de maig, l’expectativa era que pel juliol més o menys INSESS COVID19 8 iniciaríem la desescalada, la pandèmia tocaria fi, i ens podríem concentrar a la construcció d’aquesta nova normalitat que tothom esmenta. Res més lluny de la realitat. La pandèmia encara avui ens acompanya, l’estat d’alarma també, i la situació és encara lluny d’estabilitzarse. Els rebrots de juliol van representar un fort impacte per al pla de treball del projecte. Els Serveis Socials, col·lapsats, no estaven per gaire projectes, com és natural, i l’organització dels tallers presencials que s’havien dissenyat es feia inviable amb les mesures de confinament altre cop vigents. L’equip d’INSESS-COVID19 vam posar totes les energies a replantejar el disseny per poder facilitar la participació ciutadana en l’aportació de dades, a mínim cost per a les Àrees Bàsiques de Serveis Socials i vam estendre el període de recollida d’informació fins l’últim moment, fins el passat 6 de desembre de 2020. Aquestes són les dades que hem analitzat a data d’avui. Recollides en només 4 mesos per tot Catalunya, amb la col·laboració inestimable d’una bona part de les 107 Àrees Bàsiques, a les que des d’aquí volem expressar tot el nostre agraïment per la implicació en el projecte, per l’esforç en buscar els moments per col·laborar i per la bona disposició, malgrat trobar-se en una situació molt difícil. També volem expressar un agraïment especial als professionals de Serveis Socials que van donar un impuls inicial al projecte organitzant els pilots (a Platja d’Aro i a La Noguera) o fent ús de la creativitat per trobar fórmules d’implicació de la ciutadania complementàries que els permetessin participar en el projecte malgrat la seva sobre-saturació: a Rubí, que va decidir organitzar el taller pel seu compte utilitzant els materials electrònics disponibles per a la versió lliure del taller; a Mollet del Vallès que va convocar Cultura per fer una jornada presencial i oberta per tal d’involucrar més ciutadania i aportar informació de 80 ciutadans; i a Cervemakers i l’Institut de Cervelló, que va plantejar la participació a INSESS-COVDI19 com una activitat de voluntariat dels estudiants de 4rt d’ESO que han col·laborat també com agents del projecte fent el seguiment de la participació ciutadana. El projecte ha comptat amb un comitè de seguiment i un consell assessor (detallats a la pàgina de crèdits d’aquest informe) als membres dels quals volem expressar també el nostre agraïment. La seva expertesa ha estat clau en l’orientació del projecte i alhora ens ha permès comptar amb el suport institucional de la Direcció General de Serveis Socials i de la Direcció General d’Igualtat de la Generalitat de Catalunya; la Diputació de Barcelona; l’Àrea Metropolitana de Barcelona; l’Associació Catalana de Municipis i Comarques; i la Federació de Municipis de Catalunya. INSESS COVID19 9 2 Objectius d’INSESS-COVID19 L’objectiu del projecte és estudiar les vulnerabilitats de la població catalana en els mesos posteriors a la pandèmia i aportar elements de decisió per pemetre a les 107 Àrees Bàsiques de Serveis Socials de Catalunya de fer-hi front. Les conseqüències de la crisi provocada per la Covid-19 havien estat devastadores des del punt de vista sanitari, ja en la primera onada de la pandèmia, i tot apuntava que també ho serien des del punt de vista econòmic i del benestar social. La Covid-19 havia generat una situació mai vista abans i era més que probable que apareguessin necessitats socials noves, que era urgent identificar per atendre adequadament. Per aconseguir-ho, INSESS-COVID19 proposava d’utilitzar un plantejament innovador basat en uns mecanismes d’obtenció ràpida de dades a partir de processos participatius que involucressin experts en serveis socials i també ciutadania; una metodologia mixta que combinés tècniques de ciència de les dades, gestió del coneixement i intel·ligència artificial, per permetre aportar elements de suport a l’elaboració de polítiques en matèria de Serveis Socials a Catalunya. A diferència de molta de la recerca iniciada durant els primers mesos de la pandèmia, centrada en la predicció de les infeccions, la supervivència, la propagació de la malaltia o el diagnòstic, INSESS-COVID19 ha volgut posar l’accent en els Serveis Socials, grans oblidats de l’equació en la gestió de la pandèmia. La mirada de gènere, també massa sovint oblidada, forma part central de l’esperit del projecte. 2.1 Estructura de l’informe L’informe INSESS-COVID19 s’estructura en 4 grans parts: PART I: Descriu el marc del projecte PART II: Presenta la metodologia emprada PART III: Descriu els principals resultats de la recollida de dades PART IV: Presenta les conclusions del projecte i les recomanacions per Serveis Socials INSESS COVID19 16 INSESS COVID19 17 2 Marc Conceptual La primera fase del projecte va consistir a la revisió del marc conceptual. Es van revisar les principals fonts d’informació disponibles sobre l’estructura i dades de Serveis Socials a Catalunya, a nivell de departament i d’Ajuntaments i Consells Comarcals. D’altra banda es van revisar les principals enquestes i estadístiques oficials amb informació rellevant per Serveis Socials, Per últim, l’estructura dels Serveis Socials d’atenció primària i algunes carteres de serveis i contractes marc per ubicar la naturalesa del sistema sobre el qual realitzavem el projecte També es van estudiar les xifres de població disponibles per poder determinar la grandària de la mostra esperada i encaminar el disseny mostral. 2 Identificació dels perfils d’interès En col.laboració amb els experts en Serveis Socials del consell assessor, i després d’analitzar el marc conceptual, es van definir 20 perfils de ciutadania com a perfils d’interès per al projecte, amb la intenció d’aprofundir en aquells segments de població a priori més susceptibles d’estar més fortament impactats per la COVID19. Les següents pàgines mostren el document distribuit a les entitats col.laboradores del projecte. INSESS COVID19 18 INSESS COVID19 19 INSESS COVID19 20 3 Construcció de l’instrument INSESS-COVID19 Del marc conceptual se’n va derivar una conceptualització de les àrees de la vida que es volien estudiar i es va decidir que el model de referència que seguiríem seria el model SSM.cat, un model inspirat en el Self Sufficiency Matrix de la universitat d’Amsterdam, que avalúa la vulnerabilitat social a partir de 13 àmbits de la vida diària. Així, el qüestionari INSESS-COVID19 es desevolupa focalitzant preguntes sobre aquests mateixos àmbits, però dirigides a fer aflorar, no només la vulnerabilitat social, sino també l’impacte de la COVID19 en aquesta vulnerabilitat. El resultat és un qüestionari amb 21 preguntes que generen fins a 190 items interns, d’estructures variades, segons el tipus de preguntes. Des del punt de vista de la resposta, respostes numèriques o categòriques, algunes de resposta múltiple, i algunes quadricules. L’estrutctura del qüestionari, obre blocs específics per alguns aspectes concrets i està esquematitzat a la següent pâgina 4 Infrastructura tecnològica desenvolupada Una intensa activitat tecnològica va acompanyar tota aquesta primera etapa. Bàsicament el projecte va posar en marxa la web, un servei de mail, va dissenyar un formulari digital per recollir les dades de l’enquesta, es va fer el disseny de la infractructura tecnològica de suport i es van prendre decisions sobre els servidors a utilitzar pel projecte, etc. La web del projecte insess-covid19.upc.edu manté dues vistes separades, una per les ABSS que col.laboren amb l’organització dels tallers i una pels ciutadans participants. Després de posar en marxa els primers tallers, tota l’artilleria d’anàlisi automàtica i intel.ligent de dades es va anar desenvolupant a l’espera que es tanqués la recollida de dades amb tot a punt per analitzar-les de forma automàtica i en poques hores. Bàsicament hem combinat l’ús del paquet estadístic R amb un software de desenvolupament propi de Karina Gibert, especialitzat en processos d’extracció d’informació decisional a partir de dades, anomenat KLASS (en la seva versió java). El projecte s’ha desenvolupat amb 3 portatils i un servidor per centralitzar la recollida de dades, permanentment disponible des del 15 de juny de 2020. INSESS COVID19 21 INSESS COVID19 22 Objectiu del qüestionari era guanyar tota la robustesa possible al moment en que la persona respon. Per això es planteja el qüestionari com una reflexió en tres moments FIXES del temps i es demana als respondents que responguin des d’aquests punts. Això permet que dades recollides al setembre es puguin tractar conjuntament amb les de juliol perque les preguntes refereixen a gener de 2020, a juliol de 2020 i a la previsió per gener de 2021. Amb aquest exercici es fa possible tractar el qüestionari com un anàlisi pre-post i poder estudiar les dinàmiques provocades per la pandèmia, així com copçar la percepció que els respondents tenen sobre el seu futur (a mig termini pels que responien al mes de juliol, a curt pel que han respost al novembre). Amb aquest disseny, va ser viable poder allargar la recollida de dades, inicialment planificada pel mes de juliol fins molt més tard, donant així la màxima oportunitat a participar de l’estudi a totes les ABSS que ho han volgut fer, esperant el moment que les seves pròpies circumstàncies ho han permès. INSESS COVID19 23 5 Tallers INSESS-COVID19 La infrastructura abans esmentada obeeix a l’objectiu de poder recollir dades directament de ciutadans i ciutadanes, corresponents als perfils d’interés, i que ens puguin omplir el qüetionari com a principal font d’alimentació de la base de dades sobre la que se sustentarà l’anàlisi intel.ligent de dades. Com ja s’ha dit, en origen el projecte pretenia organitzar una ronda de tallers presencials a les 107 ABSS de tot Catalunya. Sortir a territori era fonamental, com també ho era la combinació síncronaremota dels tallers. La metodologia del taller es basava en els següents principis: • L’ABSS no hauria d’aportar cap dada, donat que la disrupció provocada per la COVID19 invalidava el poder predictiu de tota la informació prèvia a la pandèmia, i de dades de març de 2020 no n’hi havia • L’ABSS hauria de tenir un impacte mínim per poder participar en el projecte, donat que tots erem conscients de la situació d’emergència en la que els SS es trobaven i el gran esforç que feien els professionals per atendre el dia a dia i es buscava una participació que els requerís el menor esforç possible • Per això a l’ABSS només se li demanaria que seleccionés les participants al projecte i un espai. • Només s’utilitzaria la informació del qüestionari per poder assegurar l’anonimat i el secret estadístic de la participant, i per això el qüestionari seria autocontingut • Es minimitzaria l’error d’interpretació de les participants per garantir la qualitat de la dada recollida i evitar que es malmetés l’esforç dels participants i les ABSS involucrades • Es mantindria control sobre els temps de resposta de les participants per evitar el problema habitual en les enquestes clàssiques de no resposta o d’haver d’invertir molts esforços en aconseguir-les. Per donar cobertura a aquestes premisses es van crear els tallers INSESS-COVID19 L’ABSS buscaria 20 ciutadans dels perfils indicats i els citaria en un dia i hora concret per a realitzar un taller amb nosaltres consistent a: • Donar el contexte del projecte a totes les participants que poguessin entendre la importància de la seva participació • Crear una visió homogènia del qüestionari (això evitaria les malinterpretacions de preguntes) • Crear totes les condicions per a que tothom pogués respondre el qüestionari dins el taller (això evitaria el ratios de no resposta i el cost de seguiment de la resposta en el projecte) • Respondre en directe tots els dubtes que es poguéssin plantejar en el procés de resposta i donar suport a l’escletxa digital. INSESS COVID19 24 L’allargament de la pandèmia i els rebrots de juliol van posar en risc tota la concepció del projecte per a la qual cosa ens vam afanyar a evolucionar el concepte crear 4 modalitats noves de tallers sota diferents graus de presencialitat, mantenint però el baix cost per als professionals de les ABSS i la facilitat de respondre en uns 20 minuts per part del ciutadà, El taller per lliure dona tota la llibertat al respondent de fer el taller quan vulgui des de casa i des del seu propi mòbil, amb un vídeo de suport que substitueix la tasca de contextualització inicialment dissenyada per als tallers presencials o semipresencials. Aquesta adaptació va suposar un canvi radical del rol de la web en el projecte i dels seus continguts. INSESS COVID19 25 6 Metodologia d’anàlisi L’anàlisi de les dades recollides a través de l’eina INSESS-COVID19 s’han analitzat amb tècniques de ciència de les dades i intel.ligència artificial combinades per extreure el màxim valor de la informació recollida. 6.1 Preprocessament de les dades Molt important per garantir el valor de l’anàlisi resultant. El disseny dels tallers ha ajudat a que les persones responguessin amb responsabilitat i no ha calgut elminar respostes del qüestionari. Tampoc s’han detectat malinterpretacions en les preguntes. La implementació de canvis de format en les dades per poder-les passar d’un software a un altre i per poder-les passar de format “dades de qüestionari” a matrius d’anàlisi són les operacions que han requerit més esforç d’implementació per aquesta fase 6.2 Reporting automàtic La major part de les anàlisis realitzades han descansat sobre tecnologies que composaven automàticament documents de Word editables amb els resultats de l’anàlisi, per tal d’escurçar els temps entre la tancada de la recollida de dades i l’obtenció dels informes de resultats 6.3 Anàlisi descriptiva i territorial L’anàlisi descriptiva més bàsica ha permès disposar d’informació sobre la participació en tot moment, de com es representaven els perfils objectiu a les diferents àrees territorials i de com es distribuïen les respostes a les diferents preguntes. S’ha dissenyat una component de realització de mapes automàtics que funciona per municipis, ABSS, Vegueries i províncies. 6.4 Preservació del secret estadístic Per preservar l’anonimat de les ABSS automàticament no es detallen als informes aquelles amb respostes inferiors a 10 participants, tot i que sí que s’han inclòs a l’estudi. Per preservar el secret estadístic, els perfils amb menys de tres participants es mantenen ocults al llarg de tots els informes, tot i que s’han inclòs en tots els càlculs. INSESS COVID19 32 INSESS COVID19 33 1 Característiques de la mostra El qüestionari INSESS-COVID19 es va obrir a ciutadania a partir del 17 de juliol de 2020 i ha estat recollint dades de forma continuada fins el passat 6 de desembre de 2020. A data 7 de desembre de 2020 (01:00 am) s’han rebut 971 respostes, distribuïdes a territori segons es pot veure a l’apartat Distribució de les respostes El qüestionari INSESS-COVID19 genera una base de dades que indaga sobre 14 àmbits de la persona, amb 195 variables Als resultats hem ocultat tots els camps on hi ha un número massa petit de respostes que podrien posar en perill el secret estadístic. L’estudi INSESS-COVID19 preserva l’anonimat de les participants INSESS COVID19 34 INSESS COVID19 35 2 Distribució de les respostes Es presenta tot seguit gràficament la participació de les ABSS que han aportat més d’una resposta al projecte. Les que no han participat o no n’han aportat cap, no es representen aquí INSESS COVID19 36 Number of modalities: 68 Frequency table Arees bàsiques de Serveis Socials Freq. Prop. Mollet del Vallès 79 0.081 Barcelona 46 0.047 Baix Llobregat 40 0.041 Reus 38 0.039 Sant Joan Despí 35 0.036 Alt Empordà 31 0.032 Vallès Oriental 29 0.030 Pallars Sobirà 28 0.029 Solsonès 28 0.029 CAS Garrotxa 26 0.027 Sant Vicenç dels Horts 26 0.027 Pallars Jussà 25 0.026 Barberà del Vallès 24 0.025 Palafrugell 23 0.024 Vilanova i la Geltrú 23 0.024 Rubí 22 0.023 Vilassar de Mar 22 0.023 Bages 21 0.022 Baix Empordà 21 0.022 Figueres 21 0.022 Ribera d’Ebre 21 0.022 Sant Andreu de la Barca 21 0.022 Alt Penedès 20 0.021 Amposta 20 0.021 Sant Pere de Ribes 20 0.021 Gironès-Salt 19 0.020 Pla de l’Estany 19 0.020 Noguera 18 0.019 Calafell 17 0.017 Montcada i Reixac 16 0.016 Tarragona 16 0.016 Girona 14 0.014 Sant Feliu de Guíxols 13 0.013 Maresme 11 0.011 Vilafranca del Penedès 11 0.011 Baix Penedès 10 0.010 Masnou, el 10 0.010 Tarragonès 10 0.010 Sant Cugat del Vallès 9 0.009 Garrigues 8 0.008 Lleida 8 0.008 Manresa 8 0.008 Selva 6 0.006 Osona 5 0.005 Hospitalet de Llobregat, l’ 3 0.003 Mataró 3 0.003 Alt Camp 2 0.002 Alt Urgell 2 0.002 Blanes 2 0.002 Lloret de Mar 2 0.002 Pla d’Urgell 2 0.002 Premià de Mar 2 0.002 Badalona 1 0.001 Baix Camp 1 0.001 Berguedà 1 0.001 Castelldefels 1 0.001 CBS Ripollès 1 0.001 Cerdanya 1 0.001 Granollers 1 0.001 Igualada 1 0.001 Montsià 1 0.001 Priorat 1 0.001 Sabadell 1 0.001 Santa Coloma de Gramenet 1 0.001 Terra Alta 1 0.001 Vendrell 1 0.001 Vic 1 0.001 Vila-seca 1 0.001 INSESS COVID19 37 INSESS COVID19 38 Number of modalities: 8 Frequency table Vegueries Freq. Prop. Std. Err Barcelona 403 0.415 0.0158 Comarques Gironines 179 0.184 0.0122 Penedès 103 0.106 0.0100 Comarques Centrals 83 0.085 0.0089 Camp de Tarragona 69 0.071 0.0084 Alt Pirineu i Aran 56 0.058 0.0077 Terres de l’Ebre 43 0.044 0.0063 Ponent 36 0.037 0.0063 95% CI error: ± 5e-04 Std. Error of the question: 0.0099 INSESS COVID19 39 3 Distribució de la mostra per perfils objecte d’estudi El projecte INSESS-COVID19 va determinar a la Fase I vint perfils d’interès, descrits a l’apartat Metodologia. La representació d’aquests perfils al conjunt de participants del projecte és: Perfil Nom Curt Freq Props 14.Cuidadores no-professionals 14.Cuidadora 340 0.350 20.Professionals de serveis essencials socials i de salut 20.SEssencial 292 0.301 01.Famílies monomarentals 01.FMM 213 0.219 15.Persones amb malaltia o trastorn mental 15.MMental 160 0.165 13.Persones amb discapacitat física,sensorial o intel.lectual 13.Discapacitat 153 0.158 04.Persones nouvingudes en situació irregular 04.Irregular 109 0.112 INSESS COVID19 40 09.Persones afectades per un ERTO o un acomiadament 09.ERTO.Acomiadat 105 0.108 02.Persones joves desocupades 02.Jdescocupat 91 0.094 21.Altres 21.Altres 85 0.088 03.Persones desocupades majors de 50 anys 03.Mdesocupat 82 0.084 12.Persones grans que viuen soles 12.SolsGrans 77 0.079 05.Menors no acompanyats/des i joves extutelats/des 05.MENA.ExTut 71 0.073 11.Persones grans amb dependència 11.DependentsGrans 59 0.061 19.Persones sense llar o en situació d’infrahabitatge 19.Infrahabitatge 49 0.050 07.Treballadors/es pobres (temporals i fixos-discontinus) 07.TrebIntermitent 37 0.038 18.Dones víctimes de violència masclista 18.VicViolencia 29 0.030 08.Treballadors/es pobres (economia submergida) 08.ESubmergida 18 0.019 17.Persones alcohòliques i drogodependents 17.Addictes 16 0.016 06.Treballadors/es pobres (salaris molt baixos) 06.TrebPobre 8 0.008 Número de perfils preservats: 1 Número de perfils no representats: 0 INSESS COVID19 41 4 Caracterització de la Mostra La majoria de les persones respondents són dones Number of modalities: 4 Frequency table P2.Gènere Freq. Prop. Std. Err 2.Dona 655 0.675 0.0152 1.Home 307 0.316 0.0148 3.NoBinari 5 0.005 0.0032 4.NC 4 0.004 0.0000 95% CI error: ± 5e-04 Std. Error of the question: 0.0107 L’edat es distribueix de forma molt semblant a la població general [1] “Extended Summary Statistics” Mi n 1s t Q u. Medi an Me an 3r d Q u. Ma x. StDe v CV - 10 33 43 45. 39 56 95 18.3 16 0.4 04 Std. Error of the question: 0.587797 95% CI error: ± 1.1521 Un 29,6% de les persones participants són solters, un 27,1% casats, un 14,3% divorciats, un 8,8% Separats i un 10,6% viuen en parella. El 27,18% de les participants viuen en vivendes protegides o comparteixen una habitació en vivenda d’altri INSESS COVID19 48 I és important fer notar que les persones han assenyalat impacte en més d’un àmbit en molts casos. La classificació automàtica indica que en refèrencia a la situació judicial es donen 7 patrons, tal com indica el quadre semàfor. Aquests patrons després s’utilitzaran per creuar amb la informació dels altres blocs i veure el perfil de les persones de cada patró. La majoria no tenien judicis pendents. •Dels que en tenien, un 41,71% són al grup FamiEcoModerat i es troben amb impactes que poden alterar la familia, el treball o l’economia simultàniament i cap ha pogut resoldre el judici durant la pandèmia. En mitjana tenen 44,2 anys i en porten 19,5 vivint a Catalunya i tots estan regularitzats. Un 69,66% són dones. •El grup Regularització-Pendent inclou de les majors concentracions d’homes (48,15%) tots amb procesos administratius o judicis pendents relacionats amb la regularització i amb afectacions que poden incloure la familia el treball i l’economia. Un 56,7% no tenen permís de residència i el 45,68% no tenen permís de treball. Són persones de 33,4 anys en mitjana i una 6,8 anys a Catalunya. El 50,62% són persones que viuen soles i un 24,69% són casats. INSESS COVID19 49 • El perfil HabEcoTreb tots tenen procesos que impacten l’habitatge (100%) i quasi tots tenen a més afectats temes laboral (62.5%), econòmic (73,21%) i alguns temes familiars (49,11%) també. Són persones de 45,78 anys en mitjana i un 72,32% són dones. • El grup EstatCiviliTot, estan tots (100%) pendents de procesos relacionats amb l’estat civil i tenen alta implicació en tots els àmbits simultàniament (Família 81,4%, Treball 72,09%, Economia 81,4% habitatge 72,09%). Tenen 42,16 anys en mitjana que porten en mitjana 17,8 anys a Catalunya i un 74,2% són dones divorciades (27.91%) o separades (25.58 %). INSESS COVID19 50 INSESS COVID19 51 6 Unitat convivencial Amb qui i com viuen les persones que han participat a l’estudi? El qüestionari presenta una sèrie de preguntes al respecte. El diagrama de trajectòries mostra unes bandes horitzontals que marquen que majoritàriament la gent està estable (84%) i té perspectives de seguir-ho estant. Però es veuen també alguns patrons de canvi: el 8.5% de les persones preveuen canvis a l’esquema de convivència aquest any: un 7,2% ho han fet durant el primer confinament. Un 37,3% dels participants viuen en pis de propietat i un 35,5% en un pis de lloguer a preu de mercat. La resta es reparteixen en pisos de cessió, pisos de lloguer subvencionat, habitacions en cases d’altri o centres residencials. Un 31,1% de les persones viu en nuclis familiars bàsics (parella i fills) estables en pisos de propietat (56,29%) o lloguer a preu de mercat (43,7%). El 14,64% són families monomarentals. Un 78,87% són dones. INSESS COVID19 52 Un 13,28% són persones soles de mitjana d’edat 62,5, vivint en pisos de lloguer o propietat amb perspectives de seguir-ho estant. Un 68,99% són dones, solteres (31,78%), divorciades o separades (27,14%) o vídues (37,21%). Un 5% de les persones viuen en un nucli familiar extens (inclou parella, fills i altres familiars com tiets, avis, etc). Tots viuen en pisos de propietat o lloguer de mercat. Un 75,5% són dones. Un 4,73% són persones sense família que viuen en centres residencials. Són joves (23,13 anys), duen pocs anys a catalunya (4,74 anys). El 73,91% son homes i el 69,57% són ex-tutelats Hi ha un altre col.lectiu de persones que no tenen família (2,98%). Són més grans (38,86 anys), el 72,41% són homes. Un 41,38% són solters I un 34,48% viuen en parella, però tots ells es veuen sense família pel gener del 2021. El 65.52% viu en pis de lloguer (de mercat) I un 27,59% viu en pis de propietat. Hi ha un 3,4%, amb un 78.79% de dones de 52,87 anys en mitjana, principalment amb estudis primaris (36.36%) o secundaris (27,27%) estan en situació familiar inestable i no saben com estaran al gener de 2021. INSESS COVID19 53 7 Escletxa digital El 48.3% de les persones no té ordinador a casa. Un 77,3% no té tablet. Un 28% no té wifi i un 3,7% no té ni tan sols telèfon mòbil. Number of modalities: 8 Frequency table ED1.RecTecnologics Freq. Prop. Std. Err 1.Mòbil 935 0.963 0.0063 2.Wifi 699 0.720 0.0145 3.PC 498 0.513 0.0161 5.Tablet 220 0.227 0.0134 4.PC-feina 92 0.095 0.0095 6.Cap 21 0.022 0.0045 7.NC 3 0.003 0.0000 95% CI error: ± 5e-04 Std. Error of the question: 0.01 Preserved modalities (frequency < 3): 1 Mirant el conjunt d’eines tecnològiques a les que té accés la persona i les habilitats digitals relacionades, la classificació automàtica identifica uns patrons que van de menor a major escletxa digital. Des dels que tenen tota mena de dispositius, inclós el PC de la feina a casa, que fan anar amb facilitat (que hem anomenat DigitalsProfessionals, i que són 8,85% fins als que no en tenen cap i ni tan sols saben si els sabrien fer anar (perfil EDnoAccés). De fet, remarquem aqui dos grans patrons d’escletxa digital diferents. •El perfil EDDificultat representa el 5,04% de les persones participants i refereixen grans dificultats per fer anar un ordinador o una videoconferència, només tenen mòbil, que el maneguen amb facilitat, i no tenen cap altre dispositiu dels estudiats. La mitjana d’edat es de 64,52 anys. El 71,43% tenen estudis primaris, el 37,73% són casades i un 30,61% són vídues. INSESS COVID19 54 •El perfil EDNoAcces és molt més minoritari (1,7%) però es tracta d’un 82,35% de dones de 80,115 anys de mitjana amb estudis primaris (47,06%) o sense estudis (35,29%) el 76,47% de les quals són vídues, i no tenen cap dispositiu, ni tan sols mòbil i ni saben si els sabrien fer anar. Per una altra banda, hi ha dos perfils que mereixen menció. • El perfil NomesTeMobil, representa un 15,85% de les participants, de 56,5 anys de mitjana, el 69,64% són dones, el 54,25% amb estudis primaris o sense estudis i es reparteixen entre casades, divorciades, separades o vídues. Totes tenen mòbil i només algunes accés a wifi i ni tan sols saben si sabrien fer anar altres dispositius. • El perfil NomésSapMobil representa un 15,85% de les participants I hi ha un 61,69% de dones de 47,96 anys de mitjana , el 46,01% de les quals han cursat estudis primaris o cap, i un 43,51% ha cursat estudis secundaris. En aquest perfil trobem un 37,01% de dones casades, un 25,97% de solteres i un 17.93% de divorciades o separades. Tenen mòbil i el maneguen fàcilment però refereixen grans dificultats per fer anar altres dispositius, malgrat un 42,2% tenen PC a casa. INSESS COVID19 55 8 Dependència El 15.24% de les participants refereixen algun grau de dependència reconeguda. I més de la meitat d’aquests (55,40%) refereixen haver empitjorat la seva situació de dependència respecte del gener de 2020. Dels que empitjoren, un 53,65% ho atribueix directament a la COVID19. Frequency table D1.Dependent Freq. Prop. Std. Err 1.No 768 0.791 0.0130 2.Grau I 99 0.102 0.0095 5.NC 55 0.057 0.0077 3.Grau II 34 0.035 0.0055 4.Grau III 15 0.015 0.0045 95% CI error: ± 5e-04 Std. Error of the question: 0.0086 De les persones que han empitjorat, un 70.29% són dones, de 59.78 anys en mitjana, però és un col.lectiu amb persones molt grans, fins a 95 anys. La majoria viuen sols a casa seva (61.6% viuen sols) en casa pròpia o de lloguer (75.36%) i s’han sentit aïllats o molt aïllats amb la pandèmia (78.98%). El 52.18% d’aquest grup ha requerit suport emocional per causa de la pandèmia. El 47.83% no pateix problemes de salut mental i molts han tirat de la xarxa personal per rebre aquest suport emocional que necessitaven. Un 58,67% d’aquestes persones o només tenen mòbil o tenen algun problema d’escletxa digital. Respecte les persones que tenen cura de persones dependents, al Gener eren un 16,99%. Al Juliol aquesta xifra a augmentat fins al 40.43%. A més d’haver-se incrementat el nombre de cuidadors en un factor 2.37, hi ha un 18,02% de les participants que han passat de no saber quant temps dediquen a la cura a invertir més del 70% del temps a tenir cura de persones dependents. Dels que ja se n’ocupaven, un 29,69% han incrementat les hores que requerien per ocupar-se d’aquestes persones. INSESS COVID19 56 Respecte les persones que tenen cura de persones dependents, al Gener eren un 16,99%. Al Juliol aquesta xifra a augmentat fins al 40.43%. A més d’haver-se incrementat el nombre de cuidadors en un factor 2.37, hi ha un 18,02% de les participants que han passat de no saber quant temps dediquen a la cura a invertir més del 70% del temps a tenir cura de persones dependents. Dels que ja se n’ocupaven, un 29,69% han incrementat les hores que requerien per ocupar-se d’aquestes persones. T1.1.CuraDepG20 T1.1.CuraDepJ20 T1.1.CuraDepG21 1.<10% 0.344 0.632 0.379 2.10%-30% 0.058 0.058 0.046 3.30%-50% 0.044 0.042 0.047 4.50%-70% 0.024 0.045 0.029 5.>70% 0.044 0.217 0.053 9.NC 0.486 0.005 0.446 INSESS COVID19 57 9 Relacions Socials Dins la unitat convivencial, una gran part de les participants es mantenen amb relacions de qualitat estable. Per una menor part, el període de pandèmia ha mostrat dos moviments: Un on les preocupacions i les tensions augmenten (amb aquests patrons en V). I un altre on s’han recuperat relacions satisfactòries abans inexistents). Aquesta doble dinàmica és un patró que s’observarà en tots els àmbits, amb diferents proporcions. Il.lustrem el fenòmen amb l’àmbit laboral i les relacions amb les amistats. Proportions of R1.RelUConv per levels R1.RelUConvG20 R2.RelUConvJ20 R3.RelUConvG21 01.Satisf 0.724 0.684 0.734 02.Preoc 0.083 0.107 0.087 03.Igno 0.009 0.022 0.020 04.Tenses 0.028 0.042 0.020 05.Conflic 0.022 0.020 0.009 06.VioVerb 0.006 0.002 0.001 07.VioPsi 0.005 0.006 0.004 08.VioFis 0.003 0.002 0.000 09.Inexistents 0.045 0.039 0.033 10.NC 0.074 0.076 0.093 INSESS COVID19 64 INSESS COVID19 65 10 Àmbit Laboral Les persones que han participat de l’estudi es distribueixen entre 6 categories laborals de la següent manera: Proportions of L3.1.CategLaboralG20 per levels L3.1.CategLaboralG20 L3.1.CategLaboralJ20 L3.1.CategLaboralG21 1.Estudiant 0.087 0.055 0.066 2.1aFeina 0.036 0.047 0.085 3.NoTreballaNprest 0.089 0.134 0.075 4.NotreballaSprest 0.129 0.151 0.089 5.Mcasa 0.040 0.043 0.038 6.Jubilat 0.127 0.130 0.133 7.Cap 0.321 0.283 0.296 8.NC 0.172 0.157 0.218 El 69,51% declara mantenir-se estable durant tot el 2020 i espera seguir-ho estant al gener del 2021. Però les situacions són precàries en la immensa majoria De la resta: • Ha crescut en un 50% el nombre de persones que no treballen i no tenen cap prestació • Ha crescut en un 17,6% el nombre de persones que no treballen i reben una prestació • Ha crescut un 11% el nombre de persones que no tenen cap feina ni ocupació • Ha baixat un 41,62% el nombre de persones que tenen condicions laborals no precàries (contractes indefinits o a temps determinat) Respecte de la situació laboral de les persones, el diagrama de trajectòries mostra una situació d’estabilitat molt menor de la que s’ha vist en altres qüestions. En aquest cas, els patrons en “V” indiquen empitjorament de la situació laboral en el primer període de la pandèmia, amb certa esperança de recuperació de cara a 2021. Només un 11,4% del total de participants (i un 19,37% dels que tenen alguna ocupació) es manté en contracte indefinit i un 3,08% en contracte temporal (5,23% del que tenen alguna ocupació). INSESS COVID19 66 Proportions of L3.2.SituacioLaboG20 per levels L3.2.SituacioLaboG20 L3.2.SituacioLaboJ20 L3.2.SituacioLaboG21 1.CIndefinit 0.172 0.132 0.192 2.CTempActiu 0.098 0.059 0.074 3.TreballPerCTemp 0.083 0.056 0.064 4.TeballNregul 0.084 0.070 0.058 5.ERTO 0.008 0.060 0.024 6.RecentCtemp 0.019 0.025 0.027 7.TrobaFeinaFixa 0.030 0.037 0.046 8.Cap 0.396 0.450 0.354 9.NC 0.109 0.112 0.162 Respecte del règim laboral • Ha crescut un 78.04% el nombre de persones que han estat acomiadades o han plegat • Ha crescut un 36.36% les que han vist reduïda la seva jornada laboral • Ha crescut un 110% les persones que tenien negoci i han hagut de cessar l’activitat o han fet fallida INSESS COVID19 67 Proportions of L3.3.SituacioLaboralG20 per levels L3.3.SituacioLaboralG20 L3.3.SituacioLaboralJ20 L3.3.SituacioLaboralG21 1.Ampliacio 0.063 0.045 0.115 2.Reduccio 0.057 0.077 0.061 3.Acomiadat 0.037 0.059 0.016 4.Plegat 0.005 0.016 0.006 5.Autònom 0.036 0.028 0.028 6.Empressari 0.001 0.001 0.001 7.Cap 0.592 0.564 0.508 8.NC 0.209 0.209 0.265 INSESS COVID19 68 Number of modalities: 8 Frequency table No Treballa i no rep prestació Vegueria Freq. Prop. Std. Err 95% CI error T.Ebre 9 0.209 0.0620 ±0.1215 Penedès 20 0.194 0.0390 ±0.0764 C.Tarragona 13 0.188 0.0470 ±0.0921 C. Centrals 15 0.181 0.0423 ±0.0829 A.Pirineu/Aran 10 0.179 0.0512 ±0.1004 Ponent 5 0.139 0.0576 ±0.1129 C.Gironines 19 0.107 0.0232 ±0.0455 Barcelona 39 0.097 0.0148 ±0.029 Std. Error of the question: 0.0334 Number of modalities: 8 Frequency table No treballa i rep prestació Vegueria Fre q. Prop. Std. Err 95% CI error Penedès 23 0.223 0.0410 ±0.0804 C.Centrals 14 0.169 0.0411 ±0.0806 C Gironines 29 0.163 0.0277 ±0.0543 Barcelona 62 0.154 0.0179 ±0.0351 A Pirineu/Aran 7 0.125 0.0442 ±0.0866 T.Ebre 5 0.116 0.0488 ±0.0956 Ponent 3 0.083 0.0459 ±0.09 C.Tarragona 4 0.058 0.0281 ±0.0551 Std. Error of the question: 0.0309 INSESS COVID19 69 • El 51.25% de les persones que busquen feina creuen que no n’hauran trobat encara a gener de 2021 Number of modalities: 4 Frequency table L4.TreballG21 Freq. Prop. Std. Err 3.NoBusca 409 0.421 0.0158 2.No 246 0.253 0.0138 1.Si 234 0.241 0.0138 4.NC 82 0.084 0.0089 95% CI error: ± 5e-04 Std. Error of the question: 0.0133 INSESS COVID19 70 Number of modalities: 8 Frequency table Creu que trobarà feina al Gener del 2021 Vegueria Freq. Prop. Std. Err 95% CI error Alt Pirineu i Aran 19 0.339 0.0632 ±0.1239 Penedès 32 0.311 0.0456 ±0.0894 Comarques Gironines 45 0.253 0.0326 ±0.0639 Barcelona 101 0.251 0.0217 ±0.0425 Ponent 9 0.250 0.0722 ±0.1415 Camp de Tarragona 17 0.246 0.0519 ±0.1017 Comarques Centrals 18 0.217 0.0453 ±0.0888 Terres de l’Ebre 5 0.116 0.0488 ±0.0956 Std. Error of the question: 0.039 INSESS COVID19 71 Les raons que addueixen per no trobar-ne han estat analitzades amb tècniques de processament de llenguatge natural: A títol d’exemple, algunes de les respostes més reperesentatives que s’han donat:  Per que la gent no contracta  no m'agafen en cap lloc per l'edat  molt decebuda, no trobo feina amb 54 anys  No trobo res, la fàbrica ha tancat  Perquè la hosteleria està tancada actualment.  estic embarassada de 8 mesos  Difícil de trobar més feina per COVID-19  ho necessito no cobro res  Perquè per netejar cases la gent té por de contractar a algú per contagiar-se del COVID  No tinc formació, he de cuidar del meu nen INSESS COVID19 72 10.1 Teletreball i Teleformació Tenint en compte que la pandèmia va representar un confinament llarg en moltes parts del món, i que Catalunya no ha estat una excepció, el teletreball va irrompre en la vida de les persones de forma intensiva i inesperada. El qüestionari INSESS-COVID19 dedica una secció específica a recollir informació sobre els impactes i dificultats d’aquesta activitat. Un 49.64% de les participants han fet teletreball i d’aquestes només un 5,19% ja en feia al Gener del 2020. L’impacte del Teletreball (o la teleformació, en aquells que estudiaven) ha esquitxat àrees diverses. El Juliol de 2020 el 21,84% dels que Number of modalities: 5 Frequency table L8.TeletreballTel eformacio Freq. Prop. Std. Err 4.NoHeFet 489 0.504 0.0161 5.NC 214 0.220 0.0134 2.Covid19Sí 165 0.170 0.0122 3.FaigIFare 78 0.080 0.0089 1.G2020Sí 25 0.026 0.0055 95% CI error: ± 5e-04 Std. Error of the question: 0.0118 teletreballen no ho han pogut compaginar amb la cura de familiars, fills o avis Number of modalities: 9 Frequency table TT1.2.ImpacteTT.TFJ20 Freq. Prop. Std. Err 12.Cap 109 0.112 0.0192 8. Altres 47 0.048 0.0130 99.NC 30 0.031 0.0105 08.Familiars 29 0.030 0.0105 07.Fills 19 0.020 0.0084 11.No TT 11 0.011 0.0063 13.Altres 11 0.011 0.0063 10.Voluntariat 8 0.008 0.0055 09.Avis 4 0.004 0.0032 95% CI error: ± 0.0018 Std. Error of the question: 0.0103 Number of modalities: 8 Frequency table Prop de teletreball Vegueria Freq. Prop. Std. Err 95% CI error Ponent 20 0.556 0.0828 ±0.1623 Terres de l’Ebre 15 0.349 0.0727 ±0.1425 Comarques Gironines 57 0.320 0.0349 ±0.0684 Comarques Centrals 23 0.277 0.0491 ±0.0962 Camp de Tarragona 19 0.275 0.0538 ±0.1054 Barcelona 105 0.261 0.0219 ±0.0429 Alt Pirineu i Aran 14 0.250 0.0579 ±0.1135 Penedès 15 0.146 0.0348 ±0.0682 Std. Error of the question: 0.0407 INSESS COVID19 73 En un 34.4% dels casos, teletreballar o fer una teleformació ha implicat la necessitat de suport emocional. La major part d’aquest suport ha vingut de les xarxes personals però algunes persones preveuen necessitar ajuda professional pel Gener del 2020 Proportions of TT2.TT.TFsuportJ20 per levels TT2.TT.TFsuportJ20 TT2.TT.TFsuportG21 1.XarxaProfessional 0.101 0.112 2.XarxaPersonal 0.243 0.179 3.No 0.601 0.549 4.NC 0.056 0.160 Especial menció mereixen les persones pendents d’un programa formatiu, que es van haver d’adaptar a la teleformació. Un 26,4% d’aquestes persones no van poder completar el programa formatiu, el que podria tenir implicacions en les possibilitats de treballar. INSESS COVID19 80 Number of modalities: 8 Frequency table Ajut d’alimentació Vegueria Freq Prop. Std. Err 95% CI error Penedès 60 0.583 0.0486 ±0.0953 A. Pirineu/Aran 28 0.500 0.0668 ±0.1309 Barcelona 184 0.457 0.0249 ±0.0488 C.Tarragona 26 0.377 0.0583 ±0.1143 T.Ebre 16 0.372 0.0737 ±0.1445 C.Centrals 29 0.349 0.0523 ±0.1025 C. Gironines 60 0.337 0.0355 ±0.0696 Ponent 7 0.194 0.0659 ±0.1292 Std. Error of the question: 0.0435 Number of modalities: 8 Frequency table Ajut Subministrament Vegueria Freq. Prop. S. Err 95% CI Penedès 34 0.330 0.0464 ±0.0909 Barcelona 130 0.323 0.0232 ±0.0455 T.Ebre 12 0.279 0.0684 ±0.1341 C. Centrals 17 0.205 0.0443 ±0.0868 C.Gironines 31 0.174 0.0285 ±0.0559 A.Pirineu/Aran 8 0.143 0.0468 ±0.0917 Ponent 5 0.139 0.0576 ±0.1129 C.Tarragona 9 0.130 0.0405 ±0.0794 Std. Error of the question: 0.0368 INSESS COVID19 81 INSESS COVID19 82 Number of modalities: 7 Frequency table Ajut Psicològic Vegueria Freq. Prop. Std. Err 95% CI error Barcelona 72 0.179 0.0190 ±0.0372 Penedès 18 0.175 0.0374 ±0.0733 C. Centrals 14 0.169 0.0411 ±0.0806 C.Gironines 27 0.152 0.0268 ±0.0525 Alt Pirineu i Aran 8 0.143 0.0468 ±0.0917 Ponent 3 0.083 0.0459 ±0.09 C.Tarragona 3 0.043 0.0245 ±0.048 Std. Error of the question: 0.0294 Number of modalities: 8 Frequency table Ha Necessitat Ajut Vegueria Freq. Prop. Std. Err 95% CI error Penedès 77 0.748 0.0428 ±0.0839 Barcelona 271 0.672 0.0235 ±0.0461 A.Pirineu/Aran 35 0.625 0.0647 ±0.1268 C. Tarragona 41 0.594 0.0592 ±0.116 T. Ebre 25 0.581 0.0752 ±0.1474 C. Gironines 99 0.556 0.0373 ±0.0731 C. Centrals 46 0.554 0.0546 ±0.107 Ponent 18 0.500 0.0833 ±0.1633 Std. Error of the question: 0.0441 En global, la proporció de respondents que han necessitat sol.licitar algun tipus d’ajut es distribueix de la següent manera INSESS COVID19 83 En total un 51,8% de les participants han demanat ajuts que involucraven prestacions econòmiques A data 1 de juliol de 2020, El 70,37% dels que ho havien demanat encara no l’havien cobrada. Les raons que es donen d’aquests retards han estat analitzats amb tècniques de processament de llenguatge natural, pròpies de la Intel.ligència Artificial i mostren: • Un 14.69% de respostes relatives al retard en les resolucions dels expedients de tramitació • Un 14,41% de respostes relatives a no complir els requisits per motius diversos (la revisió de la renda de l’any anterior, la impossibilitat de disposar de la documentació necessària pel tràmit, estar en situació irregular, estar en procés d’ERTO, tenir alguna altra feina, tenir algun diner al compte bancari....) • Un 7,36% de respostes acusen impediments per realitzar el tràmit per manca de documentació que no han pogut aclarir quina era dins el termini, per no haver pogut contactar amb els Serveis Socials, per no haver sabut com resoldre dubtes que tenien per tramitar la sol.licitud La classificació automàtica identifica 6 perfils de persones que reben diferents patrons d’ajuda. INSESS COVID19 84 • El 36,25% necessita únicament ajut per alimentació. Persones de 47,15 anys en mitjana. El 69,96% són dones. Estudis primaris o secundaris. Solteres o casades, Un 37% viu en pis de propietat. Un 37,73% en pis de lloguer • Un 31,87% necessita ajut per alimentació i subministrament o lloguer però no indiquen si han necessitat altres ajuts. Persones de 44,2 anys en mitjana. El 70,83% són dones. Estudis primaris o secundaris majoritàriament. Estat civil variat. El 45% viu en pis de lloguer • Un 8,76% necessiten ajut d’alimentació, renda mínima garantida, i quasi tots necessiten també ajut de lloguer de vivenda, de subministrament. Persones de 45,07 anys en mitjana. Un 62,2% són dones. El 57,57% tenen educació secundària o FP. El 39.00% divorciades o separades i el 25,76% solteres. El 53,3% viu en pis de lloguer • Un 2,25% de les participants han sol.licitat tots els ajuts. 38,88 anys en mitjana. Un 52,94% són dones. El 47,06% tenen estudis primaris. Un 35,9% són divorciats i un 35,29% solters. El 58% viu en pisos de lloguer INSESS COVID19 85 12 Salut Un 32.00% de les participants són d’algun grup de risc sensible a la COVID19 i un 12.25% han passat la malaltia o han tingut símptomes sense un diagnòstic clar. Un 31.7% de les que han passat la malaltia reporten seqüeles que no els permemtran reemprendre de forma immediata l’activitat habitual. Pel que fa a la necessitat de suport emocional provocada per la crisi de la COVID19, el 41,45% de les participants n’han necessitat. I d’aquestes, un 30,95% ha necessitat ajut professional. La previsió és que en general al Gener de 2021 baixi la necessitat de suport, fins a un 33,47%, però que d’aquests, la proporció dels que requerixin suport emocional incrementi fins a un 41,54%, és a dir, que seran menys, però de major afectació. Proportions of S3.SuportCovid19J20 per levels S3.SuportCovid19J20 S3.SuportCovid19G21 1.Professional 0.120 0.139 2.XarxaPersonal 0.269 0.196 3.No 0.550 0.545 4.NC 0.061 0.120 12.1. Salut Mental Un 23.58% de les participants referien algun problema de salut mental al gener del 2020 i d’aquests, un 96.94% estan sota tractament farmacològic. Dels afectats, un 46.28% pateix depressió i un 58.51% pateix ansietat. El 73,78% d’aquest col.lectiu declara estar pitjor després de la primera onada de la pandèmia. Un 68.86% de les persones que pateixen depressió diu haver empitjorat al Juliol del 2020 i un 72,38% dels que tenen ansietat també. Hi ha també un 5.12% de les persones que al gener no teníen cap problema mental que declaren estar pitjor ara. Number of modalities: 6 Freq. table Problemes de Salut Mental Salut Mental Freq. Prop. 95% CI error S4.SM2G20Ansietat 134 0.585 0.0326 S4.SMG20Depressio 106 0.463 0.0330 S4.SMG20Altres 26 0.114 0.0210 S4.SMG20TMG 23 0.100 0.0197 S4.SMG20TLP 14 0.061 0.0158 S4.SMG20TPT 11 0.048 0.0141 95% CI error: ± 0.0021 Std. Error of the question: 0.0239 INSESS COVID19 86 Number of modalities: 8 Frequency table de persones amb problemes de salut mental Vegueria Freq. Prop. Std. Err 95% CI error Alt Pirineu i Aran 17 0.304 0.0615 ±0.1205 Barcelona 107 0.266 0.0219 ±0.0429 Penedès 27 0.262 0.0434 ±0.0851 C. Gironines 41 0.230 0.0315 ±0.0617 Ponent 7 0.194 0.0659 ±0.1292 C. Tarragona 12 0.174 0.0456 ±0.0894 C. Centrals 12 0.145 0.0386 ±0.0757 T.’Ebre 6 0.140 0.0529 ±0.1037 Std. Error of the question: 0.037 Number of modalities: 8 Frequency table Depressió Vegueria Freq. Prop. Std. Err 95% CI error Penedès 15 0.146 0.0348 ±0.0682 Barcelona 55 0.136 0.0170 ±0.0333 A.Pirineu/Aran 7 0.125 0.0442 ±0.0866 C.Gironines 16 0.090 0.0214 ±0.0419 Ponent 3 0.083 0.0459 ±0.09 C. Centrals 6 0.072 0.0285 ±0.0559 Std. Error of the question: 0.0295 INSESS COVID19 87 INSESS COVID19 88 Number of modalities: 8 Frequency table Vegueria Freq. Prop. Std. Err 95% CI error Penedès 17 0.165 0.0366 ±0.0717 Alt Pirineu i Aran 9 0.161 0.0491 ±0.0962 Comarques Gironines 27 0.152 0.0268 ±0.0525 Barcelona 59 0.146 0.0176 ±0.0345 Comarques Centrals 9 0.108 0.0341 ±0.0668 Camp de Tarragona 7 0.101 0.0363 ±0.0711 Terres de l’Ebre 4 0.093 0.0443 ±0.0868 Std. Error of the question: 0.0304 Preserved modalities (frequency less than 3): 1 Pel que fa a la discapacitat, un 15,75% de les participants pateixen discapacitat, i la majoria és discapacitat física (un 81,04% de les persones amb discapacitat). D’aquestes, un 57,93% diu que ha empitjorat al juliol del 2020 respecte del gener i d’aquests un 58.33% ho atribueix a la COVID19. Number of modalities: 5 Frequency table S9.Discapacitat Freq. Prop. Std. Err 4.Cap 769 0.792 0.0130 1.Fisica 124 0.128 0.0105 5.NC 49 0.050 0.0071 3.Intel.lectual 21 0.022 0.0045 2.Sensorial 8 0.008 0.0032 95% CI error: ± 5e-04 Std. Error of the question: 0.008 Frequency table ED1.DiscapPitjor Freq. Prop. Std. Err 3.Empitjora 84 0.087 0.0228 2.Igual 59 0.061 0.0192 NA 8 0.008 0.0071 95% CI error: ± 0.0032 Std. Error of the question: 0.0153 Preserved modalities (frequency < 3): 1 Frequency table ED2.DiscapXcovid Freq. Prop. Std. Err 2.No 59 0.061 0.0192 1.Sí 53 0.055 0.0184 3.Igual 29 0.030 0.0138 4.NC 12 0.012 0.0089 95% CI error: ± 0.0032 Std. Error of the question: 0.0157 INSESS COVID19 89 O. Opinions obertes O.1 A1.AltresNecessitats Pregunta: .Quines necessitats tens que no hagin quedat reflectides a les preguntes anteriors?. INSESS COVID19 98 Aquest projecte ha posat sobre la taula una eina tecnològica que permet recollir informació fresca, directa de ciutadania de forma gairebé immediata, i analitzar-la amb processos generals i automatitzats que poden resultar de gran ajuda per fer front a situacions noves, per la gestió d’emergències i disrupcions. Ciència de les dades i Intel.ligència Artificial són les disciplines que ho han fet possible. Tancavem la recollida de dades fa poc mes d’una setmana. Tot s’ha fet en molt poc temps. INSESS-COVID19 resol l’extraccio de valor de la dada en molt poc temps. L’única limitació que queda ara, és la disponibilitat d’aquesta dada, el temps que trigui el ciutadà en involucrar-se i participar, l’administració en pensar què necessita preguntar, a qui i quan. L’estudi que avui presentem és l’anàlisi de les respostes recollides per 971 ciutadans de tot el territori català pertanyents als 20 perfils d’interès fixats a l’inici del projecte, dels quals no tots són necessàriament usuaris de serveis socials. L’estudi INSESS-COVID19 ens mostra com la crisi de la COVID19 està impactant, d’una banda, sobre sectors de la població que ja foren víctimes principals de la darrera crisi econòmica i, de l’altra, sobre sobre grups de població i realitats socials diferents que configuren un nou focus de necessitats socials emergents que reclamen també l’atenció dels serveis socials. La desacceleració econòmica iniciada el 2008 va afectar el mercat laboral d’una manera especialment negativa i va generar un doble procés d’empobriment a causa, d’una banda, de la caiguda de les rendes i l’augment de la desigualtat en el seu repartiment i, de l’altra, de l’enfonsament de les rendes més baixes. Aquesta situació va limitar les oportunitats que individus i famílies tenien per resoldre les seves dificultats econòmiques i va incrementar les diferències socials existents. L’augment de la desocupació, l’atur perllongat, la precarietat salarial, la discontinuïtat ocupacional o el baix poder adquisitiu de les pensions de jubilació van afeblir les economies familiars, i això va incrementat els problemes i la complexitat de les situacions socials, i va accentuar els processos d’exclusió social d’individus i famílies. Entre els perfils més afectats, hi trobàvem llavors les persones que havien perdut l’ocupació, joves aturats a la recerca de la primera feina, famílies joves amb infants a càrrec, dones soles amb càrregues familiars, homes sols sense llar, dones grans amb pensions no contributives i imigrants en situació d’irregularitat. “L’estudi INSESS-COVID19 ens mostra com la crisi de la COVID-19 està impactant [...] sobre realitats socials que resulten completament noves i diferents” INSESS COVID19 99 1.1 Crisi sobre crisi En el 2020 la crisi de la Covid-19 en la que estem immersos està impactant, en primer lloc, sobre sectors de la població que ja resultaren afectats per la crisi anterior, essent en l’àmbit laboral la classe treballadora i la població jove els col.lectius altra vegada més castigats. Però no només, com veurem després. INSESS-COVID19 ens permet confirmar alguns dels impactes més rellevants en aquest àmbit entre gener i juliol de 2020:  Incrementa un 50% el nombre de persones que no treballen i no tenen cap prestació  Incrementa un 17,6% el nombre de persones que no treballen i reben una prestació  Incrementa un 11% el nombre de persones que no tenen cap feina ni ocupació  Incrementa un 78.04% el nombre de persones que han estat acomiadades o han plegat  Incrementa un 36.36% les persones que han reduït la seva jornada laboral  Incrementa un 110% les persones que tenien negoci i han cessat l’activitat o han fet fallida  Ha baixat un 41,62% el nombre de persones que tenen condicions laborals no precàries (contractes indefinits o a temps determinat) Entre la classe treballadora hi observem alhora un pessimisme preocupant pel que fa a les seves expectatives de futur. Un alt percentatge de persones no creuen que millori la seva situació a curt o a mitjà termini.  El 51.25% de les persones que busquen feina creuen que no n’hauran trobat a gener de 2021 Entre les raons principals que expliquen els participants d’aquesta desesperança hi ha que moltes empreses han tancat per causa de la COVID19 i la demanda cau en picat, i que a partir de certa edat les possibilitats de trobar una nova feina baixen molt. Però també la por que tenen les persones de contractar treballadors que puguin contagiar-los la COVID19. El perfil de les feines també està canviant:  Un 49,64% de les participants han fet teletreball i en parlem més avall. La disminució imparable dels ingressos de moltes persones i famílies que aquesta situació ha comportat està està incrementant de manera accelerada el risc de pobresa en la societat catalana, tant la pobresa moderada com l’extrema, i això ha disparat la demanda que els serveis socials públics i les entitats del tercer sector han d’atendre, així com les sol·licituds d’ajuts i prestacions econòmiques:  Augmenta un 23.34% el nombre de persones amb problemes econòmics (que van justos, o no arriben a final de mes o necessiten ajuts). INSESS COVID19 100  Un 42.8% creu que tindrà problemes econòmics al gener del 2021 Les participants han tramitat fins a 2131 ajuts de diferents tipus, més de la meitat dels quals (51,7%) provenen de les ABSS (Ajuntaments o Consells Comarcals)  Un 62,20% de les persones participants manifesten haver necessitat algun tipus d’ajut  El 46.1% han necessitat ajut alimentari, i el 64.51% d’aquests l’han anat a buscar a l’ajuntament.  El 25.00% han necessitat ajut per pagar el lloguer, i el 51,85% l’han anat a buscar a l’ajuntament.  El 27.1% han necessitat ajut per pagar els subministraments i el 67.30% l’han buscat a l’ajuntament.  L’11,8% han demanat la Renda Mínima Garantida i el 51.30% l’han tramitat a la Generalitat.  El 15,7% han tramitat ajut psicològic, i el 51.31% l’han anat a demanar a l’ajuntament. Tot i que els ERTO, els ajuts als autònoms i altres prestacions econòmiques estan segurament amortint aquest impacte sobre les famílies, les ineficiències i els retards en la seva gestió no permeten que tinguin tot l’impacte positiu que seria d’esperar. En total un 51,8% de les participants van demanar ajuts que involucraven prestacions econòmiques a la primera onada.  El 70,37% dels que havien demanat prestacions econòmiques no l’havien cobrada l’1 de juliol Les raons que es donen d’aquests retards es reparteixen entre els retards en les resolucions, la dificultat per fer els tràmits i l’impacte de l’escletxa digital, i la restrictivitat dels requisits per acollirs’hi que han exclós persones que ho haguéssin volgut demanar (un 14,41% de les respostes són en aquesta darrera línia) En l’àmbit de l’habitatge i dels subministraments de la llar, a l’igual que en la crisi anterior, l’empobriment sobtat d’àmplies franges de la població tindrà un efecte retardat sobre l’impagament de rebuts de subministraments, de lloguer i de quotes hipotecàries, Tot i que aquesta vegada amb l’estat d’alarma s’han adoptat mesures per aturar o minimitzar els desnonaments i els talls de subministraments, quan aquestes mesures desapareguin amb tota seguretat els denonaments, els talls de subministraments, les ocupacions i les problemàtiques relacionades amb l’habitatge adquiriran una gravetat igual o pitjor als pitjors moments de la crisi anterior:  Un 27,18% viue en vivendes protegides o comparteix una habitació en vivenda d’altri  El 27.1% han necessitat ajut econòmic per pagar els subministraments  Un 10.8% ha necessitat ajut per pagar taxes i tributs. INSESS COVID19 101 1.2 Aquesta també és una crisi SOCIAL i de relacions Però, com apuntavem abans, la crisi de la COVID-19 està ha impactat alhora sobre perfils diferents als de la crisi econòmica anterior, com a resultat de les noves vulnerabilitats relacionades amb les mesures de distanciament social que ha exigit la pandèmia: restriccions de la mobilitat, confinament al domicili, aïllament social, tele-treball, acceleració de la transformació digital, alentiment de processos judicials i administratius, etc. Aquestes mesures han provocat que si en la crisi anterior, com vèiem, els grups més perjudicats foren la gent jove i la classe treballadora, amb la crisi de la COVID19 hagin aparegut altres dos grups de població especialment perjudicats: les persones grans i les dones. De fet, segons dades del CCI2018, el 58,5% de les persones usuàries de Serveis Socials són dones. No obstant això, les dades recollides a INSESSCOVID19 mostren una presència de dones molt més alta:  fins a un 67,5% dels participants són dones. D’una banda, les restriccions a la mobilitat i l’alta vulnerabilitat a la Covid-19 de les persones d’edat avançada ha afectat més greument a les persones d’aquesta franja d’edat en la major part dels impactes del confinament: soledat, aïllament, depressió, escletxa digital, etc. D’una altra banda, les dones són les que han assumit una càrrega més gran en els pitjors moments de la pandèmia, sobretot les cuidadores familiars, les mares soles i altres dones amb persones dependents a càrrec, siguin infants, persones grans, persones amb discapacitat o amb altres perfils. Tenim un 15.24% de les persones amb dependència.  El 55,40% refereixen haver empitjorat la seva situació de dependència des del gener de 2020.  Dels que empitjoren, un 53,65% ho atribueix directament a la COVID19. Respecte les persones que tenen cura de persones dependents, al Gener eren un 16,99%.  Un 29,69% han incrementat les hores que requerien per ocupar-se d’aquestes persones  Augmenta fins un 40.43% les persones que tenen cura de persones dependents A més d’haver-se incrementat el nombre de cuidadors en un factor 2.37  Un 18,02% no sabia quant temps dedicava i ara inverteix més d’un 70% del temps a la cura de dependents “Amb la COVID19 entre els més perjudicats hi ha les dones i les persones grans” INSESS COVID19 102 Pel que fa a les relacions socials i la participació ciutadana, en tots els àmbits, laboral, familiar, amistats, etc es produeix una doble dinàmica en el període de confinament.  Unes persones incrementen lligams, es solidaritzen més i participen i es vinculen més  Unes altres es desconnecten de familiars, amics, veïns, companys.... L’eclosió de les necessitats de suport psicològic, emocional i relacional ha estat un altre repte nou per als professionals de serveis socials. La restricció de les activitats presencials, la reducció dràstica de les activitats socials i comunitàries, i el creixement dels sentiments de soledat i de depressió s’han disparat en tots els grups de població, però especialment en les persones grans.  Un 72,7% de les persones s’han sentit molt més aïllades;  Creix un 29,37% el sentiment de soledat. Es tracta principalment de dones (70%) de 60 anys en mitjana, que viuen soles, amb certes dificultats digitals i un 52,18% de les quals han requerit suport emocional  un 41,45% de les participants han necessitat suport psicològic per causa de la COVID19. I d’aquestes, un 30,95% ha necessitat ajut professional.  El 73,78% de les persones amb problemes de salut mental diu estar pitjor al Juliol de 2020.  Un 68.86% de les persones que pateixen depressió diu haver empitjorat al Juliol del 2020  Un 72,38% dels que tenen ansietat també.  Un 5.12% de les persones que al gener no teníen cap problema mental estan pitjor ara.  El 57,93% de les persones amb discapacitat diuen estar pitjor i un 58,33% ho atribueixen a la COVID19. Si en l’anterior crisi l’increment de les situacions de violència contra les dones fou una altra de les conseqüències, amb la COVID19 també s’ha produït un increment de les situacions de violència verbal, psicològica o física contra les dones,  Un 6.38% de les persones que han participat a l’estudi declaren haver estat víctimes de violència física, psicològica o verbal en algun moment del 2020.  Un 72.58% són dones i molt minoritàriament persones del col.lectiu LGTBI.  Detectem un perfil amb homes i dones molt grans que reporten violència física en altres ambients que no són la feina ni la família ni les amistats i que pensem que requereixen aprofundir millo  La violència de gènere és transversal. Hi ha casos de tots els estats civils, ocupacions i nivells acadèmics.  Un 17,4% de les víctimes tenen formació universitària.  Però només un 9.67% gaudeix de condicions laborals estables (contracte indefinit o temporal Les víctimes ho són sovint de més d’un agressor:  Un 14,51% pateixen agressions dels 3 perfils simultàniament.  Un 27,42% pateixen agressions de dos perfils simultanis. INSESS COVID19 103 Pel que fa a la relació de poder entre víctima i agressor:  En un 93.54% dels casos l’agressor és un igual (un veí, un amic, un germà).  En un 45.55% dels casos l’agressor és un superior (el pare, el cap de la feina, un professor...) L’acceleració de la transformació digital ha permès trobar alternatives no presencials per a algunes de les activitats socials i comunitàries cancel·lades, però alhora ha comportat un aprofundiment de l’exclusió social d’àmplies capes de la població en situació d’escletxa digital, molta de qual és usuària dels serveis socials.  El 48.3% de les persones no té ordinador a casa.  Un 77,3% no té tablet.  Un 28% no té wifi  Un 3,7% no té ni tan sols telèfon mòbil.  El 19,05% manifesten molta dificultat per fer servir un ordinador o realitzar una vídeoconferència. Aquest estudi mostra com l’escletxa digital té dues naturaleses amb perfils diferents.  Dones grans amb dificultats per manegar dispositius digitals, moltes d’elles vídues  Dones sense accés a dispositius digitals que ronden la cinquantena Un 49,64% de les participants han fet teletreball i d’aquestes només un 5,19% ja en feia a Gener 2020.  Un 21,84% dels que teletreballen no ho han pogut compaginar amb la cura de familiars, fills o avis.  En un 34.4% dels casos, teletreballar o fer una teleformació ha implicat la necessitat de suport emocional. La major part d’aquest suport ha vingut de les xarxes personals però algunes persones preveuen necessitar ajuda professional pel Gener del 2020.  Un 26,4% De les persones que feien teleformació l’han hagut d’interrompre, el que tindrà implicacions en les possibilitats de treballar. Un altre dels efectes de l’estat d’alarma ha estat el tancament dels jutjats, amb la corresponent interrupció de procediments i la posterior paralització o alentiment de processos judicials i administratius, fet que ha perjudicat a molts grups vulnerables. INSESS-COVID19 detecta alguns perfils que mereixen atenció. Un 26,87% dels participans declaren haver tingut judicis pendents en el primer estat d’alarma i impacta sobretot en dones i població immigrada:  A data 1 de juliol de 2020, el 81,22% seguien sense resoldre INSESS COVID19 104 Un 41,71% estan pendents de temes que impacten la familia, el treball o l’economia simultàniament. Es tracta d’un 69.9% de dones de 44,2 a de mitjana El 25,86% estan pendents de procesos que impacten l’habitatge quasi tots tenen a més afectats temes laboral (62.5%), econòmic (73,21%) i alguns temes familiars (49,11%) també. Són persones de 45,78 anys en mitjana i un 72,32% són dones. El 9.93% estan pendents de procesos relacionats amb l’estat civil i tenen alta implicació en tots els àmbits simultàniament (Família 81,4%, Treball 72,09%, Economia 81,4% habitatge 72,09%). Tenen 42,16 i un 74,2% són dones divorciades (27.91%) o separades (25.58 %). Hi trobem parelles en processos de divorci, dones maltractades pendents d’ordres d’allunyament. Especialment punyent és el cas de les dones víctimes de violència de gènere, que s’han hagut de confinar amb el maltractador. Un 18,70% estan pendents de procesos administratius o judicis pendents relacionats amb la regularització i amb afectacions que poden incloure la familia el treball i l’economia. Un 56,7% no tenen permís de residència i el 45,68% no tenen permís de treball. Gairebé la meitat són homes 48,15% de 33,4 anys en mitjana i que fa uns 6,8 anys a Catalunya. El 50,62% són persones que viuen soles i un 24,69% són casats. Finalment, un últim grup impactat per la COVID19 han estat els professionals de sectors essencials, entre els quals hi trobem els propis professionals de serveis socials, tant del sector públic com d’entitats i empreses socials. Aquests professionals han hagut d’afrontar no només la sobrecàrrega de tasques al propi domicili a causa de les mesures de la pandèmia, sinó també la sobrecàrrega de feina i responsabilitats en el lloc de treball. Els equips professionals de serveis socials, a més d’un increment sobtat i exponencial de la demanda d’ajuts d’urgència, especialment alimentaris, de la tramitació de prestacions i de tot tipus de gestions, han hagut de fer-ho en un escenari de greus dificultats per mantenir la intervenció amb persones amb necessitats sovint greus o molt complexes. La utilització d’eines digitals d’intervenció no-presencial per suplir les restriccions a l’atenció presencial, així com la generalització de la tramitació d’ajuts i prestacions per via telemàtica, ha topat amb l’escletxa digital de moltíssimes persones usuàries dels serveis socials, la manca d’eines tecnològiques adients en els equips professionals, i les dificultats pròpies del tele-treball, així com de la conciliació amb les obligacions de la llar. El nou Pla Estratègic de Serveis Socials 2021-2024 aprovat el 10.12.2020 pel Parlament de Catalunya aporta un marc comú de treball actualitzat per respondre a les noves necessitats de la ciutadania i als reptes de la Catalunya del s.XXI. Tot i que va ser dissenyat i consensuat abans de la pandèmia, durant el 2020 ha estat revisat a fons per adaptar-lo als canvis provocats per la crisi sanitària i, per tant, el conjunt de millores i de transformacions que preveu per a aquests anys vinents haurà de contribuir a fer possible que els serveis socials del territori ofereixin a la ciutadania una resposta a l’alçada dels nous desafiaments que la crisi de la Covid-19 avui ens planteja.