MOBIS-COVID19/07

Résultats du 18/05/2020

Un projet de IVT, ETH Zurich et WWZ, Université de Bâle

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Contact: Joseph Molloy ()

Les rapports précédents et futurs peuvent être consultés à l`adresse suivante: https://ivtmobis.ethz.ch/mobis/covid19/fr

1 Mises à jour

18 mai :

11 mai:

4 mai:

27 avril:

20 avril:

13 avril:

2 Introduction

Le 16 mars 2020, les 3700 participants qui ont complété l’étude MOBIS entre septembre 2019 et janvier 2020 ont été invités à réinstaller l’application d’enregistrement GPS et de journal de voyage ‘Catch-My-Day’, développée par MotionTag, pour enregistrer leur comportement de mobilité pendant la période des mesures spéciales mises en œuvre pour contrôler la propagation du coronavirus. Les 4 premières semaines de données de mobilité de l’étude MOBIS originale sont prises comme référence pour chaque participant afin de comparer les comportements de mobilité actuels. Ces 4 semaines commencent entre le 1er septembre et le 15 novembre, selon le participant. Seuls les déplacements en Suisse sont actuellement pris en compte, bien que des données sur les déplacements transfrontaliers soient disponibles.

La figure suivante montre le nombre de participants qui se sont inscrits et qui sont suivis par jour. Un panel d’environ 250 participants était déjà en cours de suivi avant que les participants ne soient de nouveau invités. Cela permet d’obtenir des résultats pour les semaines précédant le début officiel de l’étude MOBIS:COVID-19, bien que la taille de l’échantillon soit beaucoup plus petite, et donc les résultats.

Dans l’étude MOBIS, les participants n’étaient éligibles que s’ils utilisaient une voiture au moins 3 jours par semaine - ce qui éloigne l’échantillon de la population suisse en général. Le nombre de participants au suivi chaque jour utilisé pour calculer les valeurs quotidiennes moyennes comprend tous les participants qui ont enregistré des suivis avant ou après cette date. Cela permet de prendre en compte ceux qui restent à la maison tout en tenant compte des abandons de l’enquête.

Le journal de voyage GPS utilisé, Catch-My-Day (pour iOS et Android) peut avoir un délai de 2 à 3 jours avant que les trajets ne soient disponibles pour l’analyse. Le dimensionnement en fonction des participants actifs permet de tenir compte de ce délai, mais les résultats des rapports précédents peuvent changer lors de la mise à jour du rapport.

3 Premiers points clés

L’étude MOBIS-COVID a enregistré 83,215 jours/personne depuis que nous avons mobilisé les participants du projet MOBIS compte tenu des restrictions en cours relatives au COVID-19: plus de personnes se sont enregistrées (1,648)qu’ont été observées (un maximum de 1,439 et une moyenne de 1,067 personnes). Nous continuons d’utiliser l’application Catch-My-Daybasée sur la technologie de l’entreprise berlinoise motion-tag. Le profil des participants correspond à peu près à celui du dernier Microrecensement 2015, les hommes avec un abonnement général, un revenu plus élevé et une plus longue formation étant plus fortement représentés.

Avec les données de 2019 de l’étude MOBIS, nous pouvons montrer l’impact des mesures en vigueur pour enrayer la propagation de l’épidémie de COVID-19 sur le comportement de mobilité des personnes dans les régions francophones et germanophones de Suisse. Nous avons la possibilité d’observer les différences des impacts selon les caractéristiques sociodémographiques qui ne sont pas complètement disponibles dans le panel privé Intervista ou dans les données Google.

Les résultats montrent que les participants ont anticipé le confinement en réduisant leurs déplacements déjà deux semaines avant le 16 mars 2020. Le nombre des déplacements a chuté de 40%, passant d’environ 5 à environ 3 par jour. Les espaces d’activités, mesurés dans une ellipse de confiance de 95% autour du lieu de domicile, a chuté de 80%. Ces chiffres ont, depuis, lentement augementé.

L’impact du genre et de la langue parlée n’est pas significatif. Chez les participants devant continuer de travailler depuis le lieu de travail, les variations sont évidemment moindres. Contrairement à de nombreuses autres observations, les différences de revenus n’ont pas eu d’impact important: la différence de kilomètres parcourus entre les groupes de revenus les plus bas et les plus élevés est seulement d’environ 8%.

Les distances de trajet, lorsqu’entrepris, ne changent pas beaucoup, si ce n’est pour la marche et le vélo. Le vélo en particulier voit une forte augmentation en kilomètres parcourus. L’augmentation est largement supérieure à ce que l’augmentation saisonnière impliquerait, néanmoins, les schémas temporels en fonction de l’heure de la journée et du type de jour indiquent qu’il est utilisé avant tout pour le sport.

Nous attendons avec impatience de pouvoir documenter les comportements de mobilité suite à la levée progressive des restrictions.

4 Perception du risque

Une première analyse de l’enquête sur la perception du risque dans le cas d’une infection COVID-19 montre que les participants évaluent les risques de différentes conséquences différemment pour eux-mêmes et pour la population suisse. Les participants considèrent que, par rapport à l’ensemble de la population suisse, il est moins probable qu’ils éprouvent eux-mêmes des symptômes graves nécessitant une hospitalisation ou des symptômes mortels. Tant les hommes que les femmes semblent surestimer la probabilité de décès en considérant que la voie asymptomatique est moins probable. Si les valeurs médianes des différentes catégories de symptômes ne diffèrent pas beaucoup entre les hommes et les femmes, l’éventail des valeurs pour les hommes est un peu plus large que pour les femmes.

5 Distance quotidienne moyenne

6 Journées actives

7 Évolution des kilomètres parcourus par mode de transport

8 Variation des kilomètres parcourus selon:

9 Réduction des kilomètres parcourus par canton

Variation des kilomètres parcourus selon le canton de résidence (en %)
Canton N Mar-02 Mar-09 Mar-16 Mar-23 Mar-30 Apr-06 Apr-13 Apr-20 Apr-27 May-04 May-11
Argovie 55 -25 -41 -71 -58 -50 -57 -56 -48 -51 -36 -25
Bâle-Campagne 132 -15 -12 -62 -61 -60 -61 -56 -55 -54 -40 -34
Bâle-Ville 31 -14 -36 -70 -75 -68 -62 -67 -58 -58 -42 -56
Berne 133 -31 -36 -67 -60 -57 -57 -51 -49 -46 -42 -37
Genève 96 10 -44 -68 -62 -59 -65 -57 -46 -41 -21 -17
Schwytz 11 -24 -13 -55 -70 -50 -48 -46 -29 -12 -34 -13
Soleure 13 -13 -41 -62 -65 -53 -49 -50 -30 -42 -27 -28
Vaud 213 -8 -22 -65 -71 -68 -65 -64 -56 -58 -43 -41
Zurich 495 -17 -26 -60 -59 -58 -54 -55 -47 -44 -35 -33

10 Durée de trajet par mode de transport et par genre

Durée de trajet médiane par genre et par mode (en minutes)
Mode Genre Référence-2019 Mar-02 Mar-09 Mar-16 Mar-23 Mar-30 Apr-06 Apr-13 Apr-20 Apr-27 May-04 May-11
Vélo Femme 15 15 16 14 19 27 31 38 29 23 31 22
Homme 14 14 15 25 24 28 36 32 32 22 26 19
Bus Femme 11 7 8 4 5 6 5 6 5 5 6 6
Homme 11 8 9 7 7 6 7 7 6 6 7 7
Voiture Femme 52 41 38 36 36 36 37 36 39 37 41 41
Homme 51 47 42 34 34 35 35 35 36 38 42 42
Train Femme 35 31 35 19 28 30 16 18 31 23 30 27
Homme 35 25 33 12 26 23 19 24 25 26 30 25
Tramway Femme 15 13 16 8 14 14 9 8 13 14 15 13
Homme 18 19 17 12 11 13 12 11 12 10 12 13
Marche Femme 17 22 21 19 18 21 21 21 20 18 18 17
Homme 17 20 20 16 18 20 21 21 19 18 18 16

11 Longueur de trajet moyenne par mode de transport (km)

12 Espace d’activité et rayon de déplacement quotidien

Une définition couramment utilisée de l’espace d’activité est l’ellipse de confiance à 95% des lieux d’activité, dans ce cas pondérée par leur durée. Dans l’analyse suivante, les activités du lieu de résidence sont incluses, pour ceux qui avaient l’application activée ce jour-là. Il s’agit d’une mesure importante qui donne une idée de la zone dans laquelle les déplacements sont effectués. Le rayon de déplacement quotidien est également présenté.

Variation de l’aire moyenne de l’espace d’activité et du rayon quotidien moyen (%)
Semaine # Activités/jour Variation Aire (km2) Variation Rayon quotidien (km) Variation
Référence-2019 Jour de la semaine 4.74 199.29 10.07
Week-end 3.93 226.16 9.90
Mar-02 Jour de la semaine 3.97 -16% 187.80 -6% 8.66 -14%
Week-end 3.45 -12% 127.57 -44% 8.03 -19%
Mar-09 Jour de la semaine 3.95 -17% 118.88 -40% 7.33 -27%
Week-end 3.17 -19% 81.42 -64% 5.87 -41%
Mar-16 Jour de la semaine 2.85 -40% 31.06 -84% 3.93 -61%
Week-end 2.01 -49% 16.63 -93% 2.26 -77%
Mar-23 Jour de la semaine 2.66 -44% 34.32 -83% 3.58 -64%
Week-end 2.22 -43% 30.94 -86% 3.15 -68%
Mar-30 Jour de la semaine 2.85 -40% 40.58 -80% 3.78 -62%
Week-end 2.52 -36% 32.77 -86% 3.63 -63%
Apr-06 Jour de la semaine 2.91 -39% 36.46 -82% 4.01 -60%
Week-end 2.75 -30% 42.34 -81% 3.73 -62%
Apr-13 Jour de la semaine 2.94 -38% 41.41 -79% 4.25 -58%
Week-end 2.74 -30% 50.84 -78% 4.17 -58%
Apr-20 Jour de la semaine 3.19 -33% 57.10 -71% 4.84 -52%
Week-end 2.70 -31% 70.79 -69% 4.63 -53%
Apr-27 Jour de la semaine 3.12 -34% 63.25 -68% 4.95 -51%
Week-end 2.77 -29% 55.59 -75% 5.00 -49%
May-04 Jour de la semaine 3.52 -26% 81.81 -59% 5.82 -42%
Week-end 3.25 -17% 92.61 -59% 7.09 -28%
May-11 Jour de la semaine 3.70 -22% 83.26 -58% 6.03 -40%
Week-end 3.24 -17% 88.51 -61% 5.38 -46%
Variation de l’espace d’activité hebdomadaire médian (km2) par type de jour et par classe d’âge
Âge 2019 Mar-02 Mar-09 Mar-16 Mar-23 Mar-30 Apr-06 Apr-13 Apr-20 Apr-27 May-04 May-11
(18,25] Jour de la semaine 60.9 35.8 49.8 6.9 2.7 3.2 5.7 7.0 10.6 10.1 19.2 16.3
Week-end 35.6 5.9 10.2 0.6 0.9 0.8 1.3 1.3 2.4 4.1 8.8 23.1
(25,35] Jour de la semaine 70.9 85.2 42.6 2.3 4.9 4.6 7.4 6.3 10.6 15.0 15.4 14.8
Week-end 42.4 14.5 3.3 0.4 0.6 1.4 2.3 1.8 1.8 7.1 9.3 24.4
(35,45] Jour de la semaine 74.9 36.4 75.0 6.8 3.3 7.6 8.2 9.2 12.0 14.9 24.8 28.9
Week-end 24.9 29.9 20.5 0.4 1.6 0.8 1.4 1.5 2.6 4.1 10.5 21.6
(45,55] Jour de la semaine 73.9 40.5 53.8 4.0 3.1 4.4 6.9 5.4 9.9 14.3 20.3 17.7
Week-end 28.1 13.3 7.0 0.7 1.2 1.6 1.7 2.3 2.6 2.4 5.8 13.1
(55,65] Jour de la semaine 68.5 79.9 45.0 7.3 2.8 5.8 5.3 7.8 10.1 10.2 17.1 24.3
Week-end 21.4 9.1 8.7 0.1 1.2 1.1 1.2 3.8 2.3 1.7 5.7 9.1

13 Comptages horaires

Le nombre de trajets commencés par heure. L’axe des y est normalisé par la valeur horaire maximale dans le graphique.

14 Types d’activités et zonage

Environ 30% des activités ont été volontairement étiquetées avec leur objectif par les participants utilisant l’application. Des travaux sont en cours afin d’imputer les objectifs pour le reste des activités. Les activités sont affectées à la classification de zone la plus proche dans un rayon de 100 m, sur la base d’une classification de zone simplifiée de l’Office fédéral du développement territorial (ARE). Le graphique suivant montre comment la durée de l’activité et le nombre d’activités ont changé entre la période de référence en 2019 et la période du COVID-19.

Veuillez noter que seules les activités de loisirs stationnaires sont incluses, et non la marche, le cyclisme, la randonnée, etc.

15 Participation

16 Variations dans les distributions

Les graphiques suivants montrent les caractéristiques de l’échantillon MOBIS:COVID-19 par rapport à l’échantillon MOBIS original. Il y a quelques petites différences, mais les échantillons sont généralement cohérents. Ce graphique sera étendu pour être comparé aux données pertinentes du recensement.

Comparaison avec le dernier Microrecensement mobilité et transports (MZ) 2015
N
%
Covid MZ Covid MZ
Argovie 81 4,325 5.0 7.6
Bâle-Campagne 186 1,940 11.4 3.4
Bâle-Ville 39 1,555 2.4 2.7
Berne 190 7,244 11.7 12.7
Fribourg 8 1,942 0.5 3.4
Genève 128 3,062 7.9 5.4
Schwytz 17 1,005 1.0 1.8
Soleure 17 1,813 1.0 3.2
Vaud 291 5,303 17.9 9.3
Zurich 666 10,410 41.0 18.2
Autre 3 18,491 0.2 32.4