В феврале 2017 года Лима, город с населением более десяти миллионов человек, оказалась под ударом Эль-Ниньо: тёплое течение у берегов Перу принесло ливни, наводнения и оползни. Погибло более ста человек, тысячи домов были разрушены, а дороги превратились в реки. Экономика города, как живой организм, сбилась с ритма: покупатели стали реже ходить в магазины, а структура их трат изменилась почти мгновенно.

Чтобы увидеть, как город переживает шок, учёные из Университета Тихоокеанского побережья и Telecom SudParis изучили 116,8 миллиона банковских операций, совершённых 1,5 миллиона клиентов в 55 000 торговых точках с июня 2016 по май 2017 года. Они сравнили распределение покупок по 15 категориям в каждом районе с общенациональным средним, используя расходимость Кульбака–Лейблера — меру различия между двумя наборами вероятностей. Эта мера позволила выделить аномалии на фоне обычных недельных колебаний.

Результаты показали, что во время февральского эпизода количество и объём транзакций резко упали, а в марте спад был менее выраженным. Районы Лимы отреагировали по-разному: в 20 районах покупательская активность снизилась, в 11 — выросла, а в остальных изменения были незначительными. На индивидуальном уровне жители чаще переключались на общественный транспорт, страхование и товары для здоровья, тогда как покупки одежды сократились. Анализ важности торговцев через PageRank — алгоритм, оценивающий значимость узла в сети по связям, — показал, что аптеки, больницы, заправки и продуктовые магазины поднялись в рейтинге, а магазины непродовольственных товаров опустились. Размер ядра графа транзакций, состоящего из крупных супермаркетов, уменьшился во время бедствия с 68 до 27 узлов, что указывает на временное сжатие экономической активности.

Работа демонстрирует, что цифровые следы повседневных покупок позволяют в реальном времени отслеживать реакцию общества на климатические шоки. В отличие от исследований, использующих агрегированные макроэкономические данные или социальные сети, этот подход раскрывает неоднородность отклика на уровне отдельных районов и торговцев. Методология может быть перенесена на другие города и типы бедствий, предоставляя властям инструмент для оценки уязвимости и планирования помощи. Кроме того, обнаруженное сжатие ядра транзакционной сети служит новым индикатором стресса в экономике.

Город, как живой организм, переболел и восстановился: через несколько недель после удара стихии ритм покупок вернулся к норме, но шрамы остались. Одни районы и предприятия оправились быстрее, другие — медленнее, и именно эти различия теперь можно увидеть в потоке транзакций.