Durante una pandemia, puede ser necesario tener discusiones públicas y tomar decisiones frente a evidencia limitada. El análisis basado en datos puede apoyar a los tomadores de decisiones en tales contextos, contribuyendo a informar políticas públicas. Presentamos un método de análisis empírico basado en modelado de regresión y pruebas de hipótesis para evaluar eventos en busca de la posibilidad de ocurrencia de contagio de superpropagación con impactos geográficamente heterogéneos. Demostramos el método evaluando el caso de la Manifestación del 1 de mayo de 2020 en Lisboa, Portugal, en los patrones de crecimiento regional de casos de COVID-19. La metodología permitió concluir que los condados asociados con el cambio en el patrón de crecimiento eran aquellos donde los medios de transporte probables hacia la manifestación eran autobuses contratados o autos privados, en lugar de metro o trenes. En consecuencia, la superpropagación probablemente se debió a viajar hacia/desde el evento, no a participar en él. El método es directo, prescribe pasos sistemáticos. Su aplicación a eventos sujetos a controversia mediática permite extraer conclusiones bien fundamentadas, contribuyendo a discusiones públicas informadas y toma de decisiones, en un corto período de tiempo desde la ocurrencia del evento.