Diseño de una herramienta para la predicción de la gravedad de un accidente de tránsito y para su registro y control en la ciudad de Barranquilla

Los accidentes de tránsito son una de las causas principales de muertes en Colombia y el mundo. Esto se evidencia en los datos entregados por la Secretaría de Tránsito y Seguridad Vial de la Alcaldía de Barranquilla, donde se observa que tanto la ocurrencia de accidentes viales como la cantidad de víctimas fatales han ido en aumento en los últimos años. Además, la ONU declaró que entre los años 2021-2030 el objetivo principal dentro del marco de “Acción por la Seguridad Vial” será el reducir las muertes y lesiones de tráfico en al menos un 50% dentro del periodo ya mencionado. Por esta razón, se vio necesario diseñar estrategias que ayuden a la mitigación de accidentes de tránsito. Con la realización de este proyecto se desea crear una herramienta para la predicción de la gravedad de los siniestros que se presentan en la ciudad de Barranquilla y, a su vez, que ofrezca un sistema de registro de accidentes de tránsito que permita obtener información detallada de los mismos para la creación de una base de datos más robusta. Para el diseño del proyecto se utilizó la información de las bases de datos “Accidentalidad en Barranquilla víctimas” y “Accidentalidad en Barranquilla” suministradas por la página de la Alcaldía de Barranquilla, para cada una de las cuales se generó un modelo de predicción y posteriormente, mediante diferentes estadísticos como los autovalores, el estadístico λ de Wilks, la correlación canónica y la distancia entre centroides, se seleccionó el mejor modelo. Finalmente, el proyecto mostró que el modelo seleccionado tiene una precisión del 71,82%, el cual es el porcentaje de predicciones correctas (lesiones y muertes) que se obtuvo con los datos originales, así como una sensibilidad de 98,88% y una especificidad de 5,95%.

• Autores: Carriazo Castro, Camilo Andrés; Manjarrés Ruiz, Alberto Mario; Zárate González, Natalia
• Fecha de publicación: 2022
• Institución: Universidad del Norte
• Repositorio: Repositorio Uninorte
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/10528
• Acceso en línea: http://hdl.handle.net/10584/10528
• Palabra clave: Modelo de predicción; Muertes; Lesiones; Fatalidad; Accidentes de tránsito; Traffic accidents; Prediction model; Deaths; Injuries; Severity
• License: Universidad del Norte