UNIVERSIDAD DE GRANADA

de la UGR desarrollan un modelo probabilístico que permite predecir la gravedad de un accidente de tráfico según las condiciones que se den en el momento en que se produzca

Investigadores de la Universidad de Granada han desarrollado un modelo probabilístico que permite predecir la gravedad de un accidente de tráfico en función de las condiciones que se den en el momento en que se produzca, a partir de 18 variables. Su trabajo ha revelado que la mayoría de los accidentes mortales se producen tras un choque frontal o con vuelco, en carreteras sin iluminación, con conductores de una edad comprendida entre 18 y 25 años y con una única víctima mortal.

Los investigadores han demostrado que, utilizando solamente siete de las 18 variables analizadas, es posible construir modelos probabilísticas cuyos rendimiento es comparable con los obtenidos utilizando más variables. Las 7 variables fundamentales son el tipo de accidente, la edad de conductor, los factores atmosféricos, el sexo del conductor, la iluminación, el número de heridos y el número de personas involucradas en el accidente.

Datos de tres años

Los autores de este trabajo analizaron datos de ocurridos en carreteras convencionales en la provincia de Granada durante tres años para construir modelos mediante Redes Bayesianas (modelo probabilístico multivariado que relaciona un conjunto de variables aleatorias mediante un grafo dirigido que indica explícitamente influencia causal) capaces de predecir la severidad de un accidente dependiendo de los variables que representan las condiciones imperantes en el momento del accidente (18 variables). Los resultados obtenidos mostraron que es posible identificar las variables relacionados con la ocurrencia de un accidente clasificado como grave o mortal.

La autora de este trabajo, que ha sido dirigido por el profesor Juan de Oña López, es Randa Oqab Mohammad Mujalli, del departamento de de la Universidad de Granada. Cree que esta investigación podría ser considerada como germen para estudios futuros con bases de datos más grandes y para diferentes provincias de España. Además, permitirá identificar con profundidad en otros países los factores comunes en carreteras con las mismas características. “Esto podría proporcionar grandes beneficios, tanto a la hora de salvar vidas como en el impacto económico de los accidentes”.

Las técnicas empleadas por Randa Oqab Mohammad Mujalli han sido utilizadas en otros campos, pero nunca antes se habían empleado para el análisis de los accidentes de tráfico. Parte de los resultados de este trabajo han sido publicados recientemente en las revistas Accident Analysis and Prevention, Journal of Safety Research y Transport.