Investigadores de la Universidad de Granada han desarrollado una nueva técnica estadística que permite analizar de forma exhaustiva todas las causas posibles que influyen en la severidad de un accidente de tráfico.

Su trabajo, basado en dos técnicas de minería de datos (Análisis de Clases Latentes y Redes Bayesianas), permite realizar un análisis de los accidentes de tráfico de un modo mucho más preciso y, además, mostrar determinadas relaciones entre las variables que no podrían ser identificadas con los métodos tradicionales.

Para realizar esta investigación, se analizaron 3.229 accidentes ocurridos en las carreteras de dos carriles (uno por sentido) de la provincia de Granada entre los años 2004 y 2008, con hasta tres vehículos involucrados en el accidente. Para describir cada accidente, los investigadores utilizaron un total de 18 variables relacionadas con las características de la carretera, el accidente, el entorno y el propio conductor.

Los resultados muestran que en todos los casos existe una relación directa entre la severidad del accidente y las siguientes variables: mes, hora, número de heridos, tipo de accidente, causa, edad, sexo, ancho de calzada, tipo de arcén, marcas viales y visibilidad.

Pero además, se muestran relaciones específicas en los ‘cluster’ que no aparecen cuando se analiza únicamente la base de datos original, tales como la relación directa entre la severidad y las condiciones atmosféricas, la presencia del arcén pavimentado y el número de vehículos involucrados en el accidente.

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