Modelo de probabilidade de acidente de bicicleta. Estudo de caso Engativá, Bogotá

Abstract

In Bogotá, the use of the bicycle has increased and the rates of accidents have increased, with around 71 dead cyclists and 1271 injured by 2017. Despite the existence of road safety campaigns, the accident figures are not consistent. Based on a review of the state of the art, in the last 5 years it is observed that there are records of the accident explained in a mono-causal way but not an integral analysis of the different causes in context. This article presents a descriptive investigation that develops a model that explains which variables influence the occurrence of an accident on the bicycle trip, for which historical information was used of the accident of the Mobility Secretariat of Bogotá from 2015 to 2018, with the accident causes reported. Accident variables of investigations of the topic at the global, regional and local level were identified. They were compared with survey information to 520 bicycle user of the Town of Engativá.An Event tree is applied, associating with it the variables and of each of them the calculation of the frequentistic probability of the event, whose calculation is subject to the existence or not of an accident on the bicycle trip. Bayes theorem was applied to explain the conditioned and integrated variables.In conclusion, this model identifies the most significant variables present in the accident on a bicycle trip, as a basis to guide the formulation of more effective public campaigns and policies. 

En Bogotá se ha incrementado el uso de la bicicleta y, con este, los índices en accidentalidad, ya que para el 2017 se presentó una cifra de 71 ciclistas muertos y 1.271 lesionados. A pesar de que existen campañas de seguridad vial, la cantidad de accidentes no disminuye. Con base en una revisión del estado del arte, en los últimos 5 años se observa que hay registros de la accidentalidad explicada de manera monocausal pero no un análisis integral de las diferentes causas en contexto. Se presenta una investigación descriptiva que desarrolla un modelo que explica qué variables influyen en la ocurrencia de un accidente en bicicleta,para lo cual se utilizó información histórica de accidentalidad, facilitada por la Secretaría de Movilidad de Bogotá de los años 2015 a 2018, con las causales de accidentalidad reportadas. Se identificaron variables de accidentalidad de investigaciones del tema a nivel mundial, regional y local. Se compararon con información de encuestas a 280 biciusuarios de la localidad de Engativá. Se obtiene un árbol de sucesos en que se asocian las variables y de cadauna de ellas, el cálculo de la probabilidad frecuentista del suceso, cuyo cálculo está sujeto a la existencia o no de un accidente en bicicleta. Se aplicó el teorema de Bayes para explicar las variables condicionadas e integradas.En conclusión, este modelo identifica las variables más significativas presentes en la accidentalidad en viaje en bicicleta, como base para orientar la formulación de campañas y políticas públicas más efectivas. 

Em Bogotá, o uso da bicicleta aumentou e, com ela, os índices de acidentes, já que em 2017 havia 71 ciclistas mortos e 1.271 feridos.  Embora existam campanhas de segurança rodoviária, o número de acidentes não diminui. Com base em uma revisão do estado da arte, nos últimos 5 anos, observa-se que há registros do acidente explicados de forma monocausal, mas não uma análise integral das diferentes causas no contexto. Este artigo apresenta uma investigação descritiva que desenvolve um modelo que explica quais variáveis influenciam a ocorrência de um acidente no passeio de bicicleta, para o qual foram utilizadas informações históricas do acidente, fornecidas pela Secretaria de Mobilidade de Bogotá de los anos de 2015 a 2018, com as causas do acidente relatadas. As variáveis de acidente foram identificadas para pesquisas sobre o tema em nível mundial, regional e local. Eles foram comparados cominformações de pesquisas a 280 biciusarios da localidade de Engativá. É aplicado para obter uma árvore de eventos alemães que associa as variáveis e a cada uma delas, o cálculo da probabilidade freqüencial do evento, cujo cálculo está sujeito à existência ou não de um acidente na viagem de bicicleta. O teorema de Bayes foi aplicado para explicar as variáveis condicionadas e integradas.Concluindo, este modelo identifica as variáveis mais significativas presentes no acidente em um passeio de bicicleta, como base para orientar a formulação de campanhas e políticas públicas mais eficazes.