Resumen

Los accidentes de tráfico son una carga indeseable para la sociedad. Cada año se registran alrededor de un millón de muertes y más de diez millones de heridos por accidentes de tráfico. De ahí que deban tomarse medidas de prevención de los accidentes de tráfico para superar la tasa de siniestralidad. Los distintos países tienen condiciones geográficas y medioambientales diferentes, por lo que los factores de los accidentes difieren en cada país. El análisis de datos de accidentes de tráfico es muy útil para revelar los factores que afectan a los accidentes en diferentes países. Este artículo fue escrito en el año 2016 en el Instituto de Tecnología y Ciencia, Mohan Nagar, Ghaziabad, up, India. Proponemos un marco para utilizar la minería de reglas de asociación (ᴀʀᴍ) para la clasificación de la gravedad de los datos de accidentes de tráfico obtenidos de los registros policiales en el distrito de Mujjafarnagar, Uttarpradesh, India. Los resultados revelan sin duda algunos factores ocultos que pueden aplicarse para comprender los factores que subyacen a la accidentalidad vial en esta región. El marco nos permite encontrar tres clústeres a partir del conjunto de datos. Cada conglomerado representa un tipo de gravedad de accidente, es decir, mortal, con lesiones graves y leve/sin lesiones. Las reglas de asociación expusieron distintos factores asociados a los accidentes de tráfico en cada categoría. La información extraída proporciona datos importantes que pueden emplearse para adaptar medidas preventivas para superar la gravedad de los accidentes en el distrito de Muzzafarnagar.

1. INTRODUCCIÓN

Las víctimas mortales, las lesiones y los diferentes tipos de daños materiales debidos a los accidentes de tráfico tienen un impacto tremendamente negativo en el desarrollo socioeconómico. Los accidentes de tráfico son una de las principales causas de muertes y lesiones en todo el mundo [1]. La Organización Mundial de la Salud (ᴏᴍꜱ) declaró en su informe sobre la seguridad mundial que cada año se producían 1,2 millones de muertes y más de 4 millones de lesiones graves en todo el mundo, lo que constituye una gran preocupación [2]. Uno de los principales intereses mundiales es adoptar algunas medidas preventivas para poder evitar accidentes [3]. Aunque es imposible evitar totalmente los accidentes, se pueden tomar algunas medidas preventivas. Sin duda, el análisis de datos puede ayudarnos a identificar los factores que afectan a la gravedad de los accidentes de tráfico [4].

La minería de datos [5] es un conjunto de técnicas que pueden utilizarse para analizar datos y extraer información significativa [6]. Diferentes técnicas de minería de datos [7] como la clasificación, la agrupación, la minería de reglas de asociación y la detección de anomalías han demostrado proporcionar resultados productivos en varios dominios.

• Materias:Accidentes de transito Seguridad del transporte Infraestructura vial
• Subjects:Traffic accidents Transport safety Road infrastructure
• Palabras claves:Asociación de reglas de Minería; Clasificación; Análisis de gravedad; Accidente de tráfico
• Keywords:Association rule mining; Classification; Severity analysis; Traffic accident