El modelo de predicción de accidentes que podría salvar vidas en Bogotá

Los accidentes de tránsito con fatalidad que ocurrieron en Bogotá durante las dos primeras semanas de diciembre, de alguna manera, se pudieron haber evitado. Daniel Lasso, Gabriela Mejía y Matteo Rozo, gracias al análisis de datos, hicieron un mapa de predicción de accidentalidad basado en información de 2021 y el resultado, en comparación con los primeros 13 días de este mes, fue del 90 % de efectividad. El mapa había advertido el sitio en donde se iban a presentar, al menos, 14 de los 16 accidentes que ocurrieron.

Los accidentes de tránsito con fatalidad que ocurrieron en Bogotá durante las dos primeras semanas de diciembre, de alguna manera, se pudieron haber evitado. Daniel Lasso, Gabriela Mejía y Matteo Rozo, gracias al análisis de datos, hicieron un mapa de predicción de accidentalidad basado en información de 2021 y el resultado, en comparación con los primeros 13 días de este mes, fue del 90 % de efectividad. El mapa había advertido el sitio en donde se iban a presentar, al menos, 14 de los 16 accidentes que ocurrieron.

La seguridad vial en la capital, que ha sido bandera de gobierno de varias administraciones distritales, ahora está al alcance de estos tres jóvenes que crearon, mientras adelantaban el curso Big data and machine learning, de la maestría en economía de la universidad de Los Andes, un modelo de predicción espacial de accidentes de tránsito en Bogotá.

El modelo usado para el mapa consiste en reunir cientos de datos relacionados con accidentalidad en la capital, los cuales, filtrados, arrojan como conclusión las zonas en donde podría haber nuevos accidentes y sus determinantes.

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Esta herramienta, además de ubicar espacialmente el punto exacto del accidente, también permite conocer cuáles fueron las causas o cuáles son los días con más víctimas mortales, entre otros detalles, lo que podría leerse como una hoja de ruta para que el Distrito proceda con acciones precisas que den resultados.

“Por ejemplo, con el solo hecho de que se sepa que en determinada calle hay accidentes de manera sistemática, las autoridades pueden ir a revisar qué es lo que pasa, pero si además de eso el modelo nos dice que fue por un hueco, o cualquier otra causa, pueden ir específicamente a taparlo y así empezamos a disminuir los accidentes”, explicó Gabriela Mejía.

De acuerdo con un reciente estudio de la Agencia Nacional de Seguridad Vial, cada hora hay un muerto por accidentes de tránsito en el país. Según cifras, entre enero y octubre de este año, 6.577 personas perdieron la vida en siniestros viales, en comparación con datos de 2021, hubo un aumento del 14 %. En esta oportunidad, los datos permitieron identificar que el 60 % de las muertes son a bordo de motocicletas, mientras que el 21 % son peatones.

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En el caso de Bogotá se registró, en esos mismos meses, un 25 % de aumento de la siniestralidad y las muertes. Sobre esto, Lina Huari, directora de comportamiento de la Agencia Nacional de Seguridad Vial, señaló en su momento que “si bien es cierto los siniestros viales han disminuido en cantidad, lo que ha aumentado es la gravedad. Tenemos más muertos en menos siniestros, lo que quiere decir que tenemos muchas más personas muriendo”.

Contribución desde la academia

Daniel Lasso, Gabriela Mejía y Matteo Rozo, coincidieron en una de las clases de la maestría de la universidad en donde estudian, pero ese no fue el motivo que los llevó a desarrollar el modelo. “Ver que en la esquina de la casa hay accidentes a diario por la misma causa, nos llevó a pensar que esas acciones, que parecen recurrentes, pasaban en otros puntos de la ciudad, entonces decidimos reunir la información y ayudar por medio de este modelo”, dijo Daniel.

Por su parte, Gabriela aseguró que ser usuaria del transporte público, pero ante todo ciudadana, le generó cierto tipo de responsabilidad que la hizo pensar en cómo contribuir. “Yo vivo fuera de Bogotá y constantemente me muevo en carro, entonces veía accidentes, con frecuencia, en los mismos puntos. Pensamos que esta es una alternativa para que las autoridades se anticipen”, agregó Mejía.

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Si bien el proyecto era un requerimiento de clase, a estos tres estudiantes los movió la responsabilidad social, porque a pesar de tener entre las posibilidades tendencias como la oportunidad de “predecir quién podía ganar el mundial”, sus ideas de investigación fueron encaminadas hacia la movilidad en la capital.

Para llegar a lo que hoy se conoce como el mapa de predicción espacial de accidentes de Bogotá, los jóvenes explicaron que fue necesario tener la mayor cantidad de datos posibles que evidenciaran la accidentalidad en la ciudad, desde sus causas, hasta quiénes eran los involucrados. Para ello fue fundamental la plataforma Datos Abiertos Bogotá, en donde cualquier usuario con internet puede tener acceso a cierta información pública bajo la Ley de Transparencia y Acceso a la Información.

“A nosotros, como tampoco a las autoridades, no nos sirve mucho saber que en Bogotá van a haber 13 accidentes fatales, eso queda al aire y por eso es que dividimos el trabajo en dos partes para establecer también el dónde. Ese detalle de poder ser muy precisos a la hora de predecir accidentes era otra motivación que teníamos, de esta manera se puede, con el apoyo de los nuevos agentes de tránsito, estar en esas zonas y ver si se pueden salvar vidas”, sostuvo Lasso.

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La labor investigativa, contrario al imaginario que existe, permitió identificar que las zonas con mayor accidentalidad con fatalidad no están directamente relacionadas con las vías principales, sino más bien con las secundarias. Por ejemplo, a pesar de que en la Autopista Norte se permite transitar a la máxima velocidad permitida (50 Km.) el mapa, graficado con cifras de 2021, no muestra que este sea un lugar “peligroso para los peatones”.

En materia de causas, los economistas pudieron evidenciar que, a pesar de que el peatón ocupa el más alto porcentaje en tipo de víctima de accidente fatal, no significa que lo sucedido sea por imprudencia de este. De hecho, la falta de señalización o los huecos son motivo de siniestro vial y un detalle relevante para poder predecirlos. “Cuando uno va por la autopista Norte u otras vías principales, ve la señalización o el detector de velocidad, estas cosas que hacen que el conductor tenga precaución, pero esos mismos elementos no siempre son usuales en las vías secundarias, entonces eso puede explicar que estas últimas son las más accidentadas”, explicó Daniela Mejía.

Para evaluar la efectividad del modelo que pusieron en funcionamiento, los estudiantes decidieron compararlo con los primeros 13 días de este mes y el resultado fue de 90 % de precisión. “Para hacer este mapa solo usamos los datos del 2021, hicimos el análisis y nos dieron unas zonas y unas causas, entonces tomamos del 1 al 13 de diciembre de 2022 y miramos dónde ocurrieron esos casos, la comparación nos mostró que se dieron en esas mismas zonas rojas que ya existían en el mapa, uno que otro está por fuera, pero la mayoría los predijo”, agregó Daniela.

Así las cosas, si se realizara un plan para contrarrestar los accidentes con fatalidad a partir de las cifras que está dejando este 2022, usando del modelo hecho por Lasso, Mejía y Rozo, probablemente el año entrante podrían evitarse algunas muertes “Nos damos cuenta de que hay una fuerte correlación entre accidentes del pasado y los actuales. Pareciera que no se han tenido en cuenta y no se han logrado priorizar o identificar las causas de los accidentes que están ocurriendo”, concluyó Daniel.

A pesar de que se desconoce si estos modelos de predicción son usados o no a nivel institucional en el país o el Distrito, los estudiantes aseguraron que sería una posibilidad para que las autoridades puedan encaminar sus propuestas y tomen decisiones que permitirían desde salvar una vida hasta reparar estructuralmente la ciudad, todo a partir de la prevención y anticipación que brindan los datos.

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