2026-06-17T23:42:28Zhttps://riubu.ubu.es/oai/requestoai:riubu.ubu.es:10259/69912024-05-20T07:08:41Zcom_10259.4_104com_10259_2604col_10259_6848
Repositorio Institucional de la Universidad de Burgos
author
Sanjurjo de No, María Almudena
author
Arenas-Ramírez, Blanca
author
Aparicio-Izquierdo, Francisco
2022-09-21T11:51:19Z
2022-09-21T11:51:19Z
2021-07
978-84-18465-12-3
http://hdl.handle.net/10259/6991
10.36443/10259/6991
Determinar las tasas de accidentalidad y mortalidad de diferentes colectivos de conductores
es un objetivo importante de la investigación científica de accidentes de tráfico. Para ello, es
necesario contar con información acerca de los niveles de exposición de los conductores de
manera desagregada.
Sin embargo, el nivel de exposición de diferentes colectivos de conductores no es conocido
al nivel requerido y, esta carencia, puede salvarse mediante el método de exposición cuasiinducida,
que permite determinarlo de forma relativa a partir de los datos contenidos en las
bases de accidentes de tráfico. La hipótesis principal es que entre los conductores implicados
en un accidente entre dos vehículos, se puede distinguir al responsable y no responsable de
su ocurrencia y que, éstos últimos, constituyen una muestra aleatoria de la población de
conductores. Por lo tanto, determinar correctamente la responsabilidad del conductor, es un
objetivo secundario, pero de gran importancia en la investigación.
Hasta el momento, la asignación de responsabilidad se hace, fundamentalmente, en base a
dos tipos de infracciones: del conductor y de velocidad, dejando de lado otros registros que
sí que podrían incrementar la probabilidad de que un conductor sea responsable.
En este trabajo se presenta la exploración del conjunto de registros de infracciones y
condiciones desfavorables de los conductores, que pueden influir en la responsabilidad de
los conductores con la metodología Self-Organizing Maps (SOM).
Los resultados obtenidos indican que la clasificación de conductores mejora en comparación
con la clasificación tradicional: más conductores clasificados, mayor número de variables
consideradas y mayor calidad esperada en el proceso de asignación de responsabilidad.
spa
Conductores
Vehículos
Accidentes
Drivers
Vehicles
Accidents
Identificación de responsabilidad de los conductores. Aplicación al método de exposición cuasi-inducida
info:eu-repo/semantics/conferenceObject
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URL
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File
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