Las herramientas

La metodología fue desarrollada por iRAP en colaboración con la Fundación AIP y Anditi. Fue concebida para aprovechar las fuentes de datos existentes, ya sean de código abierto o adquiridas mediante acuerdos de compra. Su objetivo principal es optimizar la recopilación de datos, garantizando el acceso a la información relevante y minimizando los costos. El método utiliza atributos comúnmente disponibles en el análisis a nivel macro de los peatones y los utiliza para clasificar las escuelas de mayor a menor riesgo de seguridad vial para los peatones.

Los atributos se clasifican luego en cuatro niveles analíticos diferentes, donde el método reduce la cantidad de datos recopilados a medida que avanza el nivel. En cada nivel, se clasifican las escuelas y solo las de alto riesgo avanzarán a la siguiente etapa de análisis. La metodología está documentada en el reporte Análisis de Big Data: Metodología para evaluar escuelas de alto riesgo.

Todos los puntos de evaluación de peatones informados por los estudiantes en YEA se integran directamente en la plataforma SR4S para ayudar a identificar áreas con altas concentraciones de puntos y priorizar esos puntos para una evaluación detallada de la infraestructura a través de SR4S. Al funcionar como una herramienta versátil de recopilación de datos y más, YEA sirve como una plataforma de orientación para compartir información valiosa sobre las percepciones de los jóvenes sobre el entorno vial.

YEA está disponible para su uso y los datos están abiertos para su visualización. Para utilizar la aplicación en sus proyectos o acceder a los datos, póngase en contacto con el equipo del proyecto.

Más información está disponible en el Sitio web de YEA.

La lista de escuelas de alto riesgo examinadas mediante el método de Big Data, combinada con los datos informados por los usuarios de YEA, se sometió a una evaluación exhaustiva de la seguridad de la infraestructura utilizando las herramientas de evaluación SR4S para generar recomendaciones de mejora. Los resultados de la calificación por estrellas, donde cinco estrellas son las más seguras y 1 estrella es la menos segura, se generan en cada sitio. Las escuelas con una calificación baja de 1 o 2 estrellas reciben prioridad por parte del gobierno en el plan de renovación. Hay más información sobre SR4S disponible en sitio web del programaEn el corazón de SR4S se encuentra un meticuloso sistema de recopilación de datos que utiliza el estándar global iRAP. Los codificadores capacitados siguen pautas estandarizadas para recopilar datos sobre diversos atributos de manera sistemática. Este enfoque sistemático y de calidad garantizada constituye la base para calcular los riesgos de seguridad vial, lo que garantiza una evaluación exhaustiva y precisa.

Para saber más sobre el acceso SR4S visite starratingforschools.org

Los Proyectos

Logo	Descripción	Más información
	AI&Me: Proyecto de empoderamiento de los jóvenes para carreteras más seguras, apoyado por Fundación Botnar y  Fundación FIA, defiende el uso de tecnologías digitales para mejorar el bienestar de los jóvenes en entornos urbanos.	Haga clic aquí para acceder al informe final del proyecto Haga clic aquí para acceder a las oportunidades de escalabilidad del proyecto
	El proyecto AI&Me: Leveraging AI tool for road safety impact, financiado por Google.org, aprovecha la inteligencia artificial (IA), la clasificación de estrellas para escuelas de iRAP y la asociación AiRAP para brindar viajes a la escuela de 3 estrellas o más y abordar los accidentes de tránsito que son la principal causa de muerte entre niños y jóvenes en todo el mundo.	Haga clic aquí para más información