En tres ciudades vietnamitas con más de 9 millones de habitantes, ¿cómo podemos empezar a identificar las zonas escolares de mayor riesgo y a los niños que las frecuentan a diario para combatir la principal causa de muerte juvenil: los accidentes de tráfico? ¿La respuesta? El Big Data.
Una metodología de análisis de macrodatos desarrollada en el marco del proyecto AI&Me ha permitido realizar análisis de macrodatos desde ordenadores de Ho Chi Minh City, Pleiku y Yen Bai. El análisis identificó las 106 escuelas con mayor riesgo para una investigación más exhaustiva sobre seguridad vial y priorizó la inversión de un total de 1063 escuelas analizadas.
Con base en los hallazgos, el proyecto calificará con estrellas la seguridad de las escuelas utilizando el Calificación por estrellas para escuelas Desarrollar una aplicación piloto para la participación juvenil de YEA con 1800 estudiantes, que permite identificar los lugares donde se sienten seguros e inseguros en su camino a la escuela, y colaborar con los responsables de la toma de decisiones del gobierno local para implementar mejoras de infraestructura en 18 escuelas prioritarias.
Las fuentes de macrodatos son cada vez más accesibles y ofrecen información valiosa sobre una amplia gama de elementos del entorno urbano que pueden representar un riesgo para la seguridad vial. Trabajar con macrodatos para identificar zonas de alto riesgo es una forma eficiente y eficaz de ampliar las evaluaciones a nivel de ciudad, región o país.
La metodología empleó fuentes de macrodatos, en particular datos telemáticos y satelitales, para recopilar información sobre carreteras, infraestructura y características sociodemográficas, e identificar escuelas de riesgo donde la combinación de los elementos ambientales podría representar un riesgo para los estudiantes.
Los atributos se clasificaron según su riesgo en cuatro niveles, un enfoque que permitió ahorrar costes y esfuerzo de análisis. El primer nivel incluía información disponible públicamente y, a medida que se avanzaba de nivel y se reducía el alcance, se podían recopilar y analizar datos más complejos, costosos y detallados de forma muy específica.
“Este enfoque nos permitió definir cómo se realizó el análisis y aprovechar los macrodatos disponibles para analizar y comparar 1.063 escuelas. También nos dio la capacidad de centrarnos y evaluar una serie de parámetros de riesgo a gran escala y a nivel de escuelas individuales en todo Vietnam”, dijo Peter Jamieson, director general de la empresa de análisis de datos., Anditi.
Progresión de niveles y cambios en el alcance del análisis – Fuente de las imágenes: Anditi y iRAP
Shanna Lucchesi, directora del proyecto AI&Me del International Road Assessment Programme (iRAPSegún se ha indicado, hasta donde sabemos, esta es la primera vez que se desarrolla y se pone a prueba una metodología de macrodatos para evaluar el riesgo de la infraestructura vial en torno a las escuelas.
“Las tres ciudades son muy diferentes en tamaño y complejidad, lo que demuestra la flexibilidad de la metodología para adaptarse a diferentes contextos”, dijo la Sra. Lucchesi.
“Estamos encantados de poner en marcha el programa AI&Me en Vietnam, donde podremos utilizar macrodatos para cambiar nuestra forma de pensar, abordar y resolver la crisis vial”, dijo Trang Truong, gerente del proyecto AI&Me. Fundación AIP.
“Las agencias gubernamentales locales también recopilaron información sobre muertes de peatones y el número de estudiantes. La metodología se compartió con nuestros socios gubernamentales locales y escuelas en Vietnam. La encuesta posterior a la capacitación mostró que el 86% de los participantes consideró útil o muy útil la metodología de análisis de macrodatos presentada en la capacitación para que las partes interesadas del gobierno identifiquen más fácilmente las comunidades y ubicaciones de alto riesgo.”.
“La metodología no solo ha revelado información valiosa para su aplicación en Vietnam, sino que está diseñada para ser escalable, transferible, asequible y fácil de aplicar en cualquier lugar junto con la aplicación iRAP Star Rating for Schools (SR4S) para refinar una lista de prioridades de sitios para evaluaciones detalladas“, dijo la Sra. Lucchesi.
“Junto con SR4S, este método ayudará a quienes toman las decisiones a elegir de forma eficaz y basada en la evidencia dónde centrar los esfuerzos en materia de seguridad vial, vinculándolos a las intervenciones de mayor impacto y más rentables para salvar la vida de los niños”, afirmó.
Los accidentes de tráfico afectan de forma desproporcionada a los jóvenes, siendo la principal causa de muerte entre las personas de 5 a 29 años en todo el mundo.
La combinación de condiciones viales inseguras cerca de las escuelas, la especial vulnerabilidad de los niños y la elevada tolerancia al riesgo de los conductores jóvenes, exponen a los jóvenes al riesgo diario de sufrir lesiones e incluso la muerte en accidentes de tráfico.
Se estima que cada día mueren 500 niños en las carreteras del mundo y más de 10.000 sufren lesiones que les cambian la vida, lo que tiene enormes implicaciones económicas y sociales para las generaciones futuras.
A pesar de estos niveles inaceptables de trauma juvenil, la verdadera magnitud del problema a menudo permanece oculta a la conciencia de la comunidad, al tiempo que se percibe como un problema demasiado grande para abordarlo.
La Sra. Lucchesi afirmó que puede resultar abrumador para los gobiernos saber por dónde empezar a priorizar la seguridad y para quién, y decidir dónde centrar la inversión en modificaciones viales o en la aplicación de la ley.
“El proyecto Ai&Me es apasionante no solo por su innovador enfoque basado en macrodatos, sino también por la participación integral de todas las personas afectadas y capaces de ayudar: desde los estudiantes hasta los administradores escolares, los representantes del gobierno local responsables y facultados para tomar decisiones de inversión, y los expertos mundiales en seguridad vial y datos con los conocimientos más recientes. Todos ellos se unen para proteger a los más vulnerables en las inmediaciones de las escuelas y apoyar la toma de decisiones gubernamentales.
“Nos entusiasma la metodología de macrodatos, los conocimientos que ha revelado y las mejoras específicas en seguridad vial que permitirá implementar en las tres ciudades. También nos entusiasma su potencial global para hacer que los trayectos escolares sean más seguros de la manera más rentable, mucho más allá de las fronteras de Vietnam”, declaró la Sra. Lucchesi.
La metodología se ha desarrollado como parte de la AI&Me: Proyecto para empoderar a los jóvenes y lograr carreteras más seguras fundada por Fundación Botnar y Fundación FIA, liderado por la Fundación AIP y apoyado por iRAP y ANDITI.
Para obtener más información sobre la metodología, descargue el documento. Informe sobre la metodología de Big Data de AI&Me aquí.
También se presentará en el Conferencia Internacional Walk21 Se celebrará la próxima semana, del 19 al 23 de septiembre, en Dublín.
Fuente de la imagen del encabezado: Vuong Bùi en Pixabay