Entendiendo los accidentes viales en México a través de machine learning (2019-2023): predicción y recomendaciones de políticas públicas

Abstract

La Organización Mundial de la Salud (OMS), desde 2019 a 2021, informó que los accidentes de tráfico han sido la principal causa de muerte de niños y jóvenes de 5 a 29 años y la doceava causa de muerte en el grupo de todas las edades (Organización Mundial de la Salud, 2021). Tan solo en 2021 más de un millón de personas murieron en las carreteras del mundo. En México, el informe sobre la situación de la seguridad vial 2022 (Secretaria de Salud, 2022), reportó que en 2021 fallecieron 14 mil 715 personas por siniestros viales, mientras que el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI), en 2021, reportó 199,224 accidentes de tránsito terrestres en zonas urbanas y suburbanas, y en 2023 a 262,768 accidentes, es decir, en dos años se incrementó en 11.31% los accidentes viales. Debido al panorama anterior, el presente trabajo tiene como objetivo entender los accidentes viales en México de 2019 a 2023, es decir, se identificarán los principales factores que determinan los accidentes viales y la severidad de estos. Para ello, en primer lugar, se realizará un análisis espacial exploratorio para identificar las principales zonas con mayor incidencia vial y realizar una primera aproximación al problema. Posteriormente, se desarrollarán modelos de clasificación y predicción a través de algoritmos de Machine Learning basados en árboles, los cuales además de clasificar, ayudarán a identificar las principales variables asociadas a la frecuencia y severidad de accidentes viales. El análisis realizado de los resultados obtenidos servirá como base para idear recomendaciones de política pública. A partir del análisis realizado, los resultados evidencian que las variables más relevantes que ayudan a identificar la severidad de los accidentes viales son la edad del conductor, la presencia de aliento alcohólico, el uso de cinturón de seguridad y la temperatura promedio. Por otro lado, las variables con mayor relevancia que ayudan a identificar la frecuencia de los accidentes incluyen el volumen de vehículos en circulación -especialmente camiones de pasajeros, automóviles y motocicletas- junto con los recursos financieros destinados a la infraestructura vial. Estos hallazgos proporcionan una base empírica para el desarrollo de políticas públicas orientadas a fortalecer la seguridad vial en México.