CARACTERIZACIÓN DE ACCIDENTES DE TRÁNSITO EN MÉXICO APLICANDO AGRUPAMIENTO JERÁRQUICO (TRAFFIC ACCIDENTS PROFILING IN MEXICO BASED ON HIERARCHY CLUSTERING)
Resumen
Resumen
Los accidentes de tránsito impactan directamente en los indicadores del bienestar social y el desarrollo socioeconómico de un país. En este artículo se plantea como premisa que los accidentes no se reparten al azar a lo largo de la red vial de un país sino que preservan ciertos factores de comportamiento, lo que permite su caracterización. La aportación principal se centró en observar que los estados con un nivel de pobreza cercano reflejan agrupaciones con características similares de las variables que describen sus índices de accidentes de tránsito descritos por las estadísticas del INEGI (1997-2016). Se obtuvieron nueve factores que describen cómo suceden los accidentes por cada estado, permitiendo dimensionar la afectación de las variables y su interacción para la toma de decisiones por parte de las autoridades correspondientes. Estos elementos permiten tomar decisiones respecto a medidas preventivas y de actuación por parte del gobierno con el fin de determinar políticas públicas que se ajusten a sus características propias.
Palabras Claves: accidentes de tránsito, caracterización, agrupamiento jerárquico.
Abstract
Traffic accidents directly impact the indicators of social welfare and socioeconomic development of a country. This paper proposes that accidents are not distributed randomly along the road network of a country but they preserve certain behavior, which allows their characterization. The main contribution focused on observing that states with a near poverty level reflect groups with similar characteristics that describe their traffic accident rates, according by INEGI statistics (1997-2016). Nine factors were obtained that describe how accidents happen by each state, allowing to measure the affectation of the variables and their interaction in order to help in the decision making regarding what type of preventive measures and actions can be applied by the government within the public policies.
Keywords: traffic accidents, profiles, hierarchy clustering.
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