Una nueva versión de un viejo problema: el uso de Analytics para obtener nuevos conocimientos sobre formas de reducir accidentes fatales de vehículos de motor
Janel Nixon, PhD, presidente y fundador de Integrative Engineering LLC
Cada año, 40,000 estadounidenses mueren en choques automovilísticos, lo que hace que los accidentes automovilísticos sean la principal causa de muerte entre los estadounidenses de 3 a 36 años. Según el Departamento de Transporte de los EE. UU., El costo social total de estos choques supera los $ 200 mil millones anuales. A pesar de estas estadísticas asombrosas, muchos de los esfuerzos de investigación realizados hasta la fecha no han logrado sacar conclusiones definitivas que podrían llevar a cambios de política beneficiosos o nuevas regulaciones. Los investigadores han intentado detectar tendencias relacionadas con la edad o el género del conductor, la velocidad del vehículo, la hora del día o el mes o el peso del vehículo. Sin embargo, la principal deficiencia de estos estudios es que todos ellos tienden a ver el vehículo en el vacío: observan los datos asociados con los vehículos individuales sin tener en cuenta la interacción que se produjo entre los vehículos que chocaron entre sí. Este artículo explora la hipótesis de que las características individuales de los vehículos son menos importantes que la compatibilidad de los vehículos involucrados en el accidente. Lo importante no es tanto el peso de un vehículo, sino la discrepancia de peso, el centro de gravedad y el delta en la altura del parachoques entre los vehículos motorizados involucrados. Este documento demuestra cómo se utiliza JMP para probar esta hipótesis y, finalmente, para detectar una tendencia que proporciona una nueva y valiosa información sobre este problema. También se presenta como un caso de estudio sobre cómo se pueden usar los análisis en todas las organizaciones para guiar la formulación de políticas y la nueva regulación de manera que ofrezca el máximo beneficio para la sociedad.
