2.2.2.
ESTRATEGIAS PARA FRENAR LOS SINIESTROS DE TRÁNSITO
Varias estrategias también se han desarrollado para reducir los siniestros de tránsito por ejemplo en Estados unidos se encuentra un modelo denominado DDACTS (Data-Driven Approaches to Crime and Traffic Safety) que se encuentra integrado con datos de crímenes y siniestros de geolocalización sugiere una vigilancia basada en tiempo y lugar de los siniestros y crímenes. La identificación de problemas basado en geolocalización mediante puntos calientes permite conocer los factores que causan los siniestros (The National Highway Traffic Safety Administration, 2009). Las consecuencias de un siniestro de tránsito recae sobre las personas más vulnerables como son los acompañantes, ciclistas y peatones sin excluir a los conductores (Iglesias Zappone, 2017) por lo que se debe impulsar una política pública para promover una movilidad segura y libre de siniestros. En las últimas décadas se ha incrementado el uso de los sistemas de información geográfica (SIG) en análisis de salud pública y de igual forma las metodologías de geoestadística ha promovido su uso de forma acelerada lo que permite visualizar y analizar datos geoespaciales y entender el comportamiento de los siniestros. En varios países se ha utilizado métodos como son densidad de kernely k-means para analizar la distribución de los siniestros de tránsito (Iglesias Zappone, 2017). Una investigación realizada el 2016, para describir el componente temporal como factor incidente en la mortalidad y morbilidad en siniestros de tránsito presenta resultados que se registraron aproximadamente 30,269 siniestros con 1967 fallecidos y más de 21,000 víctimas con lesiones (Martins Gomes et al., 2018) lo que muestra que con el pasar del tiempo estos valores han ido decreciendo pero aún falta mucho para llegar a cero siniestros como es el objetivo de Visón Zero. También es posible que la diferencia de la variación espacial puede ser observada en diferentes variables y que dependerá del área de estudio. Por lo
27
