Análisis espaciotemporal de la relación entre las infracciones y los accidentes de tránsito en la ciudad de Cali, Colombia 2021–2022

Simple item page
dc.contributor.advisorArango Londoño, David
dc.contributor.authorGrisales Cárdenas , Christian Fernando
dc.contributor.authorCastro Salazar, Fabián Andrés
dc.contributor.authorMoreno Collazos, Gustavo Andrés
dc.date.accessioned2025-11-04T20:10:40Z
dc.date.available2025-11-04T20:10:40Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractEl presente documento es resultado del proyecto aplicado, requisito esencial para optar por el título de Maestría en Ciencia de Datos de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. En él se propone la aplicación de modelos estadísticos para procesos puntuales espaciales con el fin de analizar la distribución geográfica de los siniestros viales con fatalidad, en relación con diversas covariables asociadas a infracciones de tránsito, en el área urbana de Santiago de Cali. La información utilizada fue proporcionada por la Secretaría de Movilidad e incluye datos georreferenciados de siniestros y reportes de infracciones correspondientes a los años 2021 y 2022. Con un enfoque teórico-práctico, guiado por la metodología CRISP DM, se integró el conocimiento académico en la solución de una problemática social crítica como lo es la mortalidad por accidentes de tránsito. Inicialmente, se establecieron los fundamentos conceptuales de los procesos puntuales espaciales. Luego, se llevó a cabo una exploración de los datos espaciales y se desarrollaron modelos de intensidad de puntos, utilizando tanto enfoques estadísticos clásicos como algoritmos de aprendizaje automático. Entre estos, el modelo de bosques aleatorios presentó el mejor desempeño según las métricas MAE, RMSE y R². Los resultados evidencian que los siniestros mortales están significativamente asociados con infracciones como conducir bajo los efectos del alcohol o sustancias psicoactivas, así como ignorar señales de pare o semáforos en cruces viales. Además, se identificaron zonas de alto y bajo riesgo de fatalidad en la ciudad, lo cual permitió generar recomendaciones de intervención en infraestructura y programas de educación vial.spa
dc.description.abstractThis document is the result of an applied project, a key requirement for obtaining the Master’s degree in Data Science from Pontificia Universidad Javeriana Cali. It proposes the application of statistical models for spatial point processes to analyze the geographic distribution of fatal traffic accidents in relation to various covariates associated with traffic violations in the urban area of Santiago de Cali. The information used was provided by the Mobility Secretariat and includes georeferenced data on accidents and violation reports for the years 2021 and 2022. With a theoretical-practical approach guided by the CRISP-DM methodology, academic knowledge was integrated into solving a critical social issue: traffic accident mortality. Initially, the conceptual foundations of spatial point processes were established. Then, spatial data exploration was conducted, and point intensity models were developed using both classical statistical approaches and machine learning algorithms. Among these, the random forest model showed the best performance according to MAE, RMSE, and R² metrics. The results show that fatal accidents are significantly associated with violations such as driving under the influence of alcohol or psychoactive substances, as well as ignoring stop signs or traffic lights at intersections. Additionally, high- and low-risk zones for fatality were identified in the city, which enabled the generation of recommendations for infrastructure interventions and road safety education programs.eng
dc.description.degreelevelMaestría
dc.description.degreenameMagíster en Ciencia de Datos
dc.format.extent83 p.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11522/5044
dc.language.isospa
dc.publisherPontificia Universidad Javeriana Cali
dc.publisher.departmentFacultad de Ingeniería y Ciencias
dc.publisher.programMaestría en Ciencia de Datos
dc.rights.accessrightshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommonshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subjectProceso puntual espacialspa
dc.subjectInfracción y accidente de tránsitospa
dc.subjectMapa de calorspa
dc.subjectFunción de intensidadspa
dc.subjectModelado predictivo espacialspa
dc.subjectSpatial point patterneng
dc.subjectTraffic infraction and accidenteng
dc.subjectHeatmapeng
dc.subjectIntensity functioneng
dc.subjectSpatial predictive modeleng
dc.titleAnálisis espaciotemporal de la relación entre las infracciones y los accidentes de tránsito en la ciudad de Cali, Colombia 2021–2022spa
dc.typemaster thesis
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
dc.type.localTesis/Trabajo de grado - Monografía - Maestría
dc.type.redcolhttps://purl.org/redcol/resource_type/TM
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
PROYEC~1.PDF
Size:
2.67 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
No Thumbnail Available
Name:
LICENC~1.PDF
Size:
202.75 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed to upon submission
Description:
Download
Collections
Maestría en Ciencia de Datos