Uma pesquisa conduzida pelo Programa de Pós-Graduação em Gestão Urbana (PPGTU) da PUCPR, em parceria com a UTFPR, utilizou mineração de dados e inteligência artificial para investigar os fatores que influenciam a ocorrência e a gravidade de acidentes em rodovias do Paraná.
Ao tratar os acidentes como um problema de saúde pública, o estudo buscou padrões recorrentes a partir de variáveis como o perfil dos motoristas, as condições das vias, o ambiente e o tipo de transporte envolvido. Os dados permitiram treinar um algoritmo capaz de revelar relações entre essas variáveis e os acidentes registrados.
“A metodologia desenvolvida permite identificar padrões recorrentes por meio de regras de associação que revelam as causas ou fatores relacionados aos acidentes. Com essas informações, o poder público consegue tomar decisões para mitigar as ocorrências, como por exemplo, melhorar a sinalização, diminuir o limite de velocidade no trecho ou aprimorar as condições de drenagem”, explica Gabriel Troyan Rodrigues, doutorando do PPGTU e um dos responsáveis pela pesquisa.
Os modelos alcançaram índices de acerto superiores a 94% no primeiro período analisado e entre 86% e 89% no segundo. A metodologia também pode ser replicada em outras regiões. No entanto, os pesquisadores apontam a falta de dados recentes, especialmente sobre os condutores, como uma limitação para análises mais completas.
“Acreditamos que a mineração de dados aplicada à segurança viária tem enorme potencial para apoiar a formulação de políticas públicas mais eficazes, com base em evidências concretas”, afirma o professor Fabio Teodoro de Souza. Segundo ele, a técnica permite prever riscos e orientar ações com mais precisão.
Principais achados
Entre os fatores associados ao aumento na frequência de acidentes, destacam-se:
- Presença de perímetro urbano (90%)
- Faixa adicional (65,8%)
- Maior sinuosidade do terreno (62,2%)
- Áreas de ultrapassagem com sinalização por linha tracejada (56,3%)
- Presença de acostamento (53,9%)
- Iluminação deficiente (48,2%)
Já em relação à gravidade, os principais fatores foram:
- Perímetro urbano (93,5%)
- Terrenos sinuosos (66,8%)
- Iluminação inadequada (62,1%)
- Áreas de ultrapassagem (59,7%)
- Velocidade elevada (44,5%)
Os autores reforçam a necessidade de intervenções como vias de contorno, passagens em desnível, sinalização reforçada, radares e semáforos para reduzir os impactos desses acidentes.
O estudo foi publicado em junho de 2025 na Revista de Gestão Social e Ambiental, com o título “A Data Mining Approach for Evaluating Factors Associated with the Occurrence and Severity of Road Traffic Accidents”.
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