Aplicação de processo de descoberta de conhecimento em base de dados para caracterização de acidentes de trânsito no estado de São Paulo - BALDINI, Pedro Toshio (105, 2021)
Acidentes de trânsito são uma das maiores causas de morte no Brasil e no mundo. Além de toda dor causada pela perda de uma vida humana e das consequências físicas e psicológicas causadas nas pessoas que sobrevivem, os acidentes de trânsito geram grande impacto econômico aos governos dos países que acabam gastando dinheiro público para cobrir os gastos gerados pelo acidente de trânsito, dinheiro esse que poderia ser investido em outras áreas, como por exemplo, educação, saúde pública e na própria melhoria da infraestrutura rodoviária a fim de reduzir o número de acidentes. O estado de São Paulo não foge desse cenário, apresentando grande frota veicular e, consequentemente, elevado número de acidentes. Dessa forma, este trabalho teve como objetivo realizar um processo de descoberta de conhecimento em base de dados (KDD), caracterizando os acidentes de trânsito ocorridos no estado de São Paulo entre os anos de 2007 e 2020, a fim de auxiliar em políticas de prevenção de acidentes. Na fundamentação teórica são apresentados alguns conceitos chaves, como, Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, Aprendizado de Máquina, Clusterização, que sustentam a pesquisa, os quais são ancorados em práticas de pesquisa apresentadas em um conjunto de trabalhos relacionados. Para alcançar os objetivos propostos, foi realizada uma pesquisa experimental, que consiste na determinação de um objeto de estudo, na seleção de variáveis que sejam capazes de influenciá-lo, e na definição dos meios para controlar e observar os efeitos que esta variável manipulada possa produzir nesse objeto. Inicialmente foram coletados dados de acidentes de trânsito da Polícia Rodoviária Federal. Em seguida, foi realizada a limpeza e transformação desses dados; realizou-se então a clusterização dos dados por meio do software WEKA e, por fim, foram elaborados gráficos com a ferramenta Excel e realizada a análise dos clusters. Os principais resultados gerados mostram grande concentração de acidentes na região metropolitana de São Paulo e outras regiões importantes do estado de São Paulo, como São José dos Campos, São José do Rio Preto, região de Sorocaba e Campinas. Os tipos de acidentes com mais casos foram as colisões entre veículos, sendo as colisões traseiras e lateral as predominantes. Em relação às causas dos acidentes, a falta de atenção dos motoristas foi um dos principais motivos dos acidentes. Ao analisar as rodovias dos acidentes, houve predominância de acidentes nas rodovias que interligam cidades importantes do estado e de rodovias que chegam de outros estados e atravessam São Paulo.
Application of the knowledge discovery process in a database data to characterize traffic accidents in the state of São Paulo
Keywords: Mineração de dados; Clusters; Prevenção de acidentes; Softwares; Informação e Comunicação