Sistema inteligente Big Data para predecir siniestros viales
La atención de siniestros viales en carreteras federales representa un desafío crítico para las instituciones públicas encargadas de la seguridad y asistencia al viajero, particularmente debido a la naturaleza reactiva de los mecanismos tradicionales de reporte y respuesta. En este contexto, el aprovechamiento de grandes volúmenes de datos generados en tiempo real por la ciudadanía a través de redes sociales abre nuevas oportunidades para la gestión preventiva y la toma de decisiones basada en datos.
El presente artículo analiza la viabilidad de un sistema inteligente basado en Big Data para la predicción temprana de siniestros viales, utilizando información pública proveniente de la red social X. La investigación adopta un enfoque cuantitativo, no experimental y de corte descriptivo-correlacional, apoyado en técnicas de clasificación automática y análisis de patrones. Se analizaron más de 140 000 registros, identificando correlaciones temporales, temáticas y geográficas asociadas a la ocurrencia de incidentes viales.
Los resultados muestran niveles de precisión superiores al 85 % y una concordancia aceptable entre la clasificación automática y la validación experta, lo que evidencia el potencial de estos sistemas como herramientas de apoyo estratégico para la asignación preventiva de recursos y la mejora de los tiempos de respuesta institucional. El estudio aporta evidencia empírica para el diseño de modelos predictivos aplicables a organismos de asistencia vial y gestión del riesgo en infraestructura carretera.
