INTRODUCCIÓN

Una de las acciones que realiza el ser humano más a menudo es el movilizarse por tierra de un punto a otro; en la actualidad se encuentran varios medios de transporte, como lo son (en Colombia): bus, taxi, carro, sistema integrado de transporte público, bicicleta entre otros. Este último, ha obtenido gran acogida en los últimos años debido a que es un medio sustentable, menos contaminante y equitativo. La ciudad con mayor cantidad de kilómetros de ciclo ruta, no solo en Colombia sino a nivel Latinoamérica es Bogotá (Ríos, Taddia, Pardo & Lleras, 2015), con 392 km donde los lesionados o muertos a causa de un accidente, según medicina legal son del 5% y 7% de los que usan bicicleta (Jiménez castro, Díaz Anacona, & Meneses Veloza, 2017); con el transcurso de los años se evidencia un crecimiento en el uso de las bicicletas y al mismo tiempo la tasa de accidentes (logmovilidad, 2014). La población biciusuaria de la localidad de Engativá se encuentra en el 3 puesto con mayor número de viajes por día en bicicleta según el reporte de la secretaria de movilidad (logmovilidad, 2014), teniendo que del periodo del 2016 al 2018, ocurrieron 680 siniestros en bicicleta en este sector de Bogotá según el reporte obtenido de la secretaria de movilidad (movilidad, 2018), de los cuales se reportaron 25 fallecidos y más de 700 lesionados (Movilidad, 2018). La acción del gobierno de la ciudad ha sido impulsar este medio de transporte desarrollando proyectos con centro en la construcción de rutas, pero no tiene en cuenta que hay diferentes factores que están ocasionando que aumente la probabilidad de que los ciclistas sufran un accidente.

Con base en esta problemática, el presente artículo muestra los resultados de la investigación donde inicialmente se usó información secundaria para identificar las variables que influyen en la accidentalidad de la movilidad de biciusuarios, donde se identificaron diferentes variables y métricas de medición de su impacto en la accidentalidad, pero cada estudio tiene un enfoque diferente como inclusión, infraestructura o comportamiento. No se encontraron estudios que mostraran un análisis integral que incluyeran aspectos asociados a al biciusuario, infraestructura y entorno.

Por ello se recurrió a la información de la Ciudad del secretario de Movilidad en las encuestas de Movilidad (Big Data) y se realizó una encuesta a la población de la localidad en una muestra representativa para comparar los resultados. La ciudad cuenta con una encuesta de movilidad del año 2016 y recopilación de accidentes de biciusuarios donde se asigna una causal del accidente. La investigación de accidentes donde esté involucrada una bicicleta solo se aplica en casos donde esté involucrado otro vehículo.

El objetivo de este proyecto consiste en desarrollar la caracterización de los riesgos de accidentes del proceso de movilidad de los biciusuarios de la localidad de Engativá empleando el árbol de probabilidades; mediante la obtención de información primaria mediante encuestas y bases de datos por entidades gubernamentales y secundaria por medio de la búsqueda de anteriores investigaciones con el fin de realizar la caracterización y clasificación de los riesgos donde se identifiquen: actores, características, valores de estas características, y las relaciones entre estos para conseguir estructurar el árbol de probabilidades.

METODOLOGÍA

La metodología empleada en esta investigación se presenta en las siguientes etapas la cual es resumida en la figura 1.

a) Búsqueda de información secundaria. Para llegar a la caracterización de las variables que afectan la accidentalidad de la movilidad en bicicleta, se inició con la búsqueda de información secundaria de cómo se caracterizaron los accidentes. Esta actividad se realizó mediante la revisión del estado del arte de diferentes investigaciones a nivel nacional e internacional usando como referencia artículos científicos, revistas, libros y reportes de movilidad para su posterior clasificación los cuales sumaron 100 documentos. Los principales documentos donde se encontraron más variables fueron los siguientes:

-Plan bici: infraestructura, exceso de velocidad, acción de terceros, transitar en contravía, girar bruscamente, embriaguez o drogas, accidente según género (Secretaria de Movilidad, 2016).

-How infrastructures can promote cycling in mediterranean cities: lessons from Sevilla (Marqués, Hernández-Herrador, Calvo-Salazar & García-Cebrián, 2015): red vial ciclo rutas, intersecciones y calles sin ciclo vías, alta velocidad y falta de normas de seguridad.

-Incompetent or too competent? Negotiating everyday cycling identities in a motor dominated society (Aldred, 2013): imprudencia, ignorar señalización y viajar sin luces.

-Estudio sobre las estrategias de promoción de la bicicleta como medio de transporte en las ciudades españolas (Ferrando, Martín, Molinero, López & García, 2011): falta de ciclo ruta y timidez.

-Infraestructures de transports et conflits (Wolff, 2015): mala distribución de espacios en la carretera, invasión de aceras para peatones, imprudencia de terceros y falta de educación para biciusuarios.

-La bicicleta como medio de transporte puntos de vista de las personas usuarias y expertas (Vicente & Hormaetxe, 2006): inseguridad, imprudencia, lluvia, falta de señalización, mala infraestructura en las vías, acción de terceros, exceso de velocidad y falta de implementos de seguridad.

La secretaria de movilidad de Bogotá brindó una base de datos para el estudio, los cuales fueron de gran importancia ya que estos arrojaron datos específicamente de la localidad de Engativá de donde se realiza dicho estudio.

Según la clasificación de documentos se puede determinar, de una manera más clara de que artículos consultados se obtuvieron las diferentes variables a tener en cuenta para la relación de los resultados de toda la información secundaria. Teniendo las variables obtenidas de los artículos, se procede a su clasificación según su condición; prudencia, ciclista, bicicleta y entorno.

b) Información primaria. Para iniciar la recolección de información primaria, se aplicaron un total de 280 encuestas de las cuales se determinaron mediante un el método probabilístico aleatorio simple, el cual arrojó un total de 218 biciusuarios, a partir de la fórmula 1.

Donde:

Z= nivel de confianza

P= proporción de accidentalidad

Q= proporción de no accidentalidad

N= población de biciusuarios = 500 biciusuarios

E= nivel de error muestral

Debido a que el 50% de los encuestados alguna vez se han accidentado, se tomó la proporción de accidentalidad y de no accidentalidad como un 0,5; la población de biciusuarios se obtuvo según la base de datos de los biciusuarios registrados en la universidad hasta el momento de la realización de la primera encuesta, se tomó un nivel de error bajo de un 0,05 para dar más certeza a los resultados, y un nivel de confiabilidad del 97,5% que, al momento de calcular la z, es decir la distribución normal da 1,96; dando así un total de 218 encuestas que se deben realizar para tener una buena muestra; y se realizaron para más confiabilidad 280.

El estudio se desarrolla, primero con información secundaria y luego la información primaria para ratificar lo anterior. Para obtener dicha información se usaron métodos estadísticos para la construcción de las encuestas y para conocer el tamaño de la muestra.

La encuesta 1, presentada en la Figura 2, se realizó de la siguiente manera; por medio de preguntas que arrojaran variables demográficas, de comportamiento y geográfico, para saber cuáles sirven para definir accidentalidad y otras para definir riesgos. En esta se estudió la cantidad de variables y eventos asociados a estas variables las cuales generaban accidentes.

Debido a que no se tenían los datos de los lugares donde ocurrieron los accidentes y las condiciones de esta, se decidió hacer la encuesta 2, la cual es presentada en la figura 3.

Teniendo las variables arrojadas de la información primaria y secundaria, se procede a analizarlas por medio de un diagrama. Se realiza un análisis porcentual por medio de un análisis comparativo de los hallazgos, conociendo de esta manera las variables que más influencia tienen en la accidentalidad

Dado que se obtuvieron muchas variables se aplica la matriz de Vester, para priorizar las variables problema críticas. Con la focalización de las variables que tienen mayor influencia al momento de incurrir en un accidente, se procede a hacer un primer boceto de un árbol de sucesos mediante la ntp 328 de análisis de riesgos (Mintrabajo y Asuntos sociales España, 1994), el cual desarrolla un diagrama secuencial a partir de sucesos iniciadores no deseados para conocer lo que puede acontecer conociendo la probabilidad en este caso del accidente.

RESULTADOS Y DISCUSIÓN

a) Resultados de la información secundaria- variables (2015-2018): con la extracción de las variables de los artículos consultados nombrados anteriormente, se clasificaron según su aplicación en la Tabla 1.

Según el estudio realizado por la secretaria de movilidad del 2016 (Universidad de los Andes (Grupo de Estudios en Sostenibilidad Urbana y Regional - SUR), Cámara de Comercio de Bogotá, 2016 ), las tres(3) variables con más influencia en un accidente son desobedecer señales (el cual comprende cuando hacen caso omiso a las señales de tránsito), adelantar cerrando (cuando se está adelantando un carro moto o bicicleta sin dejar una distancia prudente entre el otro vehículo y la bicicleta) y transitar en contravía, tal y como se evidencia en la figura 4 con sus respectivas frecuencias y porcentajes de participación.

Resultados información primaria (2017)

En el análisis se encontró que la mitad de la población biciusuario se había accidentado alguna vez en su trayecto, ésta es una cifra alarmante, lo que provoca preocupación y motivación para proporcionar ayuda y disminuir esta cifra, la cual, si no se brinda ayuda a esta población, seguirá aumentando cada vez más. Del 50% de accidentados el 79% son hombres y el 21% mujeres, donde su edad promedio es de 22 años con el 28%, en la figura 5 se muestran las edades de los biciusuarios que sufrieron accidentes según su género.

Con base en los resultados de la encuesta No. 2 se obtuvo que el 56% de la población de biciusuarios encuestados viven en la localidad de Engativá y el 53% de los accidentados también viven en esta localidad, lo cual ratifica que Engativá es la localidad con más población y con más accidentalidad en este estudio, como se evidencia en la figura 6.

De esta población afectada se obtienen las siguientes variables, las cuales les afectaban la movilidad e incurrían en accidentes según los biciusuarios (Figura 7).

Teniendo las variables más importantes que afectaban la movilidad e incurrían en los accidentes según la opinión de los biciusuarios mediante las encuestas (Small Data), se comparan con las de la secretaria de movilidad, los cuales analizamos con metodologías de Big Data, para saber si tienen comportamientos similares.

Unificación de las variables

Por medio de un criterio según la caracterización de riesgos de Jiménez Castro y Diaz Anacona (Jiménez Castro, Díaz Anacona, & Meneses Veloza, 2017) las variables más significativas fueron tomadas para su clasificación y análisis, a partir del porcentaje de ocurrencia; obtenidas de la recopilación de información según la secretaria de movilidad y según la descripción del accidente que cada biciusuario, extraída de las encuestas y se unificaron como se muestran en la tabla 2.

Resultados encuesta 2 y secretaria de movilidad 2018.

Las variables resaltadas en verde fueron las variables en las que diferían los dos estudios, pero que de igual manera eran representativas para este proyecto. Exceso de velocidad es una variable que tiene un alto porcentaje en la información primaria, pero que en la información secundaria no se encuentra dentro de una de las variables más influyentes, estas diferencias son importantes para este estudio, para conocer realmente las variables influyentes.

Análisis de las variables

Con el fin de categorizar las variables obtenidas, se inició con un análisis de factores para reducir a las variables con mayor ocurrencia en la accidentalidad para posteriormente analizarlas a través de la matriz de Vester.

Análisis de factores

Con el fin de centrar el estudio a las causales principales de un accidente, se realiza un análisis de factores según los resultados del reporte de la secretaria de movilidad, teniendo en cuenta el porcentaje de ocurrencia de cada uno (Secretaria de Movilidad, 2016). De este análisis se determinó que no mantener distancia de seguridad, desobedecer señales, transitar en contravía y transitar distante de la acera u orilla (tabla 3) son las causales más primordiales a tener en cuenta según el criterio de tomar aquellos factores superiores a 5.5%; esto aplicando la fórmula 2.

Priorización de variables con Matriz de Vester

Debido a que aún se tenían muchas variables, se optó por usar la herramienta de la matriz de Vester para priorizar las variables problema críticas. Al ingresar todos los datos a la matriz se obtuvo la tabla 4. De la matriz presentada en la tabla x, se obtuvieron las coordenadas, con las cuales se graficaron en el plano de resultados de la matriz de Vester, presentada en la figura 8

De esta manera se hicieron más visible las variables críticas que son las del cuadrante superior derecho. Del plano anterior se clasificaron las variables en causas, efectos, problema central que son los críticos y los indiferentes. Se realizó un análisis de consistencia para ratificar que los resultados fueran los esperados y no tuvieran error.

Resultados finales

Las variables críticas son: no mantener distancia de seguridad, desobedecer señales, adelantar cerrando, exceso de velocidad, imperfección en las vías. Cada una de las variables tiene sub-variables las cuáles muestran específicamente cómo se desencadena en un accidente, estos eventos y sub-variables están relacionadas y representados en el diagrama de la Figura 9.

Después de la categorización realizada con el análisis de factores y la matriz de Vester, se procedió a elaborar el árbol de sucesos inicial según la NTP 328 (1996), se ingresan las variables significativas y además en una ecuación para que no se extienda mucho el árbol se incorpora el género, la edad, el día de la semana en el cual el biciusuario se transporta, todo esto para poder hallar una probabilidad más exacta, ésta ecuación no se expone aun porque se encuentra en proceso. El boceto del árbol de sucesos es el presentado en la figura 10.

Discusión

Con base en los resultados obtenidos y las políticas públicas del gobierno de la ciudad, se observan que los proyectos que se están desarrollando para promover el uso de la bicicleta se centran en la creación y mejora de infraestructura (Cerón, 2018) y a nivel de riesgos se centra en planes antirrobo de bicicletas mediante el registro virtual de propietarios (Giraldo, 2018) todo esto con el fin de que el uso de la bicicleta tenga mayor uso en movilidad, pero la realidad de los usuarios desde la información de biciusuarios de una localidad muestran una realidad diferente. Desde este proyecto se puede observar que la secretaria de movilidad trabaja con información global de los accidentes de los biciusarios, identificando las causas inmediatas del accidente y no las causas básicas. No obstante, la percepción del biciusuario es diferente puesto que se presentan diferentes variables de riesgo de accidentalidad tales como la acción de automóviles en la vía o la misma invasión de esta por personas animales u objetos, el exceso de velocidad o el desconocimiento de las normas que acogen a los biciusuarios, en este caso la percepción de los ciclistas.

Con base en los anterior se concluye que las proyectos definidos únicamente con la información obtenida de la base de datos, en el caso presentado a nivel de la ciudad, dejan sin validez realidades de información que pueden definir planes de gran importancia a nivel de las localidades de la ciudad, ya que tienen mayor significado en el bici-ciudadano común en este caso en la prevención de la accidentalidad (S.D.M., 2013). Un ejemplo de ello está en el hecho de no encontrar en la información de la Secretaria de Movilidad de la ciudad como variables relevantes (más del 10% de participación del total) el daño de la cicloruta que escasamente se reporta en un 6%, mientras que para los biciusarios encuestados es una variable significativa.

Tanto en la encuesta de la ciudad como en las encuestas de los biciusuarios, el riesgo de hurto no fue la causa significativa de ocurrencia de accidentes, pero se observan muchos planes del gobierno local en este punto. Temas como la falta de conectividad de las ciclorutas obligan al biciusuarios a compartir vía con otros vehículos. Esto ha muestra un nivel alto accidentalidad de estrellados contra diferentes vehículos tanto livianos como pesados como lo muestra el informe del Plan Bici del año 2017, de la Secretaria de Movilidad de Bogotá.

Por otra parte, al revisar la información de fuentes externas como los papes y las bases de datos de la Secretaria de Movilidad en contraste con las encuestas de la localidad, se observa que los resultados de estos estudios muestran un aspecto del problema de accidentalidad o se enfocan en un aspecto específico del proceso de movilidad en bicicleta. Por ello se encuentran muchas variables que afectan la accidentalidad.

Por ello este estudio en la identificación de variables significativas que afectan la accidentalidad se encuentra evidencia que se centra en las acciones del biciusuario, pero muy pocas en la infraestructura o entorno (por ejemplo, como la cultura vial de los demás actores viales).

Por ello se considera que un análisis integral de todas las variables y su importancia en la accidentalidad diaria un aporte para definir cuáles son más importantes atacar inicialmente y lograr con su intervención una mejora en las tasas de accidentalidad.

CONCLUSIONES

Las técnicas que se utilizan en ingeniería industrial para la representación de procesos y procedimientos, no alcanzan a representar la complejidad del proceso y los riesgos de movilidad en bicicleta. Se deben implementar otras metodologías, cómo emplear la NTP 328 el análisis de riesgos mediante el árbol de sucesos, puesto que por medio de un diagrama gráfico a partir de sucesos desencadenantes indeseados se puede averiguar la probabilidad de un evento, en este caso del accidente; por lo tanto, esta metodología es la que más se adapta al proceso de movilidad en bicicleta.

A pesar que desde el panorama de la base de datos suministrada por la Secretaría de movilidad y la obtenida de los biciusuarios, se reflejen diversas variables en común también se observan aquellas en las que ponen a las entidades gubernamentales en evidencia de qué hay factores que pasan por alto tales como imperfecciones en la infraestructura y falta de señales de tránsito, y del mismo modo para los ciudadanos que por evitar sanciones o multas omiten las causas del accidente así como el exceso de velocidad, el estado de embriaguez o drogas o la falta de mantenimiento de la bicicleta.

La agencia nacional vial no posee políticas públicas ni planes de emergencia para mitigar los altos índices de accidentalidad en bicicleta. Es un hecho que la población biciusuaria está creciendo cada vez más, pero, así como crece la población de biciusuarios también crece accidentalidad representada con las lesiones y muertes de los individuos.

Las variables significativas para que se pueda incurrir en un accidente en el proceso de movilidad en bicicleta son: desobedecer señales, transitar en contravía, adelantar cerrando, no mantener distancia y exceso de velocidad

Este proyecto se pretende expandir a todas las localidades de Bogotá, esto se va a realizar con la ayuda y asesoría de la secretaria de movilidad la cual se encuentra interesada en el proyecto, y desde un comienzo ha brindado información para el estado del arte.

Esta es la primera aproximación del modelo. El árbol de sucesos se irá ajustando según la validación del modelo y se ampliará cuando se incorporen las demás localidades.

REFERENCIAS

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