Análise de dados aplicada para consciência situacional de pedestres

Abstract

O número de acidentes próximos a vias urbanas, principalmente em ruas com grande movimento, tem aumentado consideravelmente. Este fato está sendo associado com o crescimento contínuo do uso de dis- positivos móveis, como smartphones, tablets e smartwatches, em áreas urbanas. A fim de ajudar na diminuição dos acidentes causados pela distração por estes dispositivos, o projeto Awareness propõe um mo- delo de consciência situacional. Este modelo foi construído através de dados coletados em um ambiente de realidade virtual simulando um ambiente urbano, no qual um usuário é submetido a testes para avaliar sua consciência. Este trabalho terá uma abordagem de comparação en- tre diversas técnicas de análise com base nos dados obtidos no projeto, utilizando inteligência artificial e estatística. A partir dos resultados, realizou-se a inferência de um nível de consciência situacional do usuá- rio de acordo com dados sobre o ambiente que está inserido, através de busca por padrões que originem distrações e ocasionam uma circuns- tância de risco e, então, foi construído um modelo preditivo para auxílio na tomada de decisões de pedestres. Outras análises foram realizadas anteriormente baseada nos dados do projeto, mas utilizaram o método de redes bayesianas. A proposta deste trabalho é compreender como outras abordagens estatísticas podem modelar esse problema e avaliar seus desempenhos.