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Las cámaras de velocidad automatizadas de la ciudad de Nueva York redujeron los choques de tráfico en un 14% y disminuyeron las violaciones de exceso de velocidad en un 75% con el tiempo, según una investigación de C2Smarter de NYU Tandon publicada en Perspectivas interdisciplinarias de Transportation Research que rastrearon más de 1,800 cámaras en zonas escolares de 2019 a 2021.
Con el exceso de velocidad que contribuye a aproximadamente un tercio de todas las muertes de vehículos motorizados en todo el país, estos hallazgos se traducen en potencialmente cientos de vidas salvadas en la ciudad más densamente poblada de Estados Unidos.
El estudio del C2Smarter, un Centro de Transporte de la Universidad del Departamento de Transporte de EE. UU. 1, considera el informe 2024 del Departamento de Transporte de Nueva York (NYC DOT), que encontró de manera similar una reducción del 14% en lesiones y muertes en ubicaciones de cámaras en comparación con sitios de control sin cámaras.
Si bien el informe DOT de Nueva York proporciona estadísticas valiosas en toda la ciudad, el estudio C2SMarter revela varias ideas críticas: las cámaras generalmente alcanzan un fuerte nivel de efectividad dentro de los seis meses, los patrones de efectividad varían geográficamente en toda la ciudad, y los cambios en el comportamiento de conducción pueden exhibir un efecto de “tiempo de tiempo”.
“Nuestra metodología de investigación proporcionó un análisis en profundidad a corto y largo plazo de estas cámaras, teniendo en cuenta la instalación continua de nuevas cámaras”, explicó Jingqin Gao, director asistente de investigación en C2Smarter y el autor principal del periódico. “Al rastrear el rendimiento de cada cámara con el tiempo, descubrimos patrones espaciales y temporales que pueden ser menos visibles en los datos de toda la ciudad, proporcionando a los funcionarios información adicional sobre los efectos longitudinales y el posicionamiento más estratégico de las cámaras futuras para maximizar la efectividad del programa”.
El programa de cámara de velocidad de Nueva York ha evolucionado desde un piloto de 20 cámaras en 2013 a una red de 2.200 cámaras en las 750 zonas escolares para 2023, expandida desde horas limitadas (6 a.m. a 10 pm días de semana) a la operación las 24 horas, los 7 días de la semana en 2022. Las investigaciones de C2Smarter’s Investigaciones el tiempo crítico 2019–2021 cuando el programa alcanzó la primera escala de la ciudad.
Lo que distingue a este estudio es su enfoque longitudinal: el seguimiento de los sitios de cámara fijos durante períodos prolongados. La investigación reveló que la mayoría de las cámaras alcanzan su propósito de seguridad en seis meses, con violaciones que disminuyen y se mantienen bajas, mostrando que los conductores han cambiado el comportamiento para conducir más lentamente y las cámaras funcionan según lo previsto, para disuadir a la velocidad.
“Nuestro análisis a largo plazo identificó cuatro patrones distintos en cómo se desempeñaron las instalaciones específicas de la cámara”, dijo Gao. “Las cámaras en algunos lugares mostraron reducciones consistentes en diferentes magnitudes en dos grupos, con un aumento en los boletos de exceso de velocidad durante Covid.
“Un tercer grupo exhibió un efecto relativamente modesto, pero casi frenó los comportamientos de exceso de velocidad en 1,5 años, a pesar de los impactos Covid-19, y un pequeño conjunto de sitios de cámara vio un impacto marginal en los primeros meses, pero experimentó dramáticos aumentos de exceso de velocidad”, agregó Gao.
“Nuestro análisis a corto plazo también proporcionó evidencia de un ‘efecto de tiempo de tiempo’, donde el cumplimiento del conductor mejoró gradualmente en lugar de inmediatamente después de la instalación”.
El equipo C2Smarter, dirigido por su director Kaan Ozbay, profesor del Departamento de Ingeniería Civil y Urbana de NYU Tandon (CUU), fue pionera en la aplicación de análisis de supervivencia con efecto aleatorio (SARE) para la evaluación antes y después de los tratamientos de seguridad del tráfico. Este método estadístico modela los intervalos de tiempo entre los bloqueos en lugar de simplemente contarlos. Sus hallazgos se publicaron en una serie de documentos en las principales revistas de seguridad del tráfico, incluidos el análisis de riesgos y la ciencia de la seguridad.
Este enfoque alivia el desafío planteado por la necesidad de esperar años para recopilar datos necesarios para realizar antes y después de los análisis utilizando enfoques estadísticos tradicionales. Los períodos de tiempo significativamente más cortos de la recopilación de datos potencialmente salvan vidas al permitir que los ingenieros de tráfico reevalúen sus enfoques de implementación de los tratamientos de seguridad.
“El método SARE puede acomodar las diferentes fechas de implementación de las cámaras de velocidad”, dijo Di Yang, coautor de documentos que actualmente es profesor asistente en la Universidad Estatal de Morgan. Yang recibió su Ph.D. de Cue en 2022 bajo el asesoramiento de Ozbay. “Este enfoque nos permite aprovechar mejor los intervalos de tiempo entre los bloqueos para estimar el cambio en las tasas de bloqueo antes y después de implementar cámaras de velocidad”.
Estos hallazgos matizados proporcionan una guía crítica para los formuladores de políticas y los planificadores urbanos en todo el país. En lugar de un enfoque único para todos, la investigación apunta a la necesidad de estrategias específicas de datos que combinen la aplicación con soluciones de ingeniería adaptadas a ubicaciones específicas.
“No se trata solo de emitir boletos”, concluyó Ozbay. “Se trata de usar análisis de datos y métodos estadísticos avanzados para salvar vidas en nuestras calles, especialmente en áreas urbanas densas donde un solo vehículo de velocidad puede tener consecuencias devastadoras”.
Más información: Jingqin Gao et al, evaluando el impacto de las cámaras de velocidad fija en el comportamiento de exceso de velocidad y los accidentes: un estudio longitudinal en la ciudad de Nueva York, las perspectivas interdisciplinarias de la investigación de transporte (2025). Doi: 10.1016/j.trip.2025.101373
Proporcionado por la Escuela de Ingeniería NYU Tandon
Cita: las cámaras de velocidad de Nueva York tardan seis meses en cambiar el comportamiento del conductor, los efectos varían según el vecindario (2025, 1 de abril) Recuperado el 1 de abril de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-04-nyc-cameras-months-driver-behavior.html
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