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Pedestrians are the most vulnerable users of public roads and represent one of the largest groups of road casualties; their death rate around the world due to vehicle-pedestrian collisions is high and tending to rise. In Spain, as in other countries of the European Union, steps have been taken to reduce the number and consequences of such accidents, with encouraging results in recent years. A key to countering this concern is the accident research activity that has obtained remarkable achievements in different fields, especially when multidisciplinary approaches are taken. This paper describes the development of a multivariate model that is able to detect the most influential parameters on the consequences of vehicle-pedestrian collision and to quantify their impact on pedestrian fatality risk. First, an accident database containing detailed information and parameters of vehicle-pedestrian collisions in Madrid has been developed. The accidents were investigated on the spot by INSIA accident investigation teams and analyzed using advanced reconstruction techniques. The model was then developed with two components: (1) a classification tree that characterizes and selects the explanatory variables, identifying their interactions, and (2) a binary logistic regression to quantify the influence of each variable and interaction resulting from the classification tree. The whole model represents an important tool for identifying, quantifying and predicting the potential impact of measures aimed at reducing injuries in vehicle-pedestrian collisions.

Durante décadas, los investigadores han intentado identificar los factores más importantes que afectan a la seguridad vial, tratando además, de medir el grado de tal efecto. Este interés se ha acentuado de forma considerable en los últimos años, lo que se ha visto reflejando en el planteamiento de las nuevas políticas estratégicas, con la fijación de objetivos numéricos. Para poder analizar de forma rigurosa el efecto de los factores que influyen sobre la seguridad vial, y poder utilizar dichos resultados para establecer objetivos realistas en los planes estratégicos marcados en las políticas de seguridad vial, es imprescindible disponer de herramientas econométricas adecuadas. En este sentido, cabe destacar la metodología DRAG, la cual permite solucionar los problemas más importantes asociados al desarrollo de modelos en series temporales, tales como la heterocedasticidad, la autocorrelación o la forma funcional, a la vez que presentan una estructura multicapa que analiza las tres dimensiones principales de la seguridad vial (exposición, frecuencia de accidentes y severidad). Cada una de estas dimensiones es objeto de una ecuación propia que analiza los principales factores de influencia: variables económicas, infraestructura, climatología, conductores, características del parque, vigilancia, velocidad y medidas legislativas en seguridad, entre otros. Dado el gran éxito obtenido en la aplicación de esta metodología en diversos países y regiones, el INSIA ha adaptado la metodología DRAG a la situación de la seguridad vial española, realizando el modelo DRAG-España. Por su mayor interés, este trabajo presenta únicamente los resultados de los modelos desarrollados para accidentes, los cuales estudian los accidentes con heridos y los accidentes mortales de forma diferenciada, lo que ha permitido analizar la diferente influencia de una misma variable sobre estos distintos tipos de accidentes.