Dados biométricos de ciclistas ajudam a projetar ruas mais seguras

Dados biométricos de ciclistas ajudam a projetar ruas mais seguras

Por Gustavo Minari | Editado por Douglas Ciriaco | 04 de Agosto de 2021 às 10h28
Reprodução/University of Pennsylvania

Pesquisadores da Universidade da Pensilvânia, nos EUA, descobriram uma nova métrica para projetar ruas e avenidas mais seguras. Eles utilizam dados biométricos de ciclistas para classificar áreas urbanas com potencial elevado de acidentes, analisando os níveis de estresse dessas pessoas em regiões com tráfego mais intenso.

Atualmente, a instalação de semáforos e faixas de pedestres depende do número de pessoas que passam pelo local, da quantidade de acidentes e atropelamentos naquela região, por exemplo. Segundo os cientistas, essa abordagem reativa é falha, pois não considera a intenção do usuário ou a sensação de insegurança em vias públicas.

“Hoje temos tecnologia, ciência de dados e a capacidade de estudar a segurança de maneiras que não tínhamos quando o campo da segurança de transporte nasceu. Não precisamos ser reativos no planejamento de sistemas de transporte seguros; em vez disso, podemos desenvolver maneiras inovadoras e proativas de avaliar a segurança de nossa infraestrutura”, comenta a professora de mobilidade urbana Megan Ryerson, autora principal do estudo.

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De olho no trânsito

A equipe desenvolveu um novo sistema para avaliar a capacidade de ciclistas de perceber e processar informações enquanto trafegavam pelas ruas da Filadélfia. Os cientistas observaram mudanças na carga de trabalho cognitiva e no estresse em 39 pessoas que usavam bicicletas na região central da cidade.

Os voluntários utilizaram óculos de rastreamento ocular equipados com câmeras especiais voltadas para dentro e para fora e um giroscópio capaz de coletar dados de movimento dos olhos e da cabeça com uma frequência de aproximadamente 100 vezes por segundo. O trajeto escolhido alternava entre locais com ciclovias protegidas e áreas com trânsito intenso de veículos.

Óculos rastreiam o movimento dos olhos e da cabeça 100 vezes por segundo (Imagem: Reprodução/University of Pennsylvania)

Uma das principais descobertas do estudo é que, em locais com altos índices de acidentes, a resposta biométrica indica um aumento no estresse e na carga de trabalho cognitiva. “Se o estímulo cerebral de uma pessoa é alto, isso não significa necessariamente que ela vai bater, mas mostra que a pessoa é menos capaz de processar novas informações e reagir adequadamente, aumentando as chances de acidentes”, explica Ryerson.

Estresse em comum

Durante os testes, os pesquisadores descobriram que regiões urbanas com trânsito mais estressante causavam o mesmo impacto cognitivo em ciclistas menos confiantes e também nos mais acostumados com o trajeto. Segundo os cientistas, esse resultado mostra que o design da infraestrutura viária não depende do nível de experiência do usuário.

“Mesmo que você seja um ciclista mais competente do que eu, ainda temos perfis de estresse e carga de trabalho muito semelhantes enquanto atravessamos a cidade”, diz Ryerson. “Nossa descoberta de que a segurança e o estresse são uma função do projeto da infraestrutura e não do indivíduo é uma mudança de perspectiva para a comunidade de segurança no transporte”, completa.

Nível de estresse não depende da experiência do ciclista em áreas de trânsito intenso (Imagem: Reprodução/University of Pennsylvania)

A ideia agora é ampliar o estudo para outras regiões da cidade, intercalando trechos com trânsito caótico, onde ciclistas e pedestres dividem o espaço com veículos, e áreas com ciclovias modernas, projetadas para dar segurança e mobilidade a usuários eventuais ou que utilizam a bicicleta como principal meio de transporte.

“A pandemia de COVID-19 encorajou muitos de nós a caminhar e andar de bicicleta para o trabalho ou recreação. Infelizmente, também trouxe um aumento no número de acidentes. Devemos projetar proativamente ruas mais seguras e não esperar para contar mais fatalidades no trânsito”, encerra a professora.

Fonte: University of Pennsylvania

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