Sobre o Projeto
A pesquisa sobre acidentes de trânsito no Brasil, com ênfase nas rodovias federais de Pernambuco, tem como objetivo analisar e investigar acidentes por meio de análise de dados. O propósito central é prever eventos futuros em diferentes tipos de pistas — simples, duplas e múltiplas — com base em dados históricos de 2017 até fevereiro de 2024. O estudo busca apoiar o desenvolvimento de estratégias e fundamentar a tomada de decisões baseadas em métricas, utilizando um protocolo experimental com o uso de técnicas e modelos de análise de dados, como Isolated Forest, Prophet e SARIMAX. Cada etapa envolve a suavização dos dados com técnicas de média e mediana móvel para gerar novas métricas, identificando a melhor configuração para cada tipo de pista.
Discovery
Não foi conduzido um processo completo de UX Discovery como em projetos de Design Thinking ou Double Diamond. Entretanto, há diversas atividades que podem ser classificadas como Discovery orientado por dados (Data Discovery) e levantamento do problema.
| Processo de Discovery | Evidências | |
|---|---|---|
| Contextualização do problema | Caracterização da segurança viária no Brasil e em Pernambuco utilizando dados oficiais da PRF, DATASUS e ONSV. | |
| Definição do problema | Identificação da insuficiência de fiscalização e do potencial dos dados da PRF para apoiar decisões. | |
| Levantamento de stakeholders | Identificação dos Policiais Rodoviários Federais dos setores de Segurança Viária e TIC como principais stakeholders do projeto. | |
| Benchmark científico (Desk Research) | Comparação de trabalhos recentes envolvendo ARIMA, SARIMA, SARIMAX, Prophet e LSTM para fundamentar a proposta metodológica. | |
| Levantamento de dados existentes | Utilização da base de Dados Abertos da PRF e do dicionário de dados oficial. | |
| Análise exploratória dos dados (EDA) | Investigação inicial dos acidentes por tipo de pista, BR e distribuição de óbitos antes da modelagem. | |
| Definição das variáveis | Seleção das features relevantes para os modelos de previsão. |
Ideação e prototipação
A ideação não ocorreu por meio de brainstorming, workshops ou técnicas criativas. Ela ocorreu de forma científica, baseada na revisão da literatura.
Os autores:
- Analise de trabalhos relacionados (benchmark);
- Estudo dos diferentes algoritmos;
- Hipótese de combinar técnicas de suavização, detecção de anomalias e modelos preditivos;
- Protocolo experimental para comparar diferentes configurações.
Resultados e aprendizados
O estudo une processos de design, análise de dados e inteligência artificial para investigar acidentes de trânsito nas rodovias federais de Pernambuco, utilizando dados históricos entre 2017 e 2024 para apoiar a tomada de decisão orientada por métricas e a previsão de eventos futuros em diferentes tipos de pistas.
Uma conquista que representa não apenas uma publicação científica, mas também a aplicação prática de uma abordagem design-driven e data-driven voltada para gerar impacto real na sociedade. 
