Compensación de Riesgos: ¿Hemos Podido Comprender Mejor los Riesgos de Accidentes de los Conductores?

Resumen

Algunos investigadores han presentado la teoría de compensación de riesgos (RCT) mediante el uso respuestas fisiológicas a los estímulos para evaluar el nivel de riesgo percibido y la carga de trabajo de los conductores. Algunos han medido la Respuesta Galvánica de la Piel (GSR) o los cambios en la conductividad de la piel que se dan en los conductores que viajan por diferentes secciones de las calles y entornos de conducción para evaluar la respuesta del conductor a las diferentes condiciones de manejo. Estos estudios examinaron las asociaciones entre variables que abarcaban la tasa de colisión por vehículo-milla, la GSR promedio por milla y la velocidad promedio. Este trabajo demostró que tanto el riesgo subjetivo como el objetivo, definidos por unidad de tiempo, son independientes de las variaciones de las condiciones de las calles como resultado de que la conducción es una tarea de ritmo propio: los conductores pueden ajustar la velocidad de su vehículo de acuerdo con las condiciones reales o percibidas. La RCT se ha analizado durante muchos años y ahora se la acepta generalmente como base para determinar cómo los conductores ajustan la velocidad mientras manejan para compensar los cambios en el riesgo percibido. En casi 50 años desde que se inició el debate, hubo muchos cambios en las calles y en las tecnologías de los vehículos. Este informe se vale de datos actuales para reexaminar la RCT y la tendencia de los conductores de compensar el riesgo con cambios en la velocidad. El estudio amplía un trabajo anterior al determinar si, desde el punto de vista del conductor, hay un nivel óptimo de riesgo y cómo se corresponde este con la elección de velocidad del conductor. El estudio confirma que el manejo es una tarea de ritmo propio y presenta evidencia de que hay una velocidad que minimiza el nivel de riesgo percibido y la carga de trabajo de los conductores. El estudio también identifica las características de la distribución de GSR y propone métodos de análisis alternativos para estas distribuciones.