Resumen: Las rotondas reducen los accidentes graves, pero los patrones de riesgo varían según las condiciones. Este estudio analiza los bloqueos de rotonda 2017-2021 Ohio utilizando un flujo de trabajo explicable de dos pasos. El análisis de correspondencia de clúster (CCA) identifica factores concurrentes y produce cuatro patrones de choque. Luego se interpreta un modelo de gravedad basado en árbol con SHAP para cuantificar los impulsores de la lesión dentro y entre los patrones. Los resultados muestran una mayor severidad cuando la oscuridad, las superficies húmedas y las velocidades publicadas más altas coinciden con eventos de objeto fijo o ángulo, y una gravedad más baja en configuraciones claras y de baja velocidad. Las explicaciones específicas del patrón resaltan los mecanismos en las entradas (fallido en el rendimiento, la aceptación de la brecha), dentro de la circulación de varios carriles (maniobras inadecuadas) y durante la desaceleración (trasero). El flujo de trabajo vincula el descubrimiento de patrones con explicaciones de nivel de caja, detección de sitio de apoyo, selección de contramedidas e informes listos para la auditoría. La contribución a los sistemas de información es una plantilla práctica para XAI utilizable en análisis de seguridad pública.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 16 de septiembre de 2025.
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