¿La siniestralidad peatonal en Madrid se distribuye de forma homogénea entre sus 131 barrios, o es un riesgo socialmente desigual? ¿Qué factores socioeconómicos predicen la exposición relativa del peatón al accidente y la severidad de sus consecuencias?
Todas las fuentes proceden del portal oficial datos.madrid.es, bajo licencia Creative Commons Attribution 4.0 (CC BY 4.0):
300228 del Ayuntamiento de Madrid. Un registro por persona
implicada en accidente, tal como queda inscrito por la Policía Municipal. Los ficheros de
2019 en adelante incluyen coordenadas UTM ETRS89 zona 30N, tipo de accidente, tipo de persona
(peatón, conductor, pasajero, ciclista), lesividad, rango de edad, sexo, estado meteorológico
y positivos de alcohol/droga. Se han procesado los 7 ficheros anuales (CSV y XLSX según
disponibilidad oficial):
300087, edición 2023. Elaborado por la Subdirección General de
Desconcentración, Acción Territorial y Estudios. Más de 100 indicadores por barrio agrupados
en 18 categorías: población, economía, empleo, educación, salud, vivienda, seguridad, medio
ambiente, vulnerabilidad (IGUALA), calidad de vida, participación ciudadana, entre otros.
El fichero CSV en formato largo contiene 116.908 filas con series temporales desde 2008.
300496, versión v3.4.1 del Nomenclátor. Shapefile con los 131
polígonos oficiales en sistema de referencia EPSG:25830 (ETRS89 / UTM zona 30N), el mismo
CRS en el que vienen las coordenadas del dataset de accidentes, lo que permite el
spatial join sin reproyección.
Nota clave: el portal oficial advierte explícitamente que «actualmente no se dispone de datos por barrio» en el dataset de accidentes. La asignación barrio a barrio es una aportación propia del proyecto mediante el spatial join sobre las geometrías oficiales. Ese cruce es lo que habilita todo el análisis posterior.
Se cargaron 7 CSV/XLSX anuales (2019-2025) con encoding UTF-8-sig. El fichero oficial del año
2020 se descargó en formato XLSX porque la versión CSV del portal contenía un problema de
delimitadores. Se aplicó deduplicación sobre la tupla (num_expediente, tipo_persona,
cod_lesividad, rango_edad, sexo, coordenadas). Resultado: 312.230 registros
únicos entre enero de 2019 y febrero de 2026 (en el momento de la descarga, el
fichero de 2026 ya incluía sus dos primeros meses). El análisis se limita a los siete años
completos, 2019-2025, que suman unos 304.300 registros.
Como los datos oficiales no incluyen el barrio, se realizó un spatial join entre las coordenadas UTM de cada accidente y los polígonos oficiales de los 131 barrios (mismo CRS EPSG:25830). Tasa de asignación: 99,9% (unos 200 registros descartados por no tener coordenadas o quedar fuera de los límites de los 131 barrios). Resultado final: 304.061 personas implicadas asignadas a barrio, de las cuales 10.891 son peatones (87 fallecidos y 1.118 heridos graves). En el conjunto de víctimas hay 205 fallecidos y 3.575 heridos graves.
Se tomó el valor más reciente disponible (2023-2024) para 11 variables clave por barrio: población, superficie, densidad, edad media, % mayores de 65, tamaño del hogar, % migrantes, renta neta media de los hogares (Urban Audit), renta disponible media por persona, tasa de paro registrado e Índice de Vulnerabilidad Territorial Agregado (IGUALA).
Para cada uno de los 131 barrios se calcularon:
Se calcularon coeficientes de correlación de Pearson r entre las variables socioeconómicas y de tráfico y los indicadores de siniestralidad, con test de significancia y n = 131 barrios. Para cada correlación significativa se reporta también el coeficiente de determinación (R² = r²), que indica el porcentaje de varianza del indicador que la variable explicativa explica por sí sola. Por ejemplo, r = −0,591 entre intensidad de tráfico y % peatones implicados equivale a R² = 0,349, es decir, esa variable explica el 34,9% de la varianza.
Se calculó el coeficiente de Gini espacial del % de peatones atropellados por barrio, comparándolo con el de la renta por persona como referencia. Un Gini cercano a 0 indica distribución igualitaria; cercano a 1 indica máxima concentración.
Modelo lineal con predictores estandarizados (z-scores) sobre cada indicador de siniestralidad. Se reportan tres métricas:
Para cada predictor individual se reporta su coeficiente β estandarizado
(interpretable como "cuántas desviaciones típicas cambia el outcome por cada
desviación típica del predictor"), el valor p individual y se marca su significación
estadística (p < 0,05). Implementado con statsmodels.
Una nota importante sobre la interpretación multivariada: en presencia de variables correlacionadas entre sí (por ejemplo, renta de hogares e ingresos por persona, o intensidad de tráfico y velocidad), el modelo OLS reparte la varianza entre ellas. Esto puede hacer que correlaciones bivariadas significativas pierdan significación individual en el modelo multivariado, sin que ello implique que la relación no exista. Lo que se mantiene es la varianza explicada por el conjunto.
Ensemble de 500 árboles muy regularizado (profundidad máxima 3, mínimo 8 muestras por hoja)
entrenado con scikit-learn y validado con 5-fold cross-validation. Se calcula
la importancia de variables por permutación (15 repeticiones), más robusta que la importancia
tradicional de Gini de scikit-learn. Dada la limitada n=131, el modelo lineal OLS resulta
más interpretable y no se ve superado por el RF en este caso.
El análisis se basa en accidentes registrados por la Policía Municipal, lo cual excluye caídas y sucesos sin intervención policial. Los indicadores socioeconómicos corresponden al último año disponible (2023-2024) y pueden no reflejar cambios recientes. La relación causal (renta → siniestralidad) no se prueba, solo la asociación. Las correlaciones no implican causalidad; pueden existir variables latentes (diseño viario, calidad de aceras, volumen de tráfico motorizado) que medien ambas.
Los datos de tráfico (intensidad y velocidad) proceden de un único mes, febrero de 2026, mientras que los accidentes cubren 2019-2025: se usan como retrato de la estructura del tráfico de cada barrio, no como la situación exacta de cada año. La intensidad se expresa en vehículos por hora. La velocidad solo se mide en 49 barrios y, en muchos, procede de pocas estaciones situadas en vías rápidas: en Atocha, los 73 km/h corresponden a las dos estaciones del barrio que la miden, ambas en la M-30.
Quedan fuera del análisis variables prometedoras como la densidad de carriles bici, los pasos de peatones señalizados, la temporalidad del semáforo, la iluminación urbana o la presencia de transporte público. La incorporación de estas capas es una línea futura natural de la investigación, especialmente relevante para evaluar el impacto efectivo de las políticas de pacificación del tráfico (modelo Ciudades 30) en barrios concretos.
Tampoco se ha realizado un estudio antes/después de la reforma del Reglamento General de Circulación (Real Decreto 970/2020), que entró en vigor en mayo de 2021. Compararse el impacto de la reforma sobre la siniestralidad peatonal requeriría aislar series temporales pre y post, controlando por la pandemia (2020-21). Es otra línea futura.
Todo el pipeline es reproducible. Los 3 scripts de ETL están disponibles en el repositorio del proyecto, junto con los hallazgos en formato JSON y CSV. La API REST permite consultar los mismos datos que alimentan esta web. Licencia del código: MIT.
El reportaje y la metodología citan los siguientes trabajos, ordenados alfabéticamente. Formato APA, con enlace verificado: