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Neste estudo, investigamos o comportamento do motorista em uma rodovia considerando a percepção sobre a qualidade de serviço em função das condições de tráfego, usando um simulador de direção e um sistema de rastreamento ocular.  O simulador de direção permite criar ambientes de direção diferentes, muito semelhantes aos cenários de direção da vida real. Desenvolvemos três cenários diferentes, com densidades de tráfego baseadas em diferentes níveis de serviço, e também preparamos um questionário para avaliar a percepção do usuário. Os dados do questionário, do simulador de direção e do sistema de rastreamento ocular de vinte participantes foram incluídos em nosso banco de dados. Realizamos análise estatística usando testes não paramétricos (testes de Kruskal-Wallis e Tukey) e medimos os coeficientes de correlação de Pearson entre as variáveis. Nessa abordagem preliminar, os motoristas conseguiram diferenciar os cenários e determinar as pontuações para cada nível de serviço apresentado. Esses resultados sugerem que os simuladores de direção têm um potencial considerável para a avaliação da percepção da qualidade de serviço (QoS).

Road traffic accidents occur daily caused by different factors leading to varying degrees of injury severity. Considering this, many studies have been developed to identify and understand these factors to implement preventive actions. A Decision Tree (DT) is one of the techniques that can generate classifications and predictions by detecting a priori unknown patterns. This study aims to identify the characteristics of municipalities with high and very high fatality rates caused by traffic accidents, using a macro level dataset and a DT algorithm (CART - Classification And Regression Tree). Therefore, macro level data from the municipalities of São Paulo state (Brazil) were used, such as demographic and socioeconomic data, fatality rates and other variables related to traffic. The results indicated the Gross Domestic Product (GDP) as the most important variable, and the municipalities were characterized mainly considering the size of the highway network and vehicle fleet (trucks, minibuses, cars, motorcycles). These characteristics could provide support to the government to plan mitigating actions in municipalities with the highest tendency to high traffic fatality rates.

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