Esa es la conclusión de un estudio realizado por investigadores de la Universidad Abierta de Cataluña (UOC, por sus siglas en catalán) y el Media Lab del Instituto de Tecnología de Massachusetts (MIT, en inglés), y publicado en ‘IEEE Transactions on Affective Computing’.

La investigación analiza cómo el entorno visual de la carretera influye en los niveles de estrés de los conductores e identifica los factores que repercuten negativamente en la experiencia de la conducción. Sus conclusiones abren la puerta al desarrollo de asistentes de conducción inteligentes y a la planificación de ciudades con menos elementos estresantes en sus calles y carreteras.

Los elementos presentes en las carreteras y sus inmediaciones son un factor clave en los siniestros de tráfico e influyen en el bienestar y en la salud de las personas que utilizan el coche diariamente. Por ello, abordar las causas que generan estrés entre los conductores ha sido un elemento central de diferentes estudios en los últimos años.

La investigación liderada por la UOC analiza estos factores teniendo en cuenta únicamente datos visuales, sin depender de señales fisiológicas, análisis faciales o registros de las maniobras del vehículo. Es la primera vez que un estudio de estas características se centra únicamente en el aspecto visual.

"Conducimos en un contexto visual y las condiciones de la escena urbana importan, ya que afectan al nivel de estrés del conductor. Nuestro estudio es el primero en analizar el contexto visual de la escena urbana como una modalidad de datos adicional para estimar el estrés", explica Cristina Bustos, investigadora del grupo Artificial Intelligence for Human Well-being (Aiwell), de la UOC.

MODELO DE IA

El equipo de la UOC utilizó un modelo de IA que evalúa simultáneamente las condiciones del tráfico, la presencia de peatones y el contenido de elementos urbanos en entornos reales para estudiar el paisaje visual a gran escala.

Se emplearon varios modelos de aprendizaje automático con distintos niveles de complejidad, basados en el análisis de imágenes individuales (como Support Vector Machines, SVM, o Convolutional Neural Networks, CNN) y de vídeos (como Temporal Segment Networks, TSN).

"Nuestro enfoque estudia el contexto de la carretera, analiza cómo el entorno en el que se conduce afecta al estrés del conductor y ayuda a predecirlo. Hemos demostrado empíricamente que el análisis del entorno visual proporciona información contextual valiosa sobre el entorno vial, como por ejemplo la densidad del tráfico, el paisaje urbano o la presencia de peatones", detalla Bustos.

Esta investigadora añade: "Esta información complementa otras fuentes de datos y es fundamental para comprender mejor los factores que influyen en el nivel de estrés y cómo el diseño urbano puede impactar en la seguridad vial. Nuestro estudio demuestra, por primera vez, que el contexto es una fuente de información relevante que se puede procesar”.

El equipo de la UOC pudo concluir que el contexto visual de la carretera desempeña un papel fundamental en la estimación del estrés del conductor y pudo definir cuáles son los elementos específicos que influyen más en la experiencia al volante.

El análisis de interpretación del modelo de IA reveló que la presencia de peatones y vehículos en movimiento (especialmente los más grandes, como los camiones) están entre los factores que generan más estrés. A esto, se suman los elementos urbanos que pueden distraer a los conductores, como las señales, los carteles publicitarios y los cruces peatonales.

"Todos estos elementos influyen significativamente en los altos niveles de estrés de los conductores analizados, al aumentar la complejidad y la carga cognitiva", apunta Bustos.

POTENCIALES APLICACIONES PRÁCTICAS

Estos hallazgos pueden servir de guía para el diseño de infraestructuras urbanas y políticas orientadas a reducir los factores que inducen estrés. Por ejemplo, podrían inspirar mejoras en la señalización, en los sistemas de gestión del tráfico en áreas congestionadas o en el diseño de intersecciones más seguras.

"Al identificar cuáles son los elementos más estresantes, los planificadores urbanos y las autoridades de tráfico pueden adoptar medidas para mitigar estos efectos, contribuyendo a una mayor seguridad vial", indica Bustos.

También surge la posibilidad de desarrollar sistemas de asistencia al conductor que monitoricen en tiempo real el entorno y puedan alertar al conductor o activar mecanismos de seguridad cuando se detecten condiciones potencialmente estresantes.