Creencias legas sobre las causas de accidentes de tránsito en una muestra colombiana

Fabio A. Salazar-Piñeros
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Abstract

Introducción/Objetivo. Las personas crean teorías espontáneas como una forma de darle sentido a lo que encuentran en su cotidianidad, cuando no cuentan con otras fuentes que les resulten satisfactorias. La alta frecuencia de los accidentes de tránsito son eventos que para los habitantes de muchas ciudades de Colombia y el mundo hacen parte de esa cotidianidad. El objetivo fue explorar las creencias implícitas que construyen las personas del común sobre las causas de los accidentes de tránsito. Método. Se realizó una encuesta a 300 habitantes de Neiva-Colombia para indagar sobre las causas de los accidentes de tránsito en la ciudad. Se realizaron análisis de contenido cuantitativo mediante minería de texto. Resultados. Además de las palabras clave, se identificaron catorce causas, de las cuales tres aludían a aspectos del entorno o el vehículo y once referían características o acciones del conductor siendo la más relevante la Imprudencia con una presencia en el 45% de los participantes. Conclusión. En concordancia con otras investigaciones, se demuestra la creencia de que los eventos adversos ajenos son atribuibles a las características del actor. La imprudencia hace una presencia marcada en el imaginario de las personas del común como causa principal de los accidentes de tránsito en Neiva. Nuevas investigaciones se abren paso utilizando las herramientas de la minería de texto y la ciencia de datos que se tornan prometedoras en cuanto a estrategias alternativas o complementarias a las técnicas tradicionales cualitativas para descubrir teorías legas e incluso representaciones sociales.
哥伦比亚抽样调查中关于道路交通事故原因的非专业观点
导言/目的。当人们在日常生活中没有其他令人满意的来源时,就会自发地创造理论,以此来解释他们所发现的事物。交通事故频发是哥伦比亚乃至世界许多城市居民日常生活的一部分。我们的目标是探索普通人对交通事故原因的隐含信念。调查方法对哥伦比亚内瓦市的 300 名居民进行了调查,以了解该市交通事故的原因。采用文本挖掘法进行了定量内容分析。结果。除关键词外,还确定了 14 个原因,其中 3 个涉及环境或车辆方面,11 个涉及驾驶员的特征或行为,最相关的原因是鲁莽,占参与者的 45%。结论与其他研究相一致的是,人们认为他人的不利事件可归因于行为者的特征。在普通人的想象中,鲁莽是造成内瓦省交通事故的主要原因。使用文本挖掘和数据科学工具的新研究有望成为传统定性技术的替代或补充策略,以揭示非专业理论甚至社会表征。
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