Questa pagina raccoglie le principali fonti di dati utilizzate per analizzare l’incidentalità stradale, con indicazioni sulla copertura temporale e territoriale.
Fonti principali
- Rilevazioni ufficiali su incidenti con lesioni (es. serie nazionali consolidate)
- Archivi regionali e comunali quando disponibili
- Banche dati tematiche su traffico, popolazione e veicoli circolanti
Per ciascun dataset specifichiamo il periodo coperto, il livello di dettaglio (nazionale, regionale, comunale, tratto stradale) e le principali variabili disponibili, in modo da facilitare il riuso da parte di amministrazioni, ricercatori e cittadinanza attiva.
Fonti principali
- Rilevazioni ufficiali su incidenti con lesioni (es. serie nazionali consolidate)
- Archivi regionali e comunali quando disponibili
- Banche dati tematiche su traffico, popolazione e veicoli circolanti
Per ciascun dataset specifichiamo il periodo coperto, il livello di dettaglio (nazionale, regionale, comunale, tratto stradale) e le principali variabili disponibili, in modo da facilitare il riuso da parte di amministrazioni, ricercatori e cittadinanza attiva.
Principali dataset utilizzati
| Indicatore | Cosa misura | Unità | Utilità per i decisori |
|---|---|---|---|
| Numero di incidenti | Frequenza complessiva degli eventi registrati in un certo periodo e area | Conteggio | Quantifica il fenomeno e consente confronti nel tempo nella stessa area |
| Numero di morti | Vittime entro 30 giorni dall’incidente | Conteggio | Misura l’impatto più grave sulla popolazione, utile per obiettivi di riduzione |
| Numero di feriti | Persone che riportano lesioni a seguito dell’incidente | Conteggio | Supporta la programmazione sanitaria e la valutazione dei costi sociali |
| Tasso per popolazione | Incidenti, morti o feriti rapportati alla popolazione residente | Per 100.000 abitanti | Permette confronti tra territori con dimensioni demografiche diverse |
| Tasso per veicoli | Incidenti o vittime rapportati al parco veicolare circolante | Per 10.000 veicoli | Aiuta a valutare il rischio legato alla motorizzazione e alla composizione del parco |
| Indicatori per tratto | Misure di rischio riferite a singole strade o segmenti (ad es. incidenti per km) | Per km o per milione di veicoli-km | Individuano tratti critici su cui concentrare interventi infrastrutturali o di controllo |
Applichiamo strumenti statistici e modelli di rischio con un approccio divulgativo: l’obiettivo è produrre risultati solidi ma comunicabili a decisori pubblici e tecnici non specialisti.
Alcuni esempi di analisi
- Regressioni per stimare l’effetto di infrastrutture, limiti di velocità o controlli
- Analisi spaziali per identificare cluster di incidentalità e tratti critici
- Modelli di rischio per tipologia di utente (es. pedoni, ciclisti, motociclisti)
- Analisi prima/dopo per valutare l’impatto di interventi e politiche locali.
Alcuni esempi di analisi
- Regressioni per stimare l’effetto di infrastrutture, limiti di velocità o controlli
- Analisi spaziali per identificare cluster di incidentalità e tratti critici
- Modelli di rischio per tipologia di utente (es. pedoni, ciclisti, motociclisti)
- Analisi prima/dopo per valutare l’impatto di interventi e politiche locali.
Esempi di approcci utilizzati
Esempi di dashboard e mappe
I dati sugli incidenti stradali sono essenziali ma presentano limiti che è importante conoscere.
Principali criticità
- Possibile sotto-notifica degli eventi meno gravi o senza lesioni
- Qualità variabile della geolocalizzazione, soprattutto per dati storici
- Differenze tra fonti in definizioni, periodi e modalità di rilevazione
- Rischio di interpretare come “cause” semplici associazioni statistiche.
Invitiamo a utilizzare i risultati in modo prudente, integrandoli con conoscenze locali e con altri elementi di valutazione qualitativa e normativa.
Principali criticità
- Possibile sotto-notifica degli eventi meno gravi o senza lesioni
- Qualità variabile della geolocalizzazione, soprattutto per dati storici
- Differenze tra fonti in definizioni, periodi e modalità di rilevazione
- Rischio di interpretare come “cause” semplici associazioni statistiche.
Invitiamo a utilizzare i risultati in modo prudente, integrandoli con conoscenze locali e con altri elementi di valutazione qualitativa e normativa.
Note metodologiche rapide
Le elaborazioni presentate su questo sito privilegiano trasparenza e riproducibilità: ove possibile forniamo riferimenti a fonti aperte, descrizione sintetica dei metodi e collegamenti ad analisi più tecniche per approfondire assunzioni e limiti dei modelli utilizzati.