As causas dos acidentes de trânsito estão associadas a fatores humanos, veículo e via. Devido à forte influência do fator humano, é fundamental compreender o comportamento do condutor no trânsito e, mais especificamente, comportamentos de risco. Diversos estudos, com questionários, contemplam a análise das relações entre comportamentos de risco e dados socioeconômicos, experiência de condução, traços de personalidade, e envolvimento em acidentes de trânsito, entretanto, são limitados em relação à representação do ambiente viário. Assim, o objetivo geral deste trabalho é investigar relações entre variáveis individuais dos condutores, local de residência, ambiente viário e comportamentos de risco de condutores de Brasil e Portugal. Os objetivos específicos são i) definir variáveis latentes considerando características e restrições da escala Likert usando a Análise de Componentes Principais Categórica; ii) classificar comportamentos de risco dos condutores de acordo com variáveis latentes e o envolvimento em acidentes de trânsito no passado; e iii) avaliar diferenças nos comportamentos de risco entre Brasil e Portugal. Para isso, um método sequencial com uso de técnicas de Análise Multivariada de dados é proposto. Os dados foram obtidos por meio de um questionário online, elaborado para condutores do Brasil e de Portugal, e complementados com base de dados públicos. Sete comportamentos de risco foram identificados e classificados com o uso sequencial das técnicas de Análise em Componentes Principais Categórica e Árvore de Decisão, sendo eles: erros, excesso de velocidade, conduzir sob efeito de álcool, não usar do cinto de segurança, uso do celular no modo viva voz, cansaço e sonolência e expressão de raiva do condutor. Assim, foram definidos dois grupos de condutores, para cada comportamento, baseados na frequência de determinado comportamento e envolvimento em acidentes de trânsito, que foram utilizados como variáveis dependentes em diferentes modelos Logit Binomiais para análise dos fatores que influenciam os comportamentos. Os modelos revelaram uma diferença significativa entre os comportamentos de excesso de velocidade e não usar o cinto de segurança entre os condutores de Brasil e Portugal. Outras diferenças também foram observadas para os demais comportamentos, no âmbito regional e estadual do local de residência, bem como para as configurações do ambiente viário. Verifica-se que, a partir do método proposto, foi possível identificar as características dos locais e dos condutores que contribuem para maior ou menor frequência em adotar os comportamentos de risco e, consequente, envolvimento em acidentes.

The causes of traffic accidents are associated with human factors, vehicle and road. Due to the strong influence of the human factor, it is essential to understand driver behavior in traffic and, more specifically, risk behaviors. Several studies, with questionnaires, include the analysis of the relationship between risk behaviors and socioeconomic data, driving experience, personality traits, and involvement in traffic accidents. However, they are limited in relation to the representation of the road environment. Thus, the general objective of this study is to investigate relationships between individual driver variables, place of residence, road environment and the risk behavior of drivers from Brazil and Portugal. The specific objectives are i) to define latent variables considering Likert scale characteristics and it constraints, using Categorical Principal Component Analysis; ii) to classify drivers' risk behaviors according to latent variables and past road traffic involvement; and iii) to evaluate differences in risk behaviors between Brazil and Portugal. For this, we proposed a sequential method using multivariate data analysis techniques. We obtained data through an online questionnaire, designed for drivers from Brazil and Portugal, and complemented with a public database. Through the sequential use of the Categorical Principal Component Analysis and Decision Tree techniques, seven behaviors were identified and classified: errors, speeding, driving under the influence of alcohol, not wearing a seat belt, using the phone in the speakerphone mode, tiredness and drowsiness and driver's expression of anger. Thus, two groups of drivers, for each risk behavior, were defined, based on the frequency of behavior and involvement in traffic accidents, which were used as dependent variables in different Logit Binomial models to analyze the factors that influence behaviors. The models revealed a significant difference between the parameters of drivers from Brazil and Portugal for speeding behaviors and not wearing seat belts. Other differences were also observed for the other behaviors, at the regional and state level of the place of residence, as well as for the road environment characteristics. From the proposed method, it was possible to identify the characteristics of the places and drivers that contribute to take risks frequencies and consequent involvement in accidents.