top of page
Search

Our Statistics

  • Apr 12, 2023
  • 3 min read


As part of our research work with the Storefront Safety Council, we have been collecting data

from all over the United States for more than ten years. Our database of compiled storefront

crashes now numbers over 24,000 incidents, and we have additional confirming data on more than 12,000 other vehicle-into-building and related incidents.


In April 2022 we completed an exchange of data and methodologies with an arm of Lloyd’s of London, the largest insurance market in the world. In exchange for the use of our data for their own risk assessment and risk profiling purposes, Lloyd’s agreed to review and audit our data collection methodologies, the accuracy of our data, and the value of our data on an ongoing basis. Lloyd’s found that our data was valid and credible, and that our collection methodology gave them such high confidence that our collection of data concerning vehicle-into-building / storefront crashes can be used by researchers and risk managers as “source data” given the lack of any other available data sets involving private property accidents in the United States.


We based these research methodologies, analyses, and reporting protocols on our cooperation with Texas A&M University in research conducted in 2013. The Storefront Safety Council searches out information on vehicle-into-building crashes, limited to commercial or public buildings, transit stops, public areas, and other non-residential structures. Having gathered anecdotal and media reports, court records, police and fire department records, published studies concerning such incidents, and corporate-supplied data revealed in litigation, all incidents are then analyzed for details such as cause, age of driver, type of building and other information, and are cross checked for accuracy using court documents and police reports when available. The information is uploaded to our growing database, from which our statistical results are obtained.


Lloyd’s concluded their remarks that our data, as complete as it is, reflects only a fraction of the total of storefront crashes which occur every single day. Methods to statistically scale this dataset to give the complete view of such incidents in North America have been attempted.


At the most conservative, it appears that the SSC database captures 1 in 12 incidents (8.33%). Using the data that we have collected and using the Lloyds audit and documentation, we can make the following statements:


Storefront crashes occur more than 100 times per day 46% of all storefront crashes result in an injury, and 8% result in a fatality


Each year in the United States, as many as 16,000 people are injured, and as many as 2600

are killed in vehicle into-building crashes.


OUR RESEARCH


Our 2014-2022 storefront crash statistics are among the most complete ever assembled for

accidents on private property.  Because Federal and State agencies do not regularly receive such data as part of any national reporting system, our data collection of accidents involving

commercial properties (such as shopping centers, strip malls, and many roadside locations) is

unique and very useful to government officials, researchers, underwriters, risk managers, and

safety professionals.


We share our data with these and many other third parties, and we share our compiled statistics free online on our website.We have been adding new data monthly to that which was collected and compiled in cooperation with the Texas Traffic Institute at Texas A&M University in 2013.  Our database contains more than 24,000 analyzed accidents and an additional 12,000 additional accidents collected but notyet compiled (and not included in our statistical reporting.) Our total of documented crashes is now well over 36,000, which allows us to observe and document trends developing in terms of driver behaviors, driver demographics, causation trends, and most frequent locations for crashes.


From 2014 onwards, we have collected data on:


  • stated causes of storefront and similar crashes

  • ages of drivers of vehicle involved in storefront and similar crashes

  • category of buildings and businesses struck vehicle-into-building crashes for each state,

  • ranked against each state's percentage of  licensed drivers in the US


In 2016, we expanded our research to analyze for the same data listed above and began to collect additional information that we have found to be statistically significant including:


  • Names of locations hit by vehicles if applicable (e.g. "Starbucks")

  • Number and name of “brand/chain store” locations hit by vehicles.

  • Statistically significant causes previously captured as “other” including;  vehicular assault on people, reckless driving, falling asleep at the wheel, weather conditions, speeding and mechanical failure, driver distractions, and driver errors like pedal misapplications.

  • Statistically significant site types previously captured as “other” including; bus stops,

  • child and elder care facilities, schools (K-12), churches, medical facilities, government buildings, gas stations, banks and hair and nail salons.​


In 2020, we expanded our research, again, to collect statistics on vehicle-into-pedestrian

incidents occurring in commercial parking areas and pedestrian areas connected to retail

shopping, outdoor dining, and crowded places/tourist destinations.


In 2021 we completed an audit of 6 full years of crash incidents in our database to identify those which involved an employee injury and fatality.  This information was shared with Lloyd’s ofLondon for their use, and is available to researchers with a demonstrated need.

 
 
 

148 Comments


Mình thường lướt tin về bitcoin rồi xem thêm vài góc nhìn phân tích kỹ thuật để nắm nhịp tăng giảm của thị trường crypto hằng ngày. Trước khi quyết định vào lệnh hay đứng ngoài, mình hay đọc thêm mấy bài dự đoán giá kèm tin về altcoin, memecoin để hình dung tổng quan cho đỡ mù mờ. Có lúc mình cũng ngó qua các chia sẻ trong cộng đồng, nhiều người nhắc nên tham khảo thêm phân tích on-chain và mấy tin vắn crypto được chọn lọc vì thường bám dữ liệu thực tế hơn. https://tapchibitcoin.io/ là chỗ mình thỉnh thoảng ghé để cập nhật nhanh, rồi tự so lại với biểu đồ của mình. Với các coin…

Like

cap.rir.us07.4
2 days ago

Mình chơi xổ số kiểu giải trí là chính, nên thường chỉ xem kết quả cho đỡ buồn chứ không đặt nặng chuyện đổi đời. Trước đây nghe bạn bè rỉ tai đủ loại “cầu” với mẹo này nọ, mình cũng thử để xem có gì hay không. Theo dõi một thời gian thì thấy đôi lúc có vài chi tiết lặp lại khiến mình chú ý, nhưng mình vẫn tự nhắc là đừng quá tin. Mỗi lần đọc mấy bài nhận định, mình hay ghi lại vài ý ngắn rồi chờ kết quả để kiểm tra xem có phải mình đang tự hợp lý hóa không. Trúng chút thì vui, còn sai thì coi như rút kinh nghiệm. Gần…

Like

https://hitclubvn.co.com/ mình cũng chỉ ghé thử vì thấy mọi người nhắc hoài, kiểu tò mò xem trang làm ra sao thôi. Vào cái là thấy giao diện khá dễ nhìn, không bị rối mắt, mấy mục sắp xếp theo nhóm nên lướt một chút là nắm được nội dung chính. Mình thích kiểu họ chia thông tin thành từng khối rõ ràng, đọc nhanh mà không bị ngợp chữ. Bấm qua lại vài trang cũng thấy phản hồi ổn, không phải chờ load lâu. Có đoạn giới thiệu về thương hiệu với mấy điểm nổi bật trình bày gọn gàng nên đọc cũng đỡ mệt. Nói chung cảm giác “ghé xem cho biết” mà vẫn thấy dễ định hướng nhờ…

Like

XX88 bữa thấy bạn bè nhắc nên mình cũng bấm vào coi thử cho biết thôi, kiểu xem giao diện có dễ dùng không chứ không có ngồi tìm hiểu sâu. Vừa vào là thấy trang nhìn khá sáng sủa, khoảng cách giữa các phần thoáng nên lướt xuống không bị rối mắt. Mình để ý mấy khối nội dung họ chia tách rõ ràng, nhìn cái là biết đang ở mục nào, không phải đoán. Với lại thanh menu đặt ngay chỗ dễ thấy nên chuyển qua lại cũng nhanh, không phải kéo lên kéo xuống tìm nút. Nói chung cảm giác họ làm theo kiểu “ai mới vào cũng hiểu”, chữ vừa phải nên đọc lướt ổn. Mình…

Like

Hitclub mình thấy mọi người nhắc hoài nên cũng bấm vào coi thử cho biết chứ không có ngồi mày mò gì sâu. Vào cái là thấy giao diện làm khá sáng sủa, kiểu chia khối rõ ràng nên mắt mình bắt thông tin nhanh, không bị rối. Mình để ý mấy phần thông tin họ trình bày dạng cột nhìn gọn, lướt qua là hiểu đại khái chỗ nào là gì, đỡ phải kéo lên kéo xuống tìm. Thanh menu cũng đặt dễ thấy, bấm chuyển qua lại mượt, không bị cảm giác “lạc đường” như vài site khác. Nói chung mình chỉ xem vài phút thôi mà đã quen tay vì các khối nội dung và menu được…

Like
bottom of page