SavedAdd your journal

Journals / Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi / 2024 / Cilt: 40 Sayı: 3

Avrupa Ülkelerinde ve Türkiye'de Trafik Kazalarının İstatistik Tekniğine Göre Kümelenmesi

Burçin Paçacı(GAZİ ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-6053-0458
Reşat Kasap(GAZİ ÜNİVERSİTESİ)0000-0002-9306-3101
Kürşat Çubuk(GAZİ ÜNİVERSİTESİ)0000-0001-8155-7123
Pages
609–626
Publication Date
2024-12-30
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Bu doğrultuda benzer özellik gösteren ülkeler belirlenmiş ve bu ülkelerde uygulanan yaptırımlar da dikkate alınarak değerlendirmede bulunulmuştur.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Trafik kazaları her yıl ölümlü, yaralanmalı ve maddi kayıplı sonuçlara yol açan, milyonlarca insanı etkileyen önemli bir sorundur.
📊
Key Findings & Data:Bu kapsamda çalışmada analiz edilen ülkelerin yüz ölçümü, nüfus, trafik kaza sayısı, trafik kazasında ölen kişi sayısı, trafik kazasında ölen kişi sayısının nüfusa ve trafik kaza sayısına oranı, trafik kazasında yaralanan kişi sayısı, trafik kazasında yaralanan kişi sayısının nüfusa ve trafik kaza sayısına oranı faktörleri kullanılmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Bu doğrultuda benzer özellik gösteren ülkeler belirlenmiş ve bu ülkelerde uygulanan yaptırımlar da dikkate alınarak değerlendirmede bulunulmuştur.
🔬Design:Araştırma Makalesi
📍Scope:2018-2021 Verileri
⚙️Variables:trafik kazaları · kümeleme analizi · istatistiksel analiz

Özet

Trafik kazaları her yıl ölümlü, yaralanmalı ve maddi kayıplı sonuçlara yol açan, milyonlarca insanı etkileyen önemli bir sorundur. Tüm dünyada bir sorun teşkil eden trafik kazalarının minimum seviyeye inmesi ile toplumda daha güvenilir ulaşım sağlanacaktır. Bu sebeple dünyada trafik kazalarını azaltmaya yönelik mevcut önlemlerin, yatırımların ve uygulamaların dikkate alınması gerekmektedir. Bu çalışmada Avrupa ülkelerinde ve Türkiye’de meydana gelen trafik kazaları istatistiksel teknik kullanılarak kümelenmiştir. Bu kapsamda çalışmada analiz edilen ülkelerin yüz ölçümü, nüfus, trafik kaza sayısı, trafik kazasında ölen kişi sayısı, trafik kazasında ölen kişi sayısının nüfusa ve trafik kaza sayısına oranı, trafik kazasında yaralanan kişi sayısı, trafik kazasında yaralanan kişi sayısının nüfusa ve trafik kaza sayısına oranı faktörleri kullanılmıştır. Ayrıca çalışmanın veri aralığı 2018-2021 yılları seçilerek trafik kazalarının pandemiden önce, pandemi esnasında ve pandemiden sonrasındaki değişimi de incelenmiştir. Bu doğrultuda benzer özellik gösteren ülkeler belirlenmiş ve bu ülkelerde uygulanan yaptırımlar da dikkate alınarak değerlendirmede bulunulmuştur.

🔖

Cite This Article

Paçacı, B., Kasap, R., Çubuk, K. (2024). Avrupa Ülkelerinde ve Türkiye'de Trafik Kazalarının İstatistik Tekniğine Göre Kümelenmesi. Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Fen Bilimleri Dergisi, Cilt: 40 Sayı: 3, 609–626. https://ajindex.com/articles/1266712

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (40)

  1. WHO, Road Traffic Injuries. 2023.
  2. Shafabakhsh, G. A., Famili, A. Bahadori, M. S. 2017. GIS-Based Spatial Analysis of Urban Traffic Accidents: Case Study in Mashhad, Iran. Journal of Traffic and Transportation Engineering (English edition), 4(3): 290-299.
  3. Sharma, B. R. 2008. Road Traffic Injuries: A Major Global Public Health Crisis. Public Health; 122(12): 1399- 1406.
  4. Biondi, B., Mazzocchi, M., 2024. An Empirical Analysis of The Effect of Economic Activity and COVID-19 Restrictions on Road Traffic Accidents in Italy. Socio-Economic Planning Sciences, 92, 101846.
  5. Bucsuházy, K., Matuchová, E., Zůvala, R., Moravcová, P., Kostíková, M., Mikulec, R. 2020. Human Factors Contributing to The Road Traffic AccidentOccurrence. Transportation Research Procedia, 45, 555-56.
  6. Euronews, 2019. https://tr.euronews.com/2019/08/21/abde-olumlu-trafik-kazalari-son-20-yilda-yariya- duserken-turkiye-de-yuzde-30-artti Erişim Tarihi: 18.08.2024
  7. Islam, S., Huq, A. S., Iqra, S. H. Tomal, R. S. 2023. Impacts of COVID-19 Pandemic Lockdown on Road Safety in Bangladesh. Sustainability, 15(3): 2675.
  8. Kınacı, H., M.G. Ünsal, and R. Kasap, A Closelook at 2019 Novel Coronavirus (COVID 19) Infections in Turkey Using Time Series Analysis&Efficiency Analysis. Chaos, Solitons&Fractals, 2021. 143: p. 110583.
  9. Ndobegang, N. 2022. National Assessment of The Impacts due to COVID-19 Mandates on Roadway Traffic Volumes: State-by-State Analysis and Vehicular Classification Changes in Ohio. Ohio University.
  10. Barnes, S. R., Beland, L. P., Huh, J., Kim, D. 2020. TheEffect Of Covid-19 Lockdown On Mobility and Traffic Accidents: Evidence from Louisiana (Workingpaper). GLO Discussion Paper.
  11. Karadla, L., Li, W. 2021. Analyzing Effects of The Covid-19 Pandemic on Road Traffic Safety: The Cases of New York City, Los Angeles, and Boston.
  12. Ferenchak, N. N. 2023. Impacts of COVID-19 on Motor Vehicle Crash Frequency and Severity by Functional Classification and Land Use Context. Transactions on Transport Sciences, 14(3).
  13. Çelik, Ş. 2013. Kümeleme Analizi ile Sağlık Göstergelerine Göre Türkiye’deki İllerin Sınıflandırılması. Doğuş Üniversitesi Dergisi, 14(2): 175-194.
  14. Murat, Y. Ş., Şekerler, A. 2009. Trafik Kaza Verilerinin Kümelenme Analizi Yöntemi ile Modellenmesi. Teknik Dergi, 20(98): 4759-4777. [15] Atalay, A., Tortum, A. 2010. Türkiye'deki İllerin 1997-2006 Yılları Arası Trafik Kazalarına Göre Kümeleme Analizi. Pamukkale University Journal of Engineering Science, 16(3). [16] Tortum, A., et al., Clustering Analysis of The Districts in Erzurum for Traffic Accidents Between 2002 and 2007. Scientific Research and Essays, 2011. 6(13): p. 2850-2857.
  15. Söylemez, İ., Doğan, A. ve Özcan, U. (2016). Trafik Kazalarında Birliktelik Kuralı Analizi: Ankara İli Örneği. Ege Academic Review, 16. [18] Atalay, A., Bircik, Ö.F. 2019. Kentiçi Ana Toplu Taşıma Sistemlerinin Kümeleme Analizi Yöntemiyle İncelenmesi: Erzurum Örneği. 13. Ulaştırma Kongresi.
  16. Yuan, Q., Li, X., Wang, C., Li, Y., Gao, Y. Cluster and Factor Analysis on Data of Fatal Traffic Crashes in China. In 2017 4th International Conference on Transportation Information and Safety (ICTIS) 017. IEEE.
  17. Taamneh, M., Taamneh, S. Alkheder, S. 2017. Clustering-Based Classification of Road Traffic Accidents Using Hierarchical Clustering and Artificial Neural Networks. International Journal of Injury Control and Safety Promotion, 24(3): 388-395. [21] Budiawan, W., Purwanggono, B. 2018. Clustering Analysis of Traffic Accident in Semarang City. In E3S Web of Conferences; EDP Sciences. [22] Li, Z., Chen, C., Ci, Y., Zhang, G., Wu, Q., Liu, C., Qian, Z. 2018. Examining Driver Injury Severity in Intersection- Related Crashes Using Cluster Analysis and Hierarchical Bayesian Models. Accident Analysis &Prevention, 120: 139-151.
  18. Bolat, H., Yücesan, M., Utku, A. 2022. Trafik Kazalarının Makine Öğrenmesi Yöntemleriyle Analizi ve Tahmini: Kahramanmaraş İçin Örnek Bir Çalışma. International Journal of Pure and Applied Sciences, 8(2): 490-506.
  19. TUIK, Traffic Accidents. 2024. Erişim Tarihi: 10.08.2024.
  20. Trafik Dairesi Güvenliği Başkanlığı, Trafik Kazaları Özeti. 2023.https://www.kgm.gov.tr/sayfalar/kgm/sitetr/trafik/trafikkazalariozeti.aspxErişim Tarihi: 15.11.2024
  21. Council, E.T.S., The Road Safety Performance Index. PIN.
  22. Lund, I. O., Rundmo, T. 2009. Cross-cultural Comparisons of Traffic Safety, Risk Perception, Attitudes And Behaviour. Safety Science; 47(4): 547-553.
  23. Lombardi, M., M. Fargnoli, and G. Parise, Risk Profiling from The European Statistics on Accidents at Work (ESAW) Accidents′ Databases: A Case Study in Construction Sites. International Journal of Environmental Research and Public Health, 2019. 16(23): p. 4748.
  24. Palamara, F., F. Piglione, and N. Piccinini, Self-Organizing Map and Clustering Algorithms for The Analysis of Occupational Accident Databases. Safety science, 2011. 49(8-9): p. 1215-1230. [30] Miao, D., et al., Research on The Classification And Control of Human Factor Characteristics of Coal Mine Accidents Based on K-Means Clustering Analysis. International Journal of Industrial Ergonomics, 2023. 97: p. 103481. [31] Deng, F., et al., Hazardous Chemical Accident Prevention Based on K-Means Clustering Analysis of Incident Information. IEEE Access, 2020. 8: P. 180171-180183.
  25. Le Blanc, L.A. and C.T. Rucks, A Cluster Analysis of Vessel Accidents. 2020.
  26. Čokorilo, O., M. De Luca, and G. Dell’Acqua, Aircraft Safety Analysis Using Clustering Algorithms. Journal of Risk Research, 2014. 17(10): p. 1325-1340.
  27. Akay, A.O., et al., Evaluation of Occupational Accidents in Forestry in Europe and Turkey by K-Means Clustering Analysis. Turkish Journal of Agriculture and Forestry, 2021. 45(4): p. 495-509.
  28. Açar, T.S. and N.A. Öz, The Determination of Optimal Cluster Number by Silhouette Index at Clustering of The European Union Member Countries and Candidate Turkey by Waste İndicators. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 2020. 26(3): p. 481-487.
  29. AKTAŞ, M.T., Comparing EU Countries, Turkey and Macedonia via Clustering Analysis for Quality of Life Indicators. Economic Issues: Crises, Finance and Agriculture. London IJOPEC Publication, 2017: p. 76-104.
  30. Gunduz, F.F., S. Gunduz, and C.O. Dolekoglu, Cluster Analysis of The EU Countries Which Turkey Has Textile Trade. International Journal of Economics and Financial Issues, 2018. 8(5): p. 332-341. [38] De Ona, J., et al., Analysis of Traffic Accidents on Rural Highways Using Latent Class Clustering and Bayesian Networks. Accident Analysis & Prevention, 2013. 51: p. 1-10. [39] Taştan, S., Arıç, K. H., Moujahid, S. 2023. APEC Ülkelerinin Ulaştırma Altyapılarının Kümeleme Analizi ile Karşılaştırılması. Cumhuriyet Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 24(3): 393-402.
  31. Wu, J. 2012. Cluster Analysisand K-meansclustering: An introduction. Inadvances in K-Meansclustering: A Data Mining Thinking:1-16.
  32. Sinaga, K. P. Yang, M. S. 2020. Unsupervised K-Means Clustering Algorithm. IEEE access; 8:80716-80727.
  33. Tatlıdil, H. 1992. Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistiksel Analiz. Engin Yayınları. [43] Ball, G.H. 1970. Classification Analysis, Menlo Park, Calif.: Standford Research Institute.
  34. Çakmak, Z., Uzgören, N., Keçek, G. 2005. Kümeleme Analizi Teknikleri ile İllerin Kültürel Yapılarına Göre Sınıflandırılması ve Değişimlerinin İncelenmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (12). [45] Fırat, S.Ü. 1997. Kümeleme analizi: İstihdamın Sektörel Yapısı Açısından Avrupa Ülkelerinin Karşılaştırılması. İÜ Sosyal Bilimler Dergisi. 3(2): p. 50-59. [46] Lorr, M. 1983. Cluster Analysis for Social Scientists.
  35. Çelik, C. 2007. AB Ulaştırma Politikasına Uyum Sürecinde Türkiye’de Kara Ulaşımı Trafik Güvenliği (Doctoral dissertation, Sosyal Bilimler Enstitisü).
  36. Road Deaths in The European Union – Latest Data. https://etsc.eu/euroadsafetydata/ Erişim Tarihi: 24.12.2024
  37. Anderson, T.K., Kernel Density Estimation and K-Means Clustering to Profile Road Accident Hotspots. Accident Analysis & Prevention, 2009. 41(3): p. 359-364.
  38. Hazaymeh, K., A. Almagbile, and A.H. Alomari, Spatiotemporal Analysis of Traffic Accidents Hotspots Based on Geospatial Techniques. ISPRS International Journal of Geo-Information, 2022. 11(4): p. 260.
  39. Le, K.G., P. Liu, and L.-T. Lin, Traffic Accident Hotspot Identification By Integrating Kernel Density Estimation and Spatial Autocorrelation Analysis: A Case Study. International Journal of Crashworthiness, 2022. 27(2): p. 543-553.
  40. Hu, L., et al., A Study on Correlation of Traffic Accident Tendency with Driver Characters Using in‐Depth Traffic Accident Data. Journal of Advanced Transportation, 2020. 2020(1): p. 9084245.