İş güvenliği politikalarının etkisini değerlendirmek için makine öğrenimi destekli tanılama ve karşılaştırma aracı
A machine learning- aided diagnosticand comparative tool toevaluate the i̇mpact of occupati̇onal safety poli̇ci̇es
Yazar: LÜTFİYE ÖZDEMİR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BEYRUL CANBAZ
İstanbul Yeni Yüzyıl Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri = Labour Economics and Industrial Relations
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Makine öğrenmesi yöntemleri = Machine learning methods ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; İş Sağlığı ve Güvenliği Kanunu = Occupational Health and Safety Law ; İş güvenliği = Work safety ; İş kazaları = Occupational accidents ; İş sağlığı = Occupational health

Özet:
Bilindiği üzere makine öğrenmesi, insanların öğrenme şekillerini taklit etmek için veri ve algoritmaların kullanımına odaklanıp doğruluğu kademeli olarak artıran bir yapay zekâ ve bilgisayar bilimi dalıdır. Bu çalışmada, 2006 yılından itibaren 2021 yılına kadar olan 15 yıllık herkese açık olan iş kazası verilerini kullanarak 6331 sayılı kanunun iş kazalarını önlemedeki etkinliği bu makine öğrenimi destekli model ile araştırılmaktadır. Çalışan, Kazazede, İyileşen (ÇKİ) popülasyonların evrimini, doğrusal olmayan Adi Diferansiyel Denklemlerle ifade eden modeli, bir yapay sinir ağı modülüne sahip sektörel olarak uygulanabilir bir iş güvenliği önlemlerinin etkisi modeli olarak önermekteyiz. Uygulama için, gizli katmanda 10 birim ve doğrultucu aktivasyon fonksiyonu ile n=2 katmanlı yoğun bağlı bir sinir ağı seçilmiştir. Model, iş kazaları dağılımını İSG önlemleri kontrol politikalarının rolünü analiz etmek ve karşılaştırmak için iş kazalarının zaman serisine katkılarını ayrıştırmaktadır. Model, tüm parametrelerle, herkese açık iş kazası verileri kullanılarak makine öğrenimi algoritmaları aracılığıyla optimize edilmektedir. Çalışma sonuçlarına göre 6331 sayılı kanun ülkemizin iş sağlığı ve güvenliği açısından olumlu yönde bir etki yaptığı somut olarak gösterilmiştir. Ayrıca Çalışan, Kazazede, İyileşen evrimlerine dayalı bu önerilen model tüm sektörlerde iş güvenliği politikalarının etkinliğini araştırmak için makine öğrenimi tabanlı alternatif bir yöntem olarak kullanılabilecektir.

Abstract:
As it is known, machine learning is a branch of artificial intelligence and computer science that focuses on the use of data and algorithms to mimic the way humans learn and gradually increases accuracy. In this study, the effectiveness of Law No. 6331 in preventing occupational accidents is investigated with this machine learning supported model, using 15 years of publicly available work accident data from 2006 to 2021. We propose the model that expresses the evolution of Worker, Victim, Recovered (SCI) populations in nonlinear Ordinary Differential Equations as an industry-applicable occupational safety measures impact model with an artificial neural network module. For the application, we choose an n=2 layer densely connected neural network with 10 units in the hidden layer and a rectifier activation function. The model decomposes the contribution of occupational accidents to the time series to analyze and compare the distribution of occupational accidents and the role of OSH measures and control policies. Our model is optimized through machine learning algorithms using publicly available Occupational accident data with all parameters. According to the results of the study, it has been shown concretely that the law numbered 6331 has a positive effect on the occupational health and safety of our country. In addition, this proposed model based on Employee, Victim, Recovered evolutions can be used as an alternative machine learning-based method to investigate the effectiveness of occupational safety policies in all industries.