Trafik kazası kaynaklı ölümlü iş kazalarının belirlenmesine yönelik iş kazası bildirimlerinin metin madenciliği ile modellenmesi
Modelling work accident notifications with text mining for determination of fatal work accidents caused by traffic accidents
Yazar: SADİYE ESRA ATACAN
Danışman: DOÇ. DR. EBRU ARIKAN ÖZTÜRK
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Kazalar = Accidents ; Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri = Labour Economics and Industrial Relations
Dizin: Konu modelleme = Subject modeling ; Metin madenciliği = Text mining ; Trafik kazaları = Traffic accidents ; İş güvenliği = Work safety ; İş kazaları = Occupational accidents ; İş sağlığı = Occupational health

Özet:
Çalışanlar, işyerinde maruz kaldıkları riskler nedeniyle iş kazası geçirirler. İşverenler bu kazaları araştırmak, tekrarını engellemek için önlem almak ve Sosyal Güvenlik Kurumuna (SGK) iş kazalarını bildirmek ile yükümlüdür. Bu kazaların nedenlerini belirlemek ve tekrarlanmasının önüne geçmek için sınıflandırılmış verilerle yapılan birçok istatistiki çalışma bulunmaktadır. Ancak, trafik kazası kaynaklı iş kazalarını kategorik veriler üzerinden belirlemek mümkün olamamaktadır. Dolayısıyla, işle ilgili trafik kazası olarak anılan bu kaza türünün; politika yapıcılar, işverenler ve diğer ilgili/yetkililer tarafından göz ardı edilmesi söz konusu olabilmektedir. İş kazası bildirimlerinde kişilerin doğal dil yeterlilikleri ile yazılmış; ancak sınıflandırılmamış pek çok bilgiyi içeren kaza açıklamaları da yer almaktadır. Bu kaza açıklama metinleri, kazanın gerçekleştiği sektöre, faaliyete, yapılan işe özgü birden çok kaza faktörüne ait bilgileri içermekte olup meydana gelen kazanın daha iyi anlaşılmasına, ayrıca işle ilgili trafik kazalarının tespitine olanak sağlamaktadır. Bu çoklu kaza faktörlerini kategorize ederek doğrudan belirlenemeyen saklı kalmış iş kazası nedenlerini ortaya koymak, ilgili ve yetkililerin dikkatini bu konulara çekmek için sektörel kaza modellerini belirlemek faydalıdır. Bu çalışmada, 2015-2020 yıllarını kapsayan dönemde, SGK'ya yapılmış 7751 adet iş kazası bildiriminde yer alan açıklama metinleri, Metin Madenciliği - Gizli Dirichlet Ayrımı (GDA) algoritmaları kullanılarak analiz edilmiş olup, meydana gelen kazalar; yüksekten düşme, kalp krizi, makine, trafik kazası, işyeri araç kazası ve elektrik olmak üzere 6 konu etiketi altında gruplandırılmıştır. Çalışmada ayrıca, işle ilgili trafik kazalarının sektörel dağılımı ve işyeri tehlike sınıfı dağılımı belirlenmiş ve kazalara ait; iş kazasının gerçekleşme zamanı, yeri, kazalının yaşı, cinsiyeti, eğitim durumuna ilişkin tanımlayıcı istatistikler sunulmuştur. İşle ilgili trafik kazaları %23 ile en fazla karşılaşılan iş kazası sebebi olarak tespit edilmiş olup, en çok ulaşım ve depolama sektöründe gerçekleşse de, tüm sektörlerde karşılaşılan önemli bir iş güvenliği sorunudur.

Abstract:
Employees expose to the occupational accidents due to the risks at work. Employers are obliged to investigate these accidents, take precautions to prevent their recurrence, and report them to the Social Security Institution (SGK). There are many statistical studies conducted with classified data to determine the causes of these accidents and prevent their recurrence. It is not possible to determine occupational accidents caused by traffic accidents through categorical data. Therefore this type of accident, referred to as work-related traffic accidents, may be ignored by policy makers, employers and other relevant authorities. Occupational accident reports also include accident descriptions written with people's natural language proficiency, with a lot of unclassified information. These accident description texts contain information about multiple accident factors specific to the sector, activity, and work in which the accident occurred, allowing a better understanding and detection of work-related traffic accidents. Categorizing these multiple accident factors to reveal hidden causes of occupational accidents that cannot be directly determined and identifying sectorial accident models to draw the attention of the relevant authorities are very beneficial. In this study, the explanation texts in 7751 work accident notifications made to the Social Security Institution in the period covering 2015-2020 were analyzed using Text Mining - Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithms. As a result of the analysis, accidents were grouped under 6 subject labels: falling from height, heart attack, machinery, traffic accident, workplace vehicle accident and electricity. In addition, the study determined the sectorial distribution of work-related traffic accidents and the workplace hazard class distribution. Descriptive statistics regarding the time and place of the work accident, the age, gender and educational status of the casualty were presented. Although work-related traffic accidents were identified as the most common cause of work-related accidents with a rate of 23, and they are most commonly seen in the transportation and storage sectors, they are one of the significant important occupational safety problem encountered in all sectors.