Trafik kazaları suistimalleri tespiti için ağ bilimi temelli bir karar destek sistemi geliştirilmesi
Developing a network science based decision support system for detecting traffic accidents frauds
Yazar: AYŞE KÜBRA ÖZKOÇ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM ZİYA PERDAHÇI
Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Ortamında Sanat ve Tasarım Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Sigorta suistimalleri, hem şirketlere hem de dürüst sigortacılara ciddi boyutta maddi zararlar verebilmektedir. Anlaşmalı olarak gerçekleştirilen maddi hasarlı trafik kazalarından ise kişilerin veya grupların haksız yere kazançlar sağladığı bilinmektedir. Bu araştırma kapsamında trafik kazaları suistimallerini tespit etmek amacıyla, büyük veri yığınlarının analizine daha pratik ve etkin bir bakış açısı sağlayan ağ bilimi temelli bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Ağ bilimi bağlamında kaza tespit tutanakları verileri, birbiriyle bağlantılı birçok bileşene sahip karmaşık bir sistem olarak ele alınmıştır. Birbiriyle ilişkili yapılar çeşitli ağ bilimi algoritmalarıyla ortaya çıkarılmıştır. Sistem, kullanım odaklı tasarlanmış ve kullanıcıların gerçekleştireceği görevler belirli kullanım senaryoları ile belirlenmiştir. Senaryolar kapsamında genel kullanım akışı veri yükleme, analiz, gözlem ve hem görsel hem analitik çıktılar vasıtasıyla durum tespitir. Bu akış doğrultusunda arayüz tasarlanırken genel tasarım ilkeleri benimsenmiştir. Sistemin kullanılabilirlik değerlendirmeleri, kaza tespit tutanaklarıyla çalışan kamu ve özel sektör personelleriyle yapılmıştır. Bire bir yapılan görüşmelerde, her kişinin tanımlanmış beş görev üzerinden sistemi kullanması istenmiştir. Ardından kullanıcı geri dönüşleri için tanımlayıcı sorular ile beş likert ifadeden oluşan SUMI ölçeği kullanılarak anket yapılmıştır. Anket verileri verimlilik, etki, yardımcılık, kontrol edilebilirlik ve öğrenilebilirlik olarak sınıflandırılmıştır. Kullanıcılar yaşa, sektöre ve deneyime göre gruplara ayrılmıştır. Ardından gruplar arasında verimlilik, etki, yardımcılık, kontrol edilebilirlik ve öğrenilebilirlik seviyelerine dair farklılıkları incelemek için Mann-Whitney U testi yapılmıştır. Hiçbir grup arasında bu kavramlara dair anlamlı bir fark bulunmamıştır ve tasarlanan sistemin kullanılabilir olduğu tespit edilmiştir. 

Anahtar Kelimeler: Karar Destek Sistemleri; Ağ Bilimi; Kullanılabilirlik

Abstract:
Insurance fraud can cause serious material damage to both companies and honest insurers. It is known that individuals or groups earn unfair gains from the financially damaged traffic accidents that are organized by them. In the scope of this research, a network science based decision support system has been developed which provides a practical and efficient perspective for analyzing large masses of data, aiming to detect frauds in traffic accidents. In the context of network science, the data of accident reports are considered as a complex system with many interconnected components. Interrelated structures have been revealed by various network science algorithms. The system is designed to be usage-oriented and the tasks that the users will perform are determined by specific usage scenarios. The overall use flow under the scenarios is as follows: data loading, analysis, observation and detection by both visual and analytical outputs. General design principles are adopted while designing the interface in this flow direction. The usability assessments of the system have been made with public and private sector personnel working with accident reports. In the one-to-one interviews, each person was asked to use the system through five defined tasks. Then, the questionnaire was performed by using the SUMI scale consisting of descriptive questions and five likert expressions for the user feedback. Users are grouped by age, sector and experience. Then, Mann-Whitney U test was used to examine the differences in productivity, effectiveness, helpfulness, controllability and learnability levels among the groups. There was no significant difference between these groups in terms of these concepts and it was determined that the designed system was usable.

Key Words: Decision Support Systems; Networks Science; Usability