İstanbul ili Sarıyer ve Şişli bölgelerindetrafik kazalarının yeni veri teknolojileriyle incelenmesi ve trafik kazalarını önleyici model önerileri
Examination of traffic accidents in Sarıyer and Şişli regions of Istanbul with new data technologies and model suggestions for preventing traffic accidents
Yazar: MERT ERSEN
Danışman: PROF. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ ; PROF. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / İstatistik Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Kazalar = Accidents ; Trafik = Traffic ; İstatistik = Statistics
Dizin: Coğrafi bilgi sistemleri = Geographical information systems ; Kaza analizi = Accident analysis ; Mekan dizimi analiz yöntemi = Space syntax analysis method ; Trafik kazaları = Traffic accidents ; Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Türkiye'de ve dünyada yıldan yıla ciddi boyutta artmaya devam eden trafik kazaları, maddi ve manevi sonuçlarının yanı sıra ciddi travmalarla, yaralanmalarla ve ölümlerle de sonuçlanabilen çok büyük bir problem haline gelmiştir. Literatürdeki trafik kazalarının azaltılmasına yönelik yapılan çalışmalar incelendiğinde büyük verilerin analiz edilerek yorumlanması ile ilgili detaylı bir çalışmaya Sarıyer ve Şişli ilçeleri için rastlanmamıştır. Bu çalışmada, Sarıyer ve Şişli ilçelerinde 2010-2017 yılları arasında meydana gelmiş toplam 6938 ölümlü ve yaralanmalı trafik kazası incelenmiştir. Trafik kazalarının incelenmesinde geleneksel yöntem ve tekniklerin yanında veri madenciliği yöntemleri ve görselleştirme gibi birçok yöntem kullanılmıştır. Konu ile ilgili istatistiki bilgiler ele alınarak detaylı bir şekilde coğrafi bilgi sistemleri çerçevesinde analizler yapılmıştır. Kazaların öncelikle kaza oluş türlerine göre tematik kaza haritası oluşturulmuştur.
Bu meyanda mekânsal yöntemler olan Point Density, Kernel Density, Getis Ord Gi* ve Anselin Local Moran's I (LISA) mekânsal otokorelasyon kullanılarak bu yöntemlerin birbirlerine göre avantaj ve dezavantajları karşılaştırılmıştır. Çalışmada büyük verilerin görselleştirerek yorumlanması kısmında kazalarda meydana gelen değişimi gözlemlemek amacıyla başlangıç ve son yıl verisinin ayrı ayrı kaza oluş türlerine göre tematik kaza ve çekirdek yoğunluğu (Kernel Density) haritaları oluşturulmuştur. Buradan hareketle kazalarda meydana gelen değişimler yorumlanmıştır. Ayrıca çekirdek yoğunluğu (Kernel Density) yöntemi kullanılarak bu ilçelerde trafik kazalarının yoğunlaştığı caddeler istatistiksel analizler yardımıyla incelenmiştir. Modelleme teknikleri olarak karar ağaçları, yapay sinir ağları, lojistik regresyon ve Naive Bayes modelleri kurularak yöntemlerin kazaları ölümlü veya yaralanmalı kaza olarak sınıflandırılmasındaki başarı durumları çeşitli karşılaştırma ölçütlerine göre incelenmiştir. Bununla birlikte, Sarıyer ve Şişli ilçelerinde olan ölümlü ve yaralanmalı trafik kazalarının, kaza günü, kaza saat dilimi, kaza oluş türü, araç cinsi ve kaza sonucu değişkenine göre elde edilen birliktelik kurallarında farklılık gösterdiği görülmüştür. Trafik kazalarında haftanın günü etkisi ve yılın ayı etkisi ilk kez incelenmiştir. Ayrıca sıcak nokta, kaza türü ve haftanın günü etkisi kullanılarak trafik kazalarının önlenmesine yeni bir yaklaşım getirilmesi önerilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Trafik kazaları, mekânsal yöntemler, coğrafi bilgi sistemleri, veri madenciliği, kaza analitiği

Abstract:
Traffic accidents, which continue to increase from year to year in Turkey and in the world, have become a huge problem that can result in serious traumas, injuries and deaths as well as their material and moral consequences. When the studies on the reduction traffic accidents in the literature are examined, a detailed study on the analysis and interpretation of big data has not been found for Sarıyer and Şişli districts. In this study, a total of 6938 fatal and injured traffic accidents that occurred in Sarıyer and Şişli districts between 2010 and 2017 were examined. In addition to traditional methods and techniques, many methods such as data mining methods and visualization have been used in the examination of traffic accidents. Analyzes were made in detail within the framework of geographic information systems by considering the statistical information on the subject. Thematic accident map was created according to the accident types.
In this context, the advantages and disadvantages of these methods were compared by using the spatial autocorrelation of Point Density, Kernel Density, Getis Ord Gi* and Anselin Local Moran's I (LISA) spatial autocorrelation. In the study, thematic accident and Kernel Density maps were created according to the accident occurrence types of the initial and last year data in order to observe the change in the accidents in the visualization and interpretation of big data. From this point of view, the changes that occurred in the accidents were interpreted. In addition, the streets where traffic accidents are concentrated in these districts were examined with the help of statistical analysis by using the Kernel Density method. Decision trees, artificial neural networks, logistic regression and Naive Bayes models were established as modeling techniques, and the success of the methods in classifying accidents as fatal or injury accidents were examined according to various comparison criteria. On the other hand, it has been observed that the fatal and injury traffic accidents occurring in Sarıyer and Şişli districts differ in the association rules obtained according to the accident day, accident time zone, accident type, vehicle type and accident result. The day of the week effect and month of the year effect on traffic accidents was investigated for the first time. In addition, it is proposed to introduce a new approach to the prevention of traffic accidents by using the effect of hotspot, accident type and day of the week.
Keywords: Traffic accidents, spatial methods, geographic information systems, data mining, accident analytics