Sürücü kaynaklı trafik kazalarının veri madenciliği yaklaşımı ile modellenmesi: Sakarya örneği
Modelling driver-related traffic accidents through data mining approach: The case of city of Sakarya
Yazar: ZELİHA ÇAĞLA KUYUMCU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ASLAN ; PROF. DR. NİLÜFER YURTAY
Sakarya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Trafik = Traffic ; Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering
Dizin: Büyük veri = Big data ; Sınıflama ağaçları = Classification trees ; Trafik kazaları = Traffic accidents ; Veri ilişkilendirme = Data association

Özet:
Ulaştırma; insanların, eşyaların ve hayvanların bir yerden başka bir yere güvenli 
taşınmasıdır. Nüfus artışına ve ekonomik gelişmeye bağlı olarak artan hareketlilik 
talepleri, karayollarındaki özel taşıt kullanımı ve yük taşıma artışını beraberinde 
getirmektedir. Buna bağlı olarak trafik güvenliğinin sağlanması daha karmaşık
yaklaşımların, uygulamaların, analiz süreçlerinin geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır. 
Dünyada ve Türkiye'de trafik kazaları insan hayatına doğrudan ve dolaylı olarak etki 
eden en büyük sorunlardan biridir. Bileşmiş Milletler'in hedefi, 2030 yılına kadar 
trafik kazası kaynaklı yaralanma ve ölümleri %50 oranında azaltmak, 2050 yılına 
kadar da mümkün ise sıfırlamaktır. Türkiye'de ulaştırmadan sorumlu kurumların 
(Üniversiteler, Karayolları Genel Müdürlüğü (KGM), Emniyet Genel Müdürlüğü 
(EGM), Jandarma Genel Komutanlığı, Yerel Belediyeler, Millî Eğitim Bakanlığı 
(MEB)) ulaşım planlaması, trafik yönetimi ve güvenliği ile ilgili çeşitli uygulamaları 
bulunmaktadır. Bununla beraber, "sıfır can kaybı vizyonu"na ulaşmak için yönetilmesi 
gereken sürecin, alınması gereken önlemlerin kapsamlı ve derinlikli bir yapıda olduğu, 
son yıllardaki kaza istatistiklerinden görülebilmektedir.
Bir veya birden çok etkenin bir araya gelmesiyle oluşan trafik kazalarının meydana 
getirdiği olumsuzlukların etkilediği insan sayısı oldukça fazladır. 2022 verilerine göre 
trafik kazaları; ülkemizde her gün 14 kişinin hayatını kaybetmesi, 790 kişinin 
yaralanması, 2837 maddi hasarlı kaza yaşanması ile sonuçlanan, halk sağlığı sorunu 
olarak adlandırılan çok önemli bir konudur. Can kayıpları, kaza sonrası bedensel 
engelli hale gelen insanlar ve maddi kayıplar ülke ekonomisini önemli ölçüde 
etkilemektedir. Bunun yanında sosyal yaşantının da etkilenmesi yollarda güvenlik 
kaygılarının oluşumuna, kazayı yaşayan kişi ve yakınlarında psikolojik rahatsızlıklar 
görülmesine de neden olabilmektedir. Günümüzde "affeden yollar" terimi ile yol 
kullanıcı hatalarına hoşgörü gösterebilecek yollar tasarlama ve inşa etme konusunda 
adımlar atılmaya başlansa da hala yol güvenliği için iyileştirilmesi gereken birçok 
unsur olduğu yeterince düşüş olmayan kaza sayılarından anlaşılmaktadır. Trafik 
kazalarının meydana gelmesine neden olan hatalar; insan (sürücü, yaya, yolcu), taşıt 
ve yol olarak 3 gruba ayrılmaktadır. Bu hatalardan en önemlisinin, 2011-2022 yılları 
arasında %97-99 arasında değişen oranlarda insan etkeni, bu etkenlerin içinde ise %87-
90 arasında değişen oranlarda sürücü etkeni olduğu, KGM'nin 2022 yılında hazırladığı 
raporda belirtilmiştir.
Bu çalışmada, Sakarya ilinde ölümlü ve yaralanmalı kazaların veri madenciliği 
yöntemleriyle incelenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada iki farklı analiz yapılmış; birinci 
aşamada Birliktelik Kuralları yöntemi kullanılarak, trafikle ilgili risk etkenlerinin olası
ilişkileri araştırılırken, ikinci aşamada Karar Ağaçları kullanılarak geliştirilen model 
ile yalnızca otomobillerin karıştığı kazalarda, kazaya karışan ve hatalı olan sürücünün 
kaza sonucundaki durumu (yaralı, ölü, sağlam) tahmin edilmeye çalışılmıştır.
Bu çalışmada gerçekleştirilen Birliktelik Kuralları analizleri ile trafik kaza veri setinde 
yer alan hangi durumların birlikte en fazla oluştuğu, hangi ögelerin (öznitelikler 
içerisindeki sınıfların), bütün içerisinde daha yaygın olduğu belirlenmiştir.
Karar Ağaçları ise, veri analizi süreçlerinde sınıflandırma yapılacak durumlarda en çok 
kullanılan yöntemlerden biridir. Karar Ağaçları, her düğümden ayrılan kolların o 
alandaki soruya yanıt verdikleri, her yaprağın da bir karar ve sonucu ifade ettiği 
algoritmalardır. Kök düğümün seçilmesi, ağacın dallanması ve budanması kararları ve 
sonucunda sınıflandırmanın yapılmasına bağlı olarak Karar Ağacı kurulurken 
kullanılan algoritmaya bağlıdır. Bu çalışmada, kullanılan trafik kaza veri seti 
incelendiğinde, kaza şiddetinin sınıflandırılmasına karar verilmiştir. Veri setinde, kaza 
sonucu ile ilgili 4 farklı öznitelik bulunmaktadır. Bunlardan biri kazanın sonucu 
özniteliği olup içinde ölümlü ve yaralanmalı olmak üzere 2 sınıf yer almaktadır. 
Kazalardan %0,9'u ölümlü geri kalanı yaralanmalı olduğu için sınıflandırma tahmini 
yapmak çok zordur. Kaza sonucu ile ilgili diğer öznitelikler (ayrı birer öznitelik olmak 
üzere) sürücü, yolcu ve yayanın kazaya bağlı olarak karşılaştıkları sonuçlardır. Her 
kazada yolcu ve yaya olmadığından, trafik kazalarında en çok etkilenen ve 
istatistiklere göre kazanın olmasına en fazla neden olan kişiler sürücüler olduğundan 
bu çalışmada sürücü kaza sonucu, sınıflandırma yöntemlerinden biri olan Karar 
Ağaçları ile tahmin edilmiştir. Veri kümesinde bulunan bağımlı ve bağımsız 
öznitelikler kategorik (nominal) içerikte olduklarından ve tezde anlatılan diğer 
nedenlerden dolayı Ki-kare otomatik etkileşim algılama (CHAID) algoritması 
kullanılmıştır. Bu tez çalışmasındaki ikinci analizin amacı kazaya karışan, kazada 
kusuru olan sürücülere ait özellikleri ve kaza ile ilgili diğer durumlara bağlı olarak 
sürücünün kaza sonucu durumunu sınıflandırmak olduğundan, literatürdeki 
çalışmaların da bulgusu olarak bilinen, sürücünün kaza sonucuna (yaralanma 
şiddetine) etkisi en büyük özniteliğin taşıt türü olması nedeniyle bu özniteliğin etkisi 
çalışma dışında bırakılmıştır. Bu yaklaşım doğrultusunda, taşıt türleri içerisinde veri 
setinde sahip olduğu %55 oran ile en yüksek değere sahip olan otomobil kazalarındaki
sürücü kaza sonuçları, sürücü öz niteliklerine bağlı olarak analiz edilmiştir. Bu 
anlamda literatürde bulunan çalışmalar, tez içeriğinin ilgili bölümlerinde detaylı bir 
şekilde tartışılmıştır.
Sürücü kaza şiddeti sınıflandırması ve tahmin modeli geliştirmek için kullanılan 
CHAID Karar Ağacı oluşturma sürecinde, ilk önce tüm özniteliklerin olduğu veri seti 
ile Ki-kare değerleri hesaplanmış, sonrasında bazı özniteliklerin baskın etkilerinin 
sürücü ile ilgili durumları gizlemesine bağlı olarak bu baskın olan öznitelikler veri 
setinden çıkarılmıştır. Kalan öznitelikler ile çıktı özniteliği (bağımlı değişken) olan 
sürücü kaza sonucu durumu (sağlam-yaralı-ölü) arasındaki Ki-kare değerleri 
hesaplanarak ağacın kök düğümünde yer alan yani bağımlı öznitelikle arasındaki 
ilişkisi en büyük olan öznitelik sürücü kusuru olarak belirlenmiştir. Sürücü kusuru 
özniteliğini, bağımlı öznitelikle aralarındaki ilişki büyüklüğüne göre; sürücü alkol 
sonucu, yol bölümü, saat dilimi, sürücü yaşı, sürücü belgesi varlığı, otomobil yaşı, 
sürücü eğitim durumu ve gün ışığı öznitelikleri takip etmiştir. Oluşturulan Karar 
Ağacına göre; alkollü taşıt kullanan sürücülerin tamamının yaralandığı, öndeki taşıtı 
yakın takip eden sürücülerin kaza sonucunun sürücü yaş grubuna bağlı olarak sınıflara 
ayrıldığı, dönüş kurallarına uymayan sürücülerin kaza sonucunun cinsiyetlerine göre 
değişim gösterdiği, taşıtın hızını yol ve hava koşullarına uydurmayan sürücülerin kaza 
sonucunun ilk olarak yol bölümüne göre değiştiği, sonraki aşamada 3 ve 4 kollu 
kavşaklarda cinsiyete, erkek olanların içinde de yaş grubuna göre değiştiği, dönel 
kavşaklarda saat dilimine göre sürücü kaza sonucunun değiştiği, kavşak ve geçitlerde 
xxv
yol verme kuralına uymayan sürücülerin kaza sonucunun ilk olarak sürücü eğitim 
durumuna, lise mezunu olan sürücüler içerisinde ise kullandıkları taşıtın yaşına göre 
değiştiği, sürücü kusurunun hatalı şerit değiştirme olduğu kazalarda sürücü kaza 
sonucunun öğrenim durumuna, ilkokul mezunu olan sürücülerde gün ışığı durumuna 
ve gündüz ise kullandıkları taşıtın yaşına göre değiştiği görülmektedir.

Abstract:
Transportation is the purposed movement of people, goods, and animals from one 
place to another. Transportation types are classified as road, rail, sea, and air. In our 
country, the most widely used type of them has been road transportation for years. The 
heavy traffic on the roads, coupled with the increase in private vehicle usage, makes 
traffic safety as a challenging issue due to the increases in the risk of collisions.
Traffic accidents are a major issue affecting human life directly and indirectly, both 
globally and in Türkiye. The United Nations aims to reduce traffic accident-related 
injuries and deaths by 50% by 2030 and to eliminate them entirely by 2050. 
Responsible institutions for transportation in Türkiye (General Directorate of 
Highways, General Directorate of Security, The Gendarmerie General Command, 
Municipalities, Ministry of National Education) have various practices related to 
transportation planning, traffic management, and traffic safety. However, achieving 
the "vision of zero fatalities" still requires numerous measures as evident from recent 
accident statistics.
Traffic accidents, generally resulting from the combination of two or more factors, 
cause multidimensional damages. According to 2022 data in Türkiye, traffic accidents 
lead to a daily average of 14 fatalities, 790 injuries, and 2837 property-damage-only 
incidents, posing a significant public health problem. Loss of life, post-accident 
physical disabilities, and property losses significantly impact both the country's 
economy and the social life of the people leading to safety concerns on the roads and 
psychological distress for those involved in accidents and their families.
Despite initiatives in recent years such as the design of "forgiving roads" to tolerate 
user errors, there are still many aspects that need improvement as far as road safety is 
concerned, as indicated by recent accident statistics. Errors leading to traffic accidents 
are categorized into three main related groups: human (driver, pedestrian, passenger), 
vehicle, and road. The most crucial of these errors is the human related factors, ranging 
between 97-99% from 2011 to 2022, with the driver factor accounting for 87-90%, as 
stated in a report prepared by the KGM in 2022.
Türkiye with the population of 86,907,000.00 has 259,072 km-long highways. The 
number of vehicles registered in traffic is 28,183,745.00 among them 14,967,044.00 
being automobiles according to the 2023 records.
The average numbers of cars per 1000 people for Türkiye and EU countries are 167 
and 560, respectively. While the number of deaths per 1 million cars in Türkiye is 366 
people, the related figure for EU countries is 76 reflecting the need to make significant 
progress in road safety engineering and applications.
This study aims to examine fatal and injury accidents in the city of Sakarya using data 
mining analysis methods. Two different analyses were conducted in the study. The 
first involved exploring possible relationships among traffic-related risk factors using 
association rules. The second used decision trees to predict the severity of accidents 
involving only cars.
The study identified which conditions co-occur most frequently in the traffic accident 
dataset and which elements (classes within attributes) were more prevalent overall. 
Decision trees are widely used for classification in situations like traffic accidents. In 
decision trees, while each branch departing from a node answers a question in that 
area, each leaf represents a decision outcome. The selection of the root node, branching
and pruning decisions, and the subsequent classification depend on the algorithm used 
when building the decision tree. In this study, the traffic accident dataset was 
examined, and it was concluded that accident severity could be classified. Among the 
four attributes related to the accident outcome in the dataset, one is the outcome 
attribute containing two classes: fatal and non-fatal injuries. Being only 0.9% of the 
accidents fatal makes predictions for the remaining injuries is challenging. The other 
attributes related to the accident outcome (treated as separate attributes) are associated 
with drivers, passengers, and pedestrians. Since numerous accident data sets do not 
involve information regarding passengers and pedestrians, drivers are regarded as the 
most affected and statistically contributing the most to the accidents. Therefore, in this 
study, the driver's accident outcomes were predicted using decision trees, a 
classification method. Some of the decision tree algorithms are CHAID (Chi Square 
Automatic Interaction Detection), CART (Classification and Regression Trees), C 4.5, 
ID3 and Random Tree. Since the dependent and independent variables are categorical 
(nominal), the CHAID algorithm was deemed suitable within the scope of this thesis.
As the purpose of the second analysis in this thesis is to classify the characteristics of 
the faulty drivers involved in the accidents, and since the vehicle-size attribute makes 
it difficult to fulfill this purpose, the vehicle with the largest weight in the dataset 
(55%) was selected as automobiles. The reason why this objective is challenging is 
that there are studies suggesting that vehicle size affects injury severity. It has been 
reported in the literature that the most closely related vehicle characteristic to injury 
severity is the size of the vehicle. Although there is a high correlation between weight 
and length, weight is reported to be more common in studies.
As far as the analysis is concerned, chi-square values were, first, calculated for all 
attributes, and then, due to the dominant effect of some attributes obscuring driverrelated parameters, it was decided to exclude these attributes from the dataset. With 
this regard, chi-square values between the remaining and the output attributes (driver's 
accident outcome) were calculated and determined. The attribute with the greatest 
relationship magnitude at the root node of the tree, indicating the largest relationship 
with the dependent attribute, was obtained as driver error.
Data set is divided into two parts to create the decision trees of the model; 70% of 
which as training and 30% as test data. This distinction was made linearly and as the 
accidents in the data set were recorded and presented according to the date/year on/in 
which they occurred, the first 5 years of the available data have been taken as 
education, and the last 2 years as testing data.
To create a CHAID decision tree and classify the driver related severity of the 
accidents, chi-square values were first calculated with the dataset containing all 
attributes. Subsequently, due to the dominant influence of certain attributes leading to 
the concealment of driver-related situations, it was decided to remove these dominant 
attributes from the dataset. Remaining attributes were then used to calculate chi-square 
xxix
values between the output attribute (dependent variable), which is the driver's posed 
severity level of the accident, and the remaining attributes. According to the magnitude 
of the relationship between the driver's fault attribute and the dependent attribute, the 
following attributes were ranked: driver under the influence of alcohol, road section, 
time zone, driver's age, presence of driver's license, age of the automobile, driver's 
education level, and daylight. According to the decision tree created, drivers using 
alcohol were all injured, and drivers closely following the preceding vehicle had their 
accident outcomes classified according to the driver's age group. The outcomes of 
drivers who did not adhere to turning rules varied according to their genders, and the 
accident outcomes of drivers who did not adjust their speed to the road and weather 
conditions primarily depended on the road section. In the next stage, the casualties 
were observed to change according to the gender for 3 and 4-way intersections. Among 
male drivers, they varied according to age group. In roundabouts, on the other hand, 
while the driver's accident outcome changed according to the time zone, at 
intersections and crossings, the outcomes of drivers not yielding through the right-ofway rule changed according to the driver's education level. Among high school 
graduates, the outcome also varied according to the age of the vehicle they used. In 
accidents where the driver's fault was improper lane changing, the educational level 
for accidents involving elementary school graduates played an important role, and 
within this group, the results varied according to the daylight conditions and the age 
of the vehicle used.