Traffic accidents count for one of the main causes of life losses globally as well as
heavy burden of their consequents on societies, a matter which prompts researchers
to discover the reasons of accidents occurrence and factors affect their severity.
Therefore, in this study k-means clustering method is applied to analyze traffic
accident data to identify the counties with the highest relatively severe accidents,
considering all levels of crash severity, due to driver-related risk factors in Texas
State. It analyzes recorded data of the statewide accidents occurred within 2013 to
2015, available from Texas Department of Transportation official website. As a
result of this research the counties with similar status of crash severity were
identified among which the counties in the most critical situation were distinguished,
an outcome that can be useful for authorities such as transportation planners to make
appropriate decisions in safety planning. Furthermore, some of the contributor
factors that may intensify accidents were addressed.
Keywords: Traffic safety, Accident, Severity, K-Means, Clustering
ÖZ:
Trafik kazaları günümüzde dünyadaki ölümlerin büyük bir oranını oluştururken, ayni
zamanda toplumlar üzerindeki geri dönülemez etkileri de araştırmacılar tarafından
büyük dikkat çekmekte ve araştırma konusu olmaktadır. Bu sebeple, bu araştırmada
kümeleme metodu uygulanarak sürücü hatalarına bağlı trafik kazalarının Texastaki
şehirlere göre olan oranları çıkarılmıştır. Teksas’ta 2013 yılından 2015 yılına kadar
olan trafik kazaları bu bağlamda incelenmiş olup Ulaştırma Bakanlığınca yol
güvenliğini sağlamak amacıyla yapılabilecek eylemler ve alınabilecek önlemler
konusundaki icraatlara yönelik öneriler sunulmuştur. Bu öneriler trafik yönünden
Teksas ile benzeşen diğer şehirlerde de kullanılabilir.
Anahtar kelimeler: Trafik güvenliği, Kaza, Ciddiyet, K-Means, Kümeleme