شناسایی و تحلیل پارامترهای مؤثر بر رفتار کاربران راه در مواجهه با علایم ترافیکی درون‌شهری

نوع مقاله : علمی - پژوهشی

چکیده

در راستای دستیابی به پیچیده‌ترین حالات شناخت رفتاری انسان‌ها، به خصوص بررسی و ارزیابی نحوه عملکرد و رفتار استفاده‌کنندگان راه در هنگام رؤیت علایم ترافیکی نصب شده در مسیرهای عبوری، استفاده از روش‌های آماری مبتنی بر نمونه‌گیری در جامعه مورد مطالعه یکی از تکنیک‌های مناسب در تحلیل علوم رفتاری است. در این تحقیق، از الگوریتم کارت که مدلی ناپارامتریک و از زیرشاخه‌های روش داده‌کاوی محسوب می‌شود و مداخله توسط کاربر را نیاز ندارد و برای جستجوی دانش اکتشافی بسیار مناسب است استفاده شد. علیرغم وجود قابلیت کاربرد فراوان این روش در تحلیل مسائل ایمنی و تصادفات، به دلیل پیچیده بودن آن، پژوهشگران در گذشته (بویژه در زمینه ایمنی) نگاه بسیار ناچیزی به آن معطوف داشته‌اند. رانندگان بر حسب شرایط و حالات مختلف شخصی و اجتماعی، رفتار و توجه متفاوتی از خود نشان می‌دهند. مطالعه موردی این تحقیق، در برگیرنده نمونه‌ای از 527 راننده (بر مبنای فرآیند تصادفی پرسشگری) بوده است. بر اساس نتایج تحلیل انجام شده، پارامترهای زمان رانندگی، درآمد ماهیانه و شغل افراد، در توجه نسبت به تابلوهای راهنمایی و رانندگی بسیار مهم هستند. در این بین پارامترهای سن و جنسیّت بر خلاف تأثیرگذار بودنشان در بُروز تصادفات ترافیکی، در میزان توجه نسبت به تابلوها، چندان مؤثر نیستند. این نتایج فراتر از یافته‌های تحقیق‌های گذشته است که تنها به بررسی پارامترها در یک بُعد می‌پرداختند و نشان می‌دادند که پارامترهای مختلف با یکدیگر ارتباط مستقیم داشته و هر یک به تنهایی اعمال اثر نخواهد کرد، بلکه به صورت پیوسته با یکدیگر عمل می‌کنند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Assessment of Drivers’ Comprehension towards Traffic Signs Based on Data Mining Method

چکیده [English]

In order to achieve the most complex forms of human behavior, especially to evaluate the performance and behavior of drivers when seeing the traffic signs, utilization of statistical methods based on sampling of the studied population, is one of the suitable ways for research in behavioral sciences. In this study, The CART algorithm as a non-parametric model and a sub division of data searching field has been used, where there is no need to user’s interference. In spite of the high applicability of this method in analysis of safety and accidents issues, the researchers have not paid sufficient attention to it, due to its high complexity. Drivers usually react differently in different conditions and circumstances. This study includes analysis of questionnaires distributed among 527 drivers. Results show that factors like the time of driving, the monthly income of drivers and their occupation, are quite important when their paying attention to traffic signs is under question. Factors like age and genre are not very important in seeing and paying attention to the traffic signs by drivers, although these are effective in creating accidents.   

کلیدواژه‌ها [English]

  • Traffic Signs
  • level of drivers’ attention
  • CART algorithm
  • Driving Time
  • Questionnaires
- کاظمی، مجتبی (1390) "ارزیابی رفتار رانندگان در مواجه با علایم ترافیکی"، پایان­نامه کارشناسی ارشد، دانشکده فنی و مهندسی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد زنجان، زنجان، ایران.
- Bayam, E., Liebowitz, J., Agresti, W. (2005) "Older drivers and accidents: A meta analysis and data mining application on traffic accident data", Expert systems with applications 29,  pp. 598–629.
- Castro, C., Horberry, T. (2005) "The human factors of transport signs", Florida: CRC Press.
- Dobra, A. (2002) "Classification and regression tree construction", Thesis proposal, Department of Computer Science Cornell University, Ithaca, NY.
- Eksioglua, M. and Kozolaslanb, K. (2008) "Steering-wheel grip force characteristics of  drivers as a function of gender, speed and road condition", International Journal of Industrial Ergonomics 38, February,  pp. 354–361.
- Al-Madani, H. and Al-Janahi, A. R. (2002-a) "Assessment of drivers’ comprehension of traffic signs based on their traffic, personal and social characteristics", Transportation Research Part F 5, February 2002, pp. 63–76.
- Al-Madani, H. and Al-Janahi, A. R. (2002-b) "Role of drivers’ personal characteristics in understanding traffic sign symbols", Accident Analysis and Prevention 34, November,  pp. 185–196.
- Loh, W-Y. (2008) "Classification and regression tree methods", In Encyclopedia of Statistical in Quality and Reliability, Wiley, pp. 315- 323.
- Roess, R., Prassas, E. and McShane. W. (2011) "Traffic engineering", New Jersey: Pearson Prentice Hall.
- Razzak, A. and Hasan, T. (2010) "Motorist understanding of traffic sign: a study in Dhaka city", Journal of civil engineering (IEB), Bangladesh, vol. 38, pp. 17- 29.
- Timofeev, R. (2004) "Classification and regression trees (CART) theory and applications", A master thesis, Center of Applied Statistics and Economics, Hambodelt University, Berlin.
- Tavakoli Kashani, A., Shariat Mohaymany, A. (2011) "Analysis of traffic injury severity on two-lane, two-way rural roads based on classification tree models", Safety Science 49. pp. 1314- 1320.
- Ng, W.Y.A. and.Chan, A. (2008) "The effects of driver factors and sign design features on the comprehensibility of traffic signs", Journal of Safety Research 39, June,  pp. 321–328.