Malatya - Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsünde hazırlanan yüksek lisans tezinde, Malatya’daki trafik kazaları veri temelli yöntemlerle incelendi. Berivan Avcı tarafından hazırlanan “Malatya İli İçin Trafikte Kaza Analizi” adlı çalışmada, 2013-2023 dönemine ait kaza verileri değerlendirildi. Araştırmada makine öğrenmesi modelleriyle kaza şiddetinin tahmin edilmesi amaçlandı. Çalışma, Malatya’da trafik güvenliği politikalarının veri temelli ele alınması gerektiğini ortaya koydu.
Malatya’da trafik kazalarının nedenleri, yoğunlaştığı zaman aralıkları, yol türleri ve kaza şiddetini etkileyen değişkenler akademik bir çalışmada ele alındı.
Erzincan Binali Yıldırım Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İnşaat Mühendisliği Anabilim Dalında Berivan Avcı tarafından hazırlanan “Malatya İli İçin Trafikte Kaza Analizi” adlı yüksek lisans tezi, 2026 yılında tamamlandı. Çalışmanın danışmanlığını Doç. Dr. Halim Ferit Bayata yaptı.
Tezin özet bölümünde çalışmanın amacı, “kazaların neden-sonuç ilişkilerini ortaya koymak ve makine öğrenmesi yöntemleri aracılığıyla kazaların olası sonuçlarını önceden tahmin edebilmek” şeklinde ifade edildi. Araştırmada geniş ölçekli kaza verileri kullanıldı; veriler temizlendi, ölçeklendirildi ve kategorik değişkenler dönüştürüldü. Ardından veri dengesizliğini gidermek için SMOTE yöntemi uygulandı.
Çalışmada lojistik regresyon, karar ağacı, rastgele orman, SVC, AdaBoost ve XGBoost algoritmaları kullanıldı. Modeller doğruluk, kesinlik, duyarlılık, F1 skoru ve Cohen’s Kappa katsayısı gibi ölçütlerle değerlendirildi. Tezde, lojistik regresyon modelinin dengeli ve genellenebilir sonuçlar verdiği, XGBoost’un ise karmaşık örüntüleri yakalamada öne çıktığı belirtildi.
Malatya, bölgede kaza yoğunluğu ile öne çıktı
Araştırmanın giriş bölümünde, trafik kazalarının artan araç sayısı ve şehirleşmeyle birlikte güvenlik sorunu haline geldiği vurgulandı. Tezde, 2024 yılı Temmuz ayı trafik istatistiklerine göre Malatya’nın 1409 ölümlü ve yaralanmalı trafik kazasıyla Doğu Anadolu Bölgesi’nde en fazla kazanın meydana geldiği il olduğu bilgisi yer aldı.
Araştırmada Malatya’nın karayolu bağlantıları bakımından stratejik konumda olduğu, ancak hız ihlalleri, yol yapısındaki yetersizlikler ve hava koşullarının kazalara etki eden başlıca nedenler arasında bulunduğu belirtildi.
Tezde bu durum, “yerel yönetimlerin trafik güvenliğini sağlamak adına veri temelli çözümler geliştirmesini zorunlu kılmaktadır” sözleriyle değerlendirildi.
Kazalar en çok iş çıkışı saatlerinde yoğunlaştı
Çalışmada kazaların gün içindeki dağılımı da incelendi. Buna göre en yoğun kaza aralıkları 16.00-17.59 ve 18.00-19.59 saatleri oldu. Araştırmada 16.00-17.59 aralığı yüzde 15, 18.00-19.59 aralığı yüzde 14 oranla öne çıktı. 14.00-15.59 saatleri yüzde 13, 12.00-13.59 saatleri ise yüzde 12 olarak kaydedildi.
Tezde bu saatlerin iş çıkış trafiği ve gün ortasındaki taşıt-yaya hareketliliğiyle ilişkili olduğu belirtildi. Gece yarısından sabah 05.59’a kadar olan saatlerde ise kaza oranlarının yüzde 1 ile yüzde 3 arasında kaldığı aktarıldı.
Caddeler ve devlet yolları kaza yükünü taşıyor
Araştırmada kazaların yol sınıflarına göre dağılımı da değerlendirildi. Buna göre kazaların yüzde 49,6’sı caddelerde, yüzde 37,7’si devlet yollarında meydana geldi. Sokaklarda yaşanan kazaların oranı yüzde 9,5, diğer yol türlerinin oranı ise yüzde 3,2 olarak kaydedildi.
Tezde cadde ve devlet yollarının toplamda kazaların yaklaşık yüzde 87’sini oluşturduğu belirtildi. Bu bulgunun, özellikle Malatya merkez, Battalgazi ve Yeşilyurt gibi araç ve yaya trafiğinin yoğun olduğu bölgelerde ana arter güvenliğine odaklanılması gerektiğini gösterdiği ifade edildi.
Araştırmada caddelerdeki kazaların dikkatsizlik, hız ihlali ve yaya geçidi ihlaliyle; devlet yollarındaki kazaların ise yüksek hızlı trafik, sollama hataları ve uzun mesafeli sürüşlerde dikkat dağılmasıyla ilişkilendirildiği aktarıldı. D-300 ve D-850 güzergâhları da şehirlerarası ulaşım açısından riskli başlıklardan biri olarak değerlendirildi.
Yaya güvenliği için geçit ve sinyalizasyon vurgusu
Çalışmada yaya güvenliğine ilişkin bulgular da yer aldı. Yaya geçitlerinde meydana gelen kazaların oranı yüzde 9,2 olarak verildi. Araştırmada bu oranın, mevcut geçitlerin her zaman güvenli kullanım sağlamadığını gösterdiği ifade edildi.
Tezde, yaya güvenliği için ışıklı geçitler, hız kesici kasisler, yaya odaklı sinyalizasyon sistemleri ile üst ve alt geçitlerin etkin kullanımına dikkat çekildi. Yerleşim dışı kesimlerde yaya geçidi olmayan noktalarda fiziksel düzenlemelerin kazaları azaltmada etkili olabileceği belirtildi.
Makine öğrenmesiyle kaza şiddeti tahmini yapıldı
Araştırma kapsamında Malatya’ya ait kaza verileri Python ortamında işlendi. Eksik değerler temizlendi, değişkenler kodlandı ve SMOTE yöntemiyle veri dengesizliği giderildi. Ardından lojistik regresyon, karar ağacı, rastgele orman ve XGBoost modelleriyle performans karşılaştırması yapıldı.
Tezde, makine öğrenmesi modellerinin kaza şiddetini tahmin etmede klasik istatistiksel yaklaşımlara göre daha başarılı sonuçlar verdiği belirtildi. Özellik önem sıralamasında yol tipi, araç sayısı, kaza türü ve kaza sonucu değişkenlerinin öne çıktığı aktarıldı.
Araştırmanın sonuç bölümünde, XGBoost modelinin en yüksek doğruluk, AUC ve tutarlılık değerlerini sağladığı ve kaza şiddetinin tahmininde en başarılı algoritma olarak öne çıktığı ifade edildi. Lojistik regresyonun istikrarlı sonuçlar ürettiği, karar ağacının ise aşırı öğrenme eğilimi nedeniyle genelleme başarısının sınırlı kaldığı kaydedildi.
Trafik politikaları için veri temelli yaklaşım önerisi
Tezin sonuçları, Malatya’daki trafik kazalarının yalnızca sürücü hatasıyla değil, yol yapısı, trafik hacmi, saat dilimi, yaya davranışı ve kaza türü gibi çok sayıda değişkenle birlikte değerlendirilmesi gerektiğini gösterdi.
Araştırmada, kaza şiddeti üzerinde sürücü yaşı ve davranışı, yol özellikleri, yaya davranışı ve kazanın gerçekleştiği yıl gibi değişkenlerin etkili olduğu belirtildi. Çalışmanın, kent içi trafik güvenliği politikalarının veri temelli hazırlanması açısından örnek oluşturduğu vurgulandı.
Araştırmada elde edilen bulguların, Malatya’da ana arterlerde hız denetimi, yaya geçidi güvenliği, kavşak düzenlemeleri, trafik hacmi yönetimi ve riskli saatlere yönelik önlemler açısından karar vericilere veri desteği sağlayabileceği değerlendiriliyor.
