DOI: https://doi.org/10.63180/jcsra.thestap.2025.2.1
تاريخ النشر: 2025-04-02
المؤلف: Malath Riyadh Alboalebrah وآخرون
الموضوع الرئيسي: الذكاء الاصطناعي في الرعاية الصحية
نظرة عامة
تتناول الدراسة القلق المتزايد بشأن حوادث المرور القاتلة في العراق من خلال تحليل بيانات حوادث المرور على مدى ثلاث سنوات، باستثناء منطقة كردستان. باستخدام خوارزميات استخراج البيانات، تحدد البحث عوامل الخطر الرئيسية المرتبطة بهذه الحوادث، ولا سيما انتشار السائقين غير المرخصين والأفراد الذين لديهم تعليم ابتدائي فقط والذين يتجاهلون غالبًا استخدام حزام الأمان. بالإضافة إلى ذلك، وُجد أن الأفراد المتزوجين الذين تتراوح أعمارهم بين 36-41 عامًا كانوا متورطين بشكل غير متناسب في الحوادث القاتلة. تشير النتائج إلى وجود ارتباط قوي بين انتهاكات المرور وعدم الامتثال لاستخدام حزام الأمان، خاصة في المناطق غير الحضرية وأثناء النهار، مما يدل على أن الرؤية الجيدة قد تؤدي إلى الثقة الزائدة بين السائقين.
لتقليل هذه المخاطر، تقترح الدراسة عدة توصيات: تعزيز قوانين انتهاكات المرور وتطبيق حزام الأمان، خاصة في المناطق الريفية؛ إطلاق برامج تعليمية تستهدف الأفراد ذوي التعليم المحدود لتعزيز استخدام حزام الأمان وأهمية رخص القيادة الصالحة؛ وتنفيذ مبادرات توعية للأفراد المتزوجين الذين تتراوح أعمارهم بين 36-41 عامًا. علاوة على ذلك، تدعو الدراسة إلى تحسين مراقبة السرعة وتطبيق قوانين ترخيص أكثر صرامة لضمان أن جميع السائقين يمتلكون رخص قيادة صالحة. يؤكد المؤلفون على الحاجة إلى أبحاث مستقبلية تشمل بيانات من منطقة كردستان لفهم أكثر شمولاً للمشكلة، مما يوفر في النهاية رؤى قائمة على الأدلة لصانعي السياسات لتقليل الحوادث القاتلة من خلال تحسين التشريعات وتدابير السلامة المستهدفة.
مقدمة
تسلط مقدمة الدراسة الضوء على التأثير العالمي الشديد لحوادث المرور، التي تؤدي إلى حوالي 1.19 مليون حالة وفاة و20 إلى 50 مليون إصابة سنويًا. في العراق، الوضع مقلق بشكل خاص، مع زيادة قدرها 0.3% في الحوادث القاتلة في عام 2023، مما أدى إلى 3,000 حالة وفاة. على الرغم من الأبحاث الواسعة حول حوادث المرور، هناك نقص في التركيز على العوامل المحددة التي تسهم في الحوادث القاتلة. تهدف هذه الدراسة إلى معالجة هذه الفجوة من خلال استخدام استخراج قواعد الارتباط مع خوارزمية أبريوري لتحديد وتحليل العوامل المسببة المرتبطة بالحوادث القاتلة في العراق.
تستخدم الأبحاث بيانات من حوادث المرور القاتلة على مدى ثلاث سنوات لاكتشاف الأنماط المخفية والارتباطات بين سمات الخطر، مما يعزز فهم هذه الحوادث. من المتوقع أن توفر النتائج رؤى تختلف عن التحليلات الإحصائية التقليدية وستوجه استراتيجيات وقائية لتحسين سلامة المرور. تم تحديد هيكل الورقة، مع تخصيص الأقسام التالية لمراجعة الأدبيات، والمنهجية، والنتائج التجريبية، والاستنتاجات.
الطرق
توضح قسم المنهجية استخدام خوارزمية أبريوري لتعلم قواعد الارتباط، وهي تقنية أساسية لاستخراج مجموعات العناصر المتكررة من مجموعات البيانات الكبيرة. الهدف الرئيسي من خوارزمية أبريوري هو تحديد العناصر التي تحدث بشكل متكرر، ثم توسيعها إلى مجموعات عناصر أكبر بناءً على حد دعم أدنى محدد مسبقًا. تسهل هذه العملية إنشاء قواعد الارتباط، التي توضح العلاقات بين عناصر البيانات، مما يجعل الخوارزمية ذات قيمة خاصة في التطبيقات مثل تحليل سلة السوق، وأنظمة التوصية، وتحليلات الرعاية الصحية.
يؤكد القسم على أهمية حد الدعم الأدنى، وهو معيار حاسم يحدد مدى أهمية مجموعات العناصر من خلال تحديد الحد الأدنى من التكرار المطلوب للاعتبار. يتم التعبير عن هذا الحد عادة كنسبة مئوية من إجمالي المعاملات، مما يعمل كمرشح لتحديد العناصر المهمة لمزيد من التحليل. يعزز دمج خوارزمية أبريوري مع تقنيات مثل FP-Growth القدرة على اكتشاف الأنماط المخفية، مما يوفر ارتباطات مفيدة يمكن أن توجه اتخاذ القرار عبر مجالات مختلفة، بما في ذلك سلامة المرور.
النتائج
تستكشف الدراسة العوامل التي تسهم في حوادث المرور القاتلة في العراق، باستخدام بيانات من المديرية العامة للمرور تغطي الفترة من 2021 إلى 2023. من خلال تقنيات تحليل البيانات المتقدمة، تحدد الأبحاث أنماطًا وعلاقات مهمة بين العوامل المختلفة المؤثرة على هذه الحوادث. تم تحديد حد دعم أدنى قدره 16%، مما أدى إلى إنشاء 123 قاعدة ارتباط، مع تسليط الضوء على الدور الحاسم لانتهاكات المرور، والسرعة، وعدم الانتباه في تفاقم شدة الحوادث. على سبيل المثال، تشير القاعدة 1 إلى أن 24% من الحوادث القاتلة التي تم تحليلها تضمنت انتهاكات مرورية، مع ثقة تبلغ 85% مما يشير إلى وجود ارتباط قوي بين هذه الانتهاكات والنتائج القاتلة.
تظهر التحليلات أيضًا أن عدم استخدام أحزمة الأمان وغياب رخص القيادة شائعان بين الفئات عالية المخاطر، وخاصة السائقين غير المرخصين ذوي التعليم الابتدائي. تحدد الدراسة الأفراد المتزوجين الذين تتراوح أعمارهم بين 36-41 عامًا كفئة ديموغرافية لديها أنماط متكررة في الحوادث القاتلة، مما يبرز الحاجة إلى تدخلات مستهدفة. بالإضافة إلى ذلك، تؤكد النتائج أن الحوادث التي تحدث خلال ساعات النهار قد تتأثر بالثقة الزائدة وزيادة كثافة المرور. بشكل عام، توفر النتائج رؤى قابلة للتنفيذ لصانعي السياسات في العراق، داعية إلى تطبيق أكثر صرامة لقوانين المرور وحملات توعية لتقليل حدوث الحوادث القاتلة.
المناقشة
تسلط قسم المناقشة في ورقة البحث الضوء على فعالية استخراج قواعد الارتباط، وخاصة من خلال خوارزمية أبريوري، في تحديد الأنماط والعلاقات في بيانات حوادث المرور. يتم مراجعة عدة دراسات، تكشف عن نتائج متسقة بشأن العوامل التي تسهم في الحوادث القاتلة. على سبيل المثال، حدد محمد وآخرون (2023) السائقين الذكور، والسرعة، وظروف الطقس الملائمة كعوامل خطر مهمة في تايلاند، بينما لاحظ تاماكلاو وآخرون (2024) اتجاهات مماثلة في سيول، تربط الحوادث القاتلة بظروف الطرق الجافة واستخدام الذكور لأجهزة التنقل الشخصية. أكدت دراسات أخرى على دور سلوك السائق، وحالة السيارة، وهندسة الطرق في تكرار الحوادث، خاصة في عطلات نهاية الأسبوع وأثناء أوقات معينة من اليوم.
تضمن مجموعة البيانات التي تم تحليلها في هذا البحث، والتي تم الحصول عليها من المديرية العامة للمرور في العراق، 10,050 سجلًا بعد تنظيف وتحضير شامل. أكدت النتائج الطبيعة متعددة الأوجه لحوادث المرور، المتأثرة بالعوامل البشرية، والظروف البيئية، وخصائص الطرق. تشمل الرؤى الرئيسية وجود ارتباط قوي بين انتهاكات المرور، وعدم استخدام حزام الأمان، والحوادث القاتلة، خاصة بين السائقين غير المرخصين والأفراد ذوي التعليم المحدود. تدعو الدراسة إلى تدخلات مستهدفة، مثل تطبيق أكثر صرامة لقوانين المرور، وبرامج تعليمية حول استخدام حزام الأمان، وحملات توعية تستهدف الفئات عالية المخاطر، وخاصة الأفراد المتزوجين الذين تتراوح أعمارهم بين 36-41 عامًا. تختتم الأبحاث بالتأكيد على الحاجة إلى استراتيجيات شاملة لتقليل الحوادث القاتلة، مقترحة أن تشمل الدراسات المستقبلية بيانات من منطقة كردستان لفهم أكثر شمولاً.
DOI: https://doi.org/10.63180/jcsra.thestap.2025.2.1
Publication Date: 2025-04-02
Author(s): Malath Riyadh Alboalebrah et al.
Primary Topic: Artificial Intelligence in Healthcare
Overview
The study addresses the rising concern of fatal traffic accidents in Iraq by analyzing three years of traffic accident data, excluding the Kurdistan Region. Utilizing data mining algorithms, the research identifies key risk factors associated with these accidents, notably the prevalence of unlicensed drivers and individuals with only primary education who frequently neglect seatbelt use. Additionally, married individuals aged 36-41 were found to be disproportionately involved in fatal accidents. The findings suggest a strong correlation between traffic violations and seatbelt non-compliance, particularly in non-urban areas and during daylight, indicating that good visibility may lead to overconfidence among drivers.
To mitigate these risks, the study proposes several recommendations: enhancing traffic violation laws and seatbelt enforcement, particularly in rural areas; launching educational programs targeting individuals with limited education to promote seatbelt use and the importance of valid driver’s licenses; and implementing awareness initiatives for married individuals aged 36-41. Furthermore, the study advocates for improved speed monitoring and stricter licensing laws to ensure all drivers possess valid licenses. The authors emphasize the need for future research to include data from the Kurdistan Region for a more comprehensive understanding of the issue, ultimately providing evidence-based insights for policymakers to reduce fatal traffic accidents through improved legislation and targeted safety measures.
Introduction
The introduction of the study highlights the severe global impact of traffic accidents, which result in approximately 1.19 million fatalities and 20 to 50 million injuries annually. In Iraq, the situation is particularly concerning, with a reported 0.3% increase in fatal traffic accidents in 2023, totaling 3,000 deaths. Despite extensive research on traffic accidents, there is a lack of focus on the specific factors contributing to fatal incidents. This study aims to address this gap by employing association rule mining with the Apriori algorithm to identify and analyze the causative factors associated with fatal accidents in Iraq.
The research utilizes data from fatal traffic accidents over three years to uncover hidden patterns and correlations among risk attributes, thereby enhancing the understanding of these incidents. The findings are expected to provide insights that differ from traditional statistical analyses and will inform preventive strategies to improve traffic safety. The structure of the paper is outlined, with subsequent sections dedicated to the literature review, methodology, experimental results, and conclusions.
Methods
The methodology section outlines the use of the Apriori algorithm for association rule learning, a technique essential for mining frequent item sets from large datasets. The primary objective of the Apriori algorithm is to identify items that frequently co-occur, subsequently expanding these into larger item sets based on a predefined minimum support threshold. This process facilitates the generation of association rules, which elucidate relationships between data elements, making the algorithm particularly valuable in applications such as market basket analysis, recommendation systems, and healthcare analytics.
The section emphasizes the significance of the minimum support threshold, which is a critical criterion that determines the relevance of item sets by specifying the minimum frequency required for consideration. This threshold is typically expressed as a percentage of total transactions, serving as a filter to identify significant items for further analysis. The integration of the Apriori algorithm with techniques like FP-Growth enhances the ability to uncover hidden patterns, thereby providing insightful associations that can inform decision-making across various domains, including traffic safety.
Results
The study investigates the factors contributing to fatal traffic accidents in Iraq, utilizing data from the General Traffic Directorate covering 2021 to 2023. Through advanced data analysis techniques, the research identifies significant patterns and relationships among various factors influencing these accidents. A minimum support threshold of 16% was established, leading to the generation of 123 association rules, with key findings highlighting the critical role of traffic violations, speeding, and inattentiveness in exacerbating crash severity. For instance, Rule 1 indicates that 24% of analyzed fatal accidents involved traffic violations, with a confidence of 85% suggesting a strong link between these violations and fatal outcomes.
The analysis further reveals that non-use of seatbelts and lack of driving licenses are prevalent among high-risk groups, particularly unlicensed drivers with primary education. The study identifies married individuals aged 36-41 as a demographic with recurring patterns in fatal accidents, emphasizing the need for targeted interventions. Additionally, the findings underscore that accidents occurring during daylight hours may be influenced by overconfidence and increased traffic density. Overall, the results provide actionable insights for policymakers in Iraq, advocating for stricter traffic enforcement and awareness campaigns to mitigate the incidence of fatal traffic accidents.
Discussion
The discussion section of the research paper highlights the efficacy of association rule mining, particularly through the Apriori algorithm, in identifying patterns and relationships in traffic accident data. Several studies are reviewed, revealing consistent findings regarding factors contributing to fatal traffic accidents. For instance, Mohamad et al. (2023) identified male drivers, speeding, and favorable weather conditions as significant risk factors in Thailand, while Tamakloe et al. (2024) noted similar trends in Seoul, linking fatal accidents to dry road conditions and male users of personal mobility devices. Other studies emphasized the role of driver behavior, vehicle condition, and road geometry in accident frequency, particularly on weekends and during specific times of day.
The dataset analyzed in this research, sourced from the General Traffic Directorate in Iraq, included 10,050 records after extensive cleaning and preprocessing. The findings underscored the multifaceted nature of traffic accidents, influenced by human factors, environmental conditions, and road characteristics. Key insights include a strong correlation between traffic violations, seatbelt non-use, and fatal accidents, particularly among unlicensed drivers and individuals with limited education. The study advocates for targeted interventions, such as stricter enforcement of traffic laws, educational programs on seatbelt use, and awareness campaigns aimed at high-risk demographics, particularly married individuals aged 36-41. The research concludes by emphasizing the need for comprehensive strategies to mitigate fatal traffic accidents, suggesting future studies should include data from the Kurdistan region for a more holistic understanding.