Geri Dön

Comprehensibility of traffic signs in Turkey: The effects of cognitive sign design features and user factors

Kavramsal işaret tasarım faktörleri ve kullanıcı özelliklerine göre Türk trafik işaretlerinin anlaşılırlığının değerlendirilmesi

  1. Tez No: 433961
  2. Yazar: GİZEM ZENGİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. MAHMUT EKŞİOĞLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Psikoloji, Trafik, Industrial and Industrial Engineering, Psychology, Traffic
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 209

Özet

Trafik işaretleri, trafiği düzenlemek, yol kullanıcılarını uyarmak ve yol kullanıcılarına rehberlik etmek üzere kullanılan ana araçlardır. Etkili trafik kontrolünün ve yolda güvenliğin sağlanması için trafik işaretlerinin yol kullanıcıları tarafından kolay ve anlaşılabilir olması gerekir. Halihazırda Türkiye'de kullanılan trafik işaretleri; yol işaretleri, sembol ve uyarıların yönetiminde uluslararası standart sağlamak üzere 1968 yılında imzalanan Viyana Konvensiyonu ve 1971 yılında imzalanan Avrupa Anlaşması'na dayanmaktadır. Trafik işaretlerinin anlaşılabilirliğinin kullanılan sembollere, yol kullanıcılarının karakteristik özelliklerine göre değiştiği bilinmektedir. Bu çalışmanın amacı, Türkiye'de kullanılan mevcut trafik işaretlerinin, Türk insanı tarafından ne derece anlaşılabilir olduğunu bulmak; kavramsal işaret tasarım faktörlerinin ve kullanıcı özelliklerinin anlaşılabilirlik üzerindeki etkisini ve bu faktörlerin arasındaki ilişkiyi istatistiksel olarak hesaplamaktı. Çalışmaya aile kökenleri Türkiye'nin yedi farklı bölgesinden olan, yaşları 18 ile 69 arasında değişen, 100 erkek ve 101 kadın katılımcı katıldı. Seçilen 60 trafik işareti öncelikle katılımcılar tarafından tahmin edildi ve daha sonra her bir işaret, 5 kavramsal işaret tasarım faktörü olan; aşinalık, somutluk, basitlik, anlamlılık, anlatılmak isteneni karşılama faktörlerine göre değerlendirilerek, puanlandı. Kullanıcı karakterleri olarak yaş, cinsiyet, medeni durum, eğitim durumu, aktif araç kullanımı ve sigara kullanımı araştırıldı. İstatistiksel analizler yapılarak trafik levhalarının anlaşılabilirlik skoru, tahmin edilme skoru ve bu skorlar ile kavramsal dizayn faktörü ve kullanıcı karakterleri arasındaki ilişki tespit edildi. Sonuçlar, 39.2%'lik tahmin skoru ile, mevcut trafik işaretlerinin popülasyon tarafından yeterince anlaşılmadığını ortaya koydu. Ayrıca 5 trafik işaretinin, popülasyon tarafından, verilmek istenen gerçek anlamlarına zıt bir anlamda anlaşıldığını göstermiştir. Kavramsal işaret dizayn faktörleri değerlendirildiğinde; aşinalık, anlamlılık ve verilmek istenen anlamı karşılama skoru yüksek trafik işaretlerin daha iyi anlaşıldığı ve tahmin edilme skorlarının daha yüksek olduğu tespit edildi. Yaş, medeni durum ve aktif araç sürüş deneyiminin işaretin tahmin edilme skoru ve anlaşılırlığını etkilediği görüldü. İşareti tahmin etme skoru yaş arttıkça azalmakta; aktif araç sürüş deneyimi arttıkça artmaktadır. Eğitim durumu ve cinsiyetin işaretin tahmin edilme, anlaşılma performansı ile ilişkili olmadığı bulunmuştur. Türk insanı tarafından en aşina olunan,somut, basit, anlamlı ve verilmek istenen anlamı karşılama durumu en iyi bulunan işaret grubu Yol Yapım Grubu işareti ve ardından tehlike uyarı işaretleri olarak tespit edilmiştir. Kullanıcı faktörleri ve kavramsal işaret dizayn faktörleri incelendiğinde; yaş, aktif araç sürüş deneyimi ve işaret türünün, 5 kavramsal dizayn faktörünün değerlendirmesini etkilediği görüşmüştür. Bu çalışma ile trafik işaretlerinin anlaşılırlığı kavramsal işaret dizayn faktörleri ve kullanıcı karakterleri ile birlikte araştırılmıştır. Sonuçlar trafik işaretlerinin geliştirilmesi dizaynı ve anlaşılırlığı konusunda referans olarak kullanılabilecektir.

Özet (Çeviri)

Traffic signs are the main tools to regulate, warn and guide the drivers. The correct and easy comprehension of traffic signs is essential for the effective traffic control and safe driving. The traffic signs that are currently used in Turkey are based on the Highway Light and Road Signs agreement that have signed in Vienna on 8 November 1968 and the European Agreement Supplementing have signed in 1971 to define international uniformity in rules managing the road signs, markings, signals and symbols. It is known that comprehension varies widely among different traffic signs symbols, road user characteristics. Therefore, the main objective of this study was to examine the comprehensibility of Turkish traffic signs, investigate the effect of cognitive sign design features and user factors on comprehension, and understand the interrelationship between them. 100 male and 101 female volunteers aged between 18 and 69 years with family roots from all seven regions of Turkey were the participates of the study. 60 Turkish traffic signs were guessed and five cognitive sign design features; familiarity, concreteness, simplicity, meaningfulness and semantic closeness were rated by participants for the each sign. The effects of age, gender, marital status, educational background, active car driving experience and smoking habits were evaluated in the study. Through statistical analyses descriptive values of comprehensibility score, guessability score and the effects of cognitive sign design features and user factors on guessability score were determined. Current traffic signs were not guessed well with the 39.2% guessability score by the population. More than 50% of the participants could not guess the meaning of the 35% traffic signs. 5 signs were comprehended as opposite of their true meaning. In terms of cognitive sign design features, Guessability score was highly and positively affected by familiarity, meaningfulness and semantic closeness. Traffic signs with high scores of familiarity, meaningfulness and semantic closeness were guessed well and found more comprehensible by the population. Age, marital status and active car driving experience were found as significant predictors of Guessability score. Guessability performance decreased with age and increased with the increase of active car driving experience. Guessability performance was not related with the educational background and gender. Road works sign was found more familiar, concrete, simple, meaningful and semantically close, followed by warning type signs by the population. Age, active car driving experience and sign type were found as significant predictors for all five cognitive sign design features. This study evaluates the effect of both the sign design features and user factors on the sign comprehension.The results can serve as a reference in design of traffic signs not only in Turkey but also in the world.

Benzer Tezler

  1. Analysis of comprehension of traffic signs: A pilot study in Ankara, Turkey

    Trafik işaretlerinin bilinirlik analizi Ankara ili pilot çalışması

    ERKUT KIRMIZIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    TrafikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. HEDİYE TÜYDEŞ YAMAN

  2. Trafik işaret levhaları için bir sürücü destek sistemi önerisi

    Driver assistance system recommendation for traffic signs

    MUHAMMED BUĞRA KIZILARSLANOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    UlaşımAtatürk Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. AHMET ATALAY

  3. Düşey trafik işaretlerinin gece görünürlüğünü etkileyen faktörler ve reflektif malzeme seçimi

    Başlık çevirisi yok

    MUSTAFA IŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    TrafikGazi Üniversitesi

    Trafik Planlaması ve Uygulaması Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SÜLEYMAN PAMPAL

  4. Kentsel mekanda bireylerin yön bulma davranışının mekansal dizim ve bilişsel haritalama yöntemi ile irdelenmesi: Suadiye örneği

    Examining wayfinding behavior of individuals in urban space using space syntax and cognitive mapping method: Suadiye case

    TÜRKAN AKÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET EMİN ŞALGAMCIOĞLU

  5. Derin pekiştirmeli öğrenmeye dayalı otonom sürüş için açıklanabilir yapay zeka

    Explainable artificial intelligence (xai) for deep reinforcement learning based autonomous driving

    MUHSİN KOMPAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolPamukkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM KÖK