Geri Dön

Trafik kazaları suistimalleri tespiti için ağ bilimi temelli bir karar destek sistemi geliştirilmesi

Developing a network science based decision support system for detecting traffic accidents frauds

  1. Tez No: 566879
  2. Yazar: AYŞE KÜBRA ÖZKOÇ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NAZIM ZİYA PERDAHÇI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Karar Destek Sistemleri, Ağ Bilimi, Kullanılabilirlik, Decision Support Systems, Networks Science, Usability
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Mimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Ortamında Sanat ve Tasarım Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 106

Özet

Sigorta suistimalleri, hem şirketlere hem de dürüst sigortacılara ciddi boyutta maddi zararlar verebilmektedir. Anlaşmalı olarak gerçekleştirilen maddi hasarlı trafik kazalarından ise kişilerin veya grupların haksız yere kazançlar sağladığı bilinmektedir. Bu araştırma kapsamında trafik kazaları suistimallerini tespit etmek amacıyla, büyük veri yığınlarının analizine daha pratik ve etkin bir bakış açısı sağlayan ağ bilimi temelli bir karar destek sistemi geliştirilmiştir. Ağ bilimi bağlamında kaza tespit tutanakları verileri, birbiriyle bağlantılı birçok bileşene sahip karmaşık bir sistem olarak ele alınmıştır. Birbiriyle ilişkili yapılar çeşitli ağ bilimi algoritmalarıyla ortaya çıkarılmıştır. Sistem, kullanım odaklı tasarlanmış ve kullanıcıların gerçekleştireceği görevler belirli kullanım senaryoları ile belirlenmiştir. Senaryolar kapsamında genel kullanım akışı veri yükleme, analiz, gözlem ve hem görsel hem analitik çıktılar vasıtasıyla durum tespitir. Bu akış doğrultusunda arayüz tasarlanırken genel tasarım ilkeleri benimsenmiştir. Sistemin kullanılabilirlik değerlendirmeleri, kaza tespit tutanaklarıyla çalışan kamu ve özel sektör personelleriyle yapılmıştır. Bire bir yapılan görüşmelerde, her kişinin tanımlanmış beş görev üzerinden sistemi kullanması istenmiştir. Ardından kullanıcı geri dönüşleri için tanımlayıcı sorular ile beş likert ifadeden oluşan SUMI ölçeği kullanılarak anket yapılmıştır. Anket verileri verimlilik, etki, yardımcılık, kontrol edilebilirlik ve öğrenilebilirlik olarak sınıflandırılmıştır. Kullanıcılar yaşa, sektöre ve deneyime göre gruplara ayrılmıştır. Ardından gruplar arasında verimlilik, etki, yardımcılık, kontrol edilebilirlik ve öğrenilebilirlik seviyelerine dair farklılıkları incelemek için Mann-Whitney U testi yapılmıştır. Hiçbir grup arasında bu kavramlara dair anlamlı bir fark bulunmamıştır ve tasarlanan sistemin kullanılabilir olduğu tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Insurance fraud can cause serious material damage to both companies and honest insurers. It is known that individuals or groups earn unfair gains from the financially damaged traffic accidents that are organized by them. In the scope of this research, a network science based decision support system has been developed which provides a practical and efficient perspective for analyzing large masses of data, aiming to detect frauds in traffic accidents. In the context of network science, the data of accident reports are considered as a complex system with many interconnected components. Interrelated structures have been revealed by various network science algorithms. The system is designed to be usage-oriented and the tasks that the users will perform are determined by specific usage scenarios. The overall use flow under the scenarios is as follows: data loading, analysis, observation and detection by both visual and analytical outputs. General design principles are adopted while designing the interface in this flow direction. The usability assessments of the system have been made with public and private sector personnel working with accident reports. In the one-to-one interviews, each person was asked to use the system through five defined tasks. Then, the questionnaire was performed by using the SUMI scale consisting of descriptive questions and five likert expressions for the user feedback. Users are grouped by age, sector and experience. Then, Mann-Whitney U test was used to examine the differences in productivity, effectiveness, helpfulness, controllability and learnability levels among the groups. There was no significant difference between these groups in terms of these concepts and it was determined that the designed system was usable.

Benzer Tezler

  1. Kentsel yol altyapısı kazılarının önceliklendirilmesi için CBS tabanlı bir karar destek sistemi: Fatih ilçesi örneği

    A gis based decision support system for prioritizing urban road infrastructure excavations: Fatih district example

    HALİL İBRAHİM YUMRUTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞÜKRÜYE İYİNAM

  2. İstanbul ili Sarıyer ve Şişli bölgelerindetrafik kazalarının yeni veri teknolojileriyle incelenmesi ve trafik kazalarını önleyici model önerileri

    Examination of traffic accidents in Sarıyer and Şişli regions of Istanbul with new data technologies and model suggestions for preventing traffic accidents

    MERT ERSEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    KazalarYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ HAKAN BÜYÜKLÜ

    PROF. DR. SEMRA ERPOLAT TAŞABAT

  3. Türkiye'deki trafik kazalarının sosyal güvenlik sistemine etkileri

    Financial effects of traffic accidents in Türkiye on the social security system

    EREN ÖZLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    SigortacılıkPolis Akademisi

    Ulaşım Güvenliği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM İRDEM

  4. Trafik kazalarının zaman serisi analizi ile değerlendirilmesi

    Evaluation of traffic accidents with time series analysis

    ELNAZ BAGHERİNABEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    KazalarBülent Ecevit Üniversitesi

    Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERRUH NİYAZİ AYOĞLU

  5. Derin öğrenme kullanılarak göz, yüz ve esneme özelliklerine dayalı melez bir yorgunluk tanıma sistemi geliştirilmesi

    Development of hybrid fatigue recognition system based on eye, face and yaw features using deep learning

    RABİA KÖK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYBARS UĞUR