Trafik kazası kaynaklı ölümlü iş kazalarının belirlenmesine yönelik iş kazası bildirimlerinin metin madenciliği ile modellenmesi
Modelling work accident notifications with text mining for determination of fatal work accidents caused by traffic accidents
- Tez No: 917314
- Danışmanlar: DOÇ. DR. EBRU ARIKAN ÖZTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Kazalar, Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileri, Accidents, Labour Economics and Industrial Relations
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Kazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Çalışanlar, işyerinde maruz kaldıkları riskler nedeniyle iş kazası geçirirler. İşverenler bu kazaları araştırmak, tekrarını engellemek için önlem almak ve Sosyal Güvenlik Kurumuna (SGK) iş kazalarını bildirmek ile yükümlüdür. Bu kazaların nedenlerini belirlemek ve tekrarlanmasının önüne geçmek için sınıflandırılmış verilerle yapılan birçok istatistiki çalışma bulunmaktadır. Ancak, trafik kazası kaynaklı iş kazalarını kategorik veriler üzerinden belirlemek mümkün olamamaktadır. Dolayısıyla, işle ilgili trafik kazası olarak anılan bu kaza türünün; politika yapıcılar, işverenler ve diğer ilgili/yetkililer tarafından göz ardı edilmesi söz konusu olabilmektedir. İş kazası bildirimlerinde kişilerin doğal dil yeterlilikleri ile yazılmış; ancak sınıflandırılmamış pek çok bilgiyi içeren kaza açıklamaları da yer almaktadır. Bu kaza açıklama metinleri, kazanın gerçekleştiği sektöre, faaliyete, yapılan işe özgü birden çok kaza faktörüne ait bilgileri içermekte olup meydana gelen kazanın daha iyi anlaşılmasına, ayrıca işle ilgili trafik kazalarının tespitine olanak sağlamaktadır. Bu çoklu kaza faktörlerini kategorize ederek doğrudan belirlenemeyen saklı kalmış iş kazası nedenlerini ortaya koymak, ilgili ve yetkililerin dikkatini bu konulara çekmek için sektörel kaza modellerini belirlemek faydalıdır. Bu çalışmada, 2015-2020 yıllarını kapsayan dönemde, SGK'ya yapılmış 7751 adet iş kazası bildiriminde yer alan açıklama metinleri, Metin Madenciliği - Gizli Dirichlet Ayrımı (GDA) algoritmaları kullanılarak analiz edilmiş olup, meydana gelen kazalar; yüksekten düşme, kalp krizi, makine, trafik kazası, işyeri araç kazası ve elektrik olmak üzere 6 konu etiketi altında gruplandırılmıştır. Çalışmada ayrıca, işle ilgili trafik kazalarının sektörel dağılımı ve işyeri tehlike sınıfı dağılımı belirlenmiş ve kazalara ait; iş kazasının gerçekleşme zamanı, yeri, kazalının yaşı, cinsiyeti, eğitim durumuna ilişkin tanımlayıcı istatistikler sunulmuştur. İşle ilgili trafik kazaları %23 ile en fazla karşılaşılan iş kazası sebebi olarak tespit edilmiş olup, en çok ulaşım ve depolama sektöründe gerçekleşse de, tüm sektörlerde karşılaşılan önemli bir iş güvenliği sorunudur.
Özet (Çeviri)
Employees expose to the occupational accidents due to the risks at work. Employers are obliged to investigate these accidents, take precautions to prevent their recurrence, and report them to the Social Security Institution (SGK). There are many statistical studies conducted with classified data to determine the causes of these accidents and prevent their recurrence. It is not possible to determine occupational accidents caused by traffic accidents through categorical data. Therefore this type of accident, referred to as work-related traffic accidents, may be ignored by policy makers, employers and other relevant authorities. Occupational accident reports also include accident descriptions written with people's natural language proficiency, with a lot of unclassified information. These accident description texts contain information about multiple accident factors specific to the sector, activity, and work in which the accident occurred, allowing a better understanding and detection of work-related traffic accidents. Categorizing these multiple accident factors to reveal hidden causes of occupational accidents that cannot be directly determined and identifying sectorial accident models to draw the attention of the relevant authorities are very beneficial. In this study, the explanation texts in 7751 work accident notifications made to the Social Security Institution in the period covering 2015-2020 were analyzed using Text Mining - Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithms. As a result of the analysis, accidents were grouped under 6 subject labels: falling from height, heart attack, machinery, traffic accident, workplace vehicle accident and electricity. In addition, the study determined the sectorial distribution of work-related traffic accidents and the workplace hazard class distribution. Descriptive statistics regarding the time and place of the work accident, the age, gender and educational status of the casualty were presented. Although work-related traffic accidents were identified as the most common cause of work-related accidents with a rate of 23, and they are most commonly seen in the transportation and storage sectors, they are one of the significant important occupational safety problem encountered in all sectors.
Benzer Tezler
- Aktüeryal veri analizinde istatistiksel yöntemlerin kullanımı: Yangın hasarı ve trafik kazası verileriyle bir uygulama
Using of statistical methods on actuarial data analysis: An application on the data of fire damage and traffic accidents
SAİT BARDAKÇI
Doktora
Türkçe
2017
Aktüerya BilimleriCumhuriyet Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT KARTAL
- Sürücü kaynaklı trafik kazalarının veri madenciliği yaklaşımı ile modellenmesi: Sakarya örneği
Modelling driver-related traffic accidents through data mining approach: The case of city of Sakarya
ZELİHA ÇAĞLA KUYUMCU
Doktora
Türkçe
2024
TrafikSakarya Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ASLAN
PROF. DR. NİLÜFER YURTAY
- Elektronik denetim sistemi (TEDES) uygulamalarının sürücü davranışları ve trafik kazaları üzerindeki etkisinin değerlendirilmesi: İstanbul örneği
Electronic control system (TEDES) implementation of driver behaviour and evaluation of impact on traffic accidents: The case of Istanbul
SÜLEYMAN ULU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
TrafikBahçeşehir ÜniversitesiKentsel Sistemler ve Ulaştırma Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİT ÖZEN
- Diyarbakır merkez ilçelerinde meydana gelen trafik kazalarının çok yönlü dönemsel analizi
Multi-dimensional periodical analysis of traffic accidents in the central districts of Diyarbakir
İSMAİL IŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
KazalarBatman Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSLAM GÖKALP
- The study of traffic fatal crashes based on time series model
Ölümlü trafik kazaları zaman serileri ile incelemesi
HUSSEIN RASHID TAHA TAHA
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
İstatistikYüzüncü Yıl Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEVZİ ERDOĞAN