Development of a prediction model for drivers under the influence of alcohol in the traffic flow : doctoral dissertation

[Е. З. Смаиловић]

VI, 125 листова

Саобраћајно инжењерство - Превентива и безбедност у саобраћају / Traffic Engineering - Prevention and road safety

Четвртина трошкова саобраћајних незгода настају услед вожње под утицајем алкохола. Проблем вожње под утицајем алкохола је присутан у већини савремених друштава. Чак и у земљама са веома ефикасним системом управљања безбедношћу саобраћаја, висок проценат возача управља возилом под утицајем алкохола. Величина овог проблема најбоље се може разумети, ако се анализира заступљеност таквих возача у саобраћају. У Сједињеним Америчким Државама, откривено је само 1,4 милиона алкохолисаних возача, од 159 милиона возача који су признали да су управљали возилом под утицајем алкохола. У Јужној Кореји вероватноћа возача повратника у вожњи под утицајем алкохола да буду ухваћени у прекршају је само 3,8%. У Републици Србији се годишње обави више од осам милиона кретања, којим управљају возачи под утицајем алкохола, односно месечно се обави 700.260 кретања којим управља возач под утицајем алкохола. Удео алкохолисаних возача у саобраћајним незгодама у Републици Србији износи од 1,5% код возача аутобуса до 14,8% код бициклиста, при чему је приближно сваки десети возач путничког аутомобила, под утицајем алкохола. Оцена јачине ефекта различитих фактора, који се у области безбедности саобраћаја повезују са вожњом под утицајем алкохола, је извршена користећи мета анализу, на основу чега је креирана шира листа фактора повезаних са вожњом под утицајем алкохола. У наставку је анализирано учешће возача под утицајем алкохола у саобраћајним незгодама, на основу чега су бинарном логистичком регресијом добијени фактори повезани са вожњом под утицајем алкохола за возаче путничких аутомобила, бицикала, мотоцикала, аутобуса и тешких теретних возила. Укључивањем додатних критеријума креирана је листа предиктора вожње под утицајем алкохола. Коришћењем предиктора, модификовањем теорије планираног понашања возача и моделовањем структуралним једначинама, објашњена је склоност возача да управљају возилом под утицајем алкохола. Смањењем броја предиктора и модификацијом структуре ТПБ модела, креиран је модел, који се може користити за аутоматску детекцију возача под утицајем алкохола у саобраћајном току.

А quarter of traffic accident costs are caused by driving under the influence of alcohol. The problem of driving under the influence of alcohol is present in most modern societies. Even in the countries with very efficient traffic safety management systems, a high percentage of drivers drive under the influence of alcohol. The severity of this problem can be understood best by analysing the representation of such drivers in traffic. In the United States of America, only 1.4 million drunk drivers were detected, out of 159 million drivers who reported driving under the influence of alcohol. In South Korea, the probability for repeat drunk drivers to be caught violating the law is only 3.8%. In the Republic of Serbia, more than eight million trips are made annually by drivers under the influence of alcohol, i.e., 700,260 trips are made monthly by drunk drivers. In the Republic of Serbia, the share of drunk drivers in traffic accidents ranges from 1.5% for bus drivers to 14.8% for cyclists, while approximately one in ten passenger car drivers is under the influence of alcohol. Meta-analysis was used to evaluate the effect size of various factors which are related to driving under the influence of alcohol in the field of traffic safety. On the basis of this, a broader list of factors associated with driving under the influence of alcohol was created. The following part of the study analysed the share of drivers under the influence of alcohol in traffic accidents. Based on this, binary logistic regression was conducted in order to obtain the factors related to driving under the influence of alcohol for passenger car drivers, cyclists, motorcyclists, bus drivers and heavy goods vehicle drivers. After additional criteria were included, a list of predictors of driving under the influence of alcohol was created. The tendency of drivers for driving under the influence of alcohol was explained by using predictors, modifying the theory of planned driver behaviour and applying structural equation modelling. The model was created by decreasing the number of predictors and modifying the structure of the TPB model. This model can be used to automatically detect drivers under the influence of alcohol in the traffic flow.

безбедност саобраћаја; вожња под утицајем алкохола; предикција; фактори ризика; противправна понашања у саобраћају; мета анализа; СЕМ модели; теорија планираног понашања логистичка регресија

Road safety; driving under the influence of alcohol; prediction; risk factors; illegal behavior in traffic; meta-analysis; SEM models; theory of planned behavior; logistic regression

656.1:629.362(043.3)

Tekst