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为什么推进交通事故数据治理进程

2022年5月16日 14:35

道路交通事故是人、车、道路、环境等动静态因素耦合失调而导致的人或物同时受损的过程。道路交通事故历史数据可直接反映事故发生时人、车、道路、环境等因素间的作用关系。数据挖掘技术是从大量数据中挖掘隐含的、未知的、对决策具有潜在价值的概念、规则、规律、模式的数据分析方法。那么为什么推进交通事故数据治理进程?

 

为什么推进交通事故数据治理进程


 
1、传统挖掘应用局限大


把道路交通事故历史数据作为数据挖掘对象,对道路交通事故进行分析研究,重点和难点在于:一方面,事故历史数据多用于对“事故起数”、“受伤人数”、“死亡人数”和“财产损失”四项指标的描述性统计,其潜在信息价值未得到充分挖掘和反映;另一方面,事故历史数据的离散性、多维度和模糊因素集合等特征,以及信息采集过程中存在的完整性、客观性以及标准化等方面的问题,导致事故历史数据挖掘存在各种应用局限,进而直接影响传统数据分析理论与方法的应用效果。


2、安全形势依然十分严峻


随着现代交通运输业和汽车工业的快速发展,交通带来的问题纷至沓来,并相继引发交通安全环境恶化,致使交通事故上升成为全球性的灾害和世界性难题。尽管全球各国积极采取多种措施极力改善道路交通安全水平,积极防控道路交通事故发生,全球总体道路交通死亡率得到控制的显著成效,但目前各国的行动举措和用于道路交通基础设施改建的投资水平,仍不足以遏制或扭转道路交通事故的上升趋势,全球道路交通数据治理安全形势依然十分严峻。全球道路交通安全立法进展缓慢,立法约束性指标不全面,且相关法律执行不力。


全球范围内对采取必要措施保护非机动车使用者安全的认知度亟待提高,在全球道路交通运输发展的新时期,多国已把道路交通事故防治上升为安全战略,并将遏制道路交通事故死亡人数或严重伤害人数列入安全体系长效机制建设的必要组成部分,这才需要数据治理。