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この論文の主な目的は、道路、環境、およびドライバー関連の要因を分析することでした。この研究で使用されたデータは、2001年から2011年までの期間にイタリアのA16高速道路のナポリキャンデラのセクションで発生した6167のクラッシュを指します。分析は、特定のイベントで一緒に発生するパターンを調査することにより、以前は不明で不可分なデータから知識を抽出する能力のために、ルール発見手法を使用して実行されました。ルールは、サポート、自信、リフト、およびリフトの増加基準によって検証されてフィルタリングされました。2段階の分析が実施されました。最初のステップでは、RORクラッシュに寄与する要因を発見するルールが特定されました。2番目のステップでは、RORクラッシュのみを研究して、重度および致命的な負傷（KSI）クラッシュに寄与する要因を発見するルールが特定されました。その結果、RORクラッシュに関する94の重要なルールとKSIクラッシュの129の重要な規則が特定されました。これらのルールは、RORクラッシュの頻度と重症度の過剰表現に関連する、幾何学的設計、道端、バリアパフォーマンス、クラッシュダイナミック、車両、環境、およびドライバーの特性のいくつかの組み合わせを表しています。方法論的な観点から、研究結果は、先験的なアルゴリズムが以前にデータに隠されていた新しい情報を提供するのに効果的であることを示しています。最後に、この研究で特定された安全性の問題を解決または軽減するためのいくつかの対策について説明しました。この研究では、RORクラッシュの頻度と重症度の過剰表現に寄与する要因の組み合わせを示したことを観察することは価値があります。その結果、対策の組み合わせの実装が推奨されます。
この論文の主な目的は、道路、環境、およびドライバー関連の要因を分析することでした。この研究で使用されたデータは、2001年から2011年までの期間にイタリアのA16高速道路のナポリキャンデラのセクションで発生した6167のクラッシュを指します。分析は、特定のイベントで一緒に発生するパターンを調査することにより、以前は不明で不可分なデータから知識を抽出する能力のために、ルール発見手法を使用して実行されました。ルールは、サポート、自信、リフト、およびリフトの増加基準によって検証されてフィルタリングされました。2段階の分析が実施されました。最初のステップでは、RORクラッシュに寄与する要因を発見するルールが特定されました。2番目のステップでは、RORクラッシュのみを研究して、重度および致命的な負傷（KSI）クラッシュに寄与する要因を発見するルールが特定されました。その結果、RORクラッシュに関する94の重要なルールとKSIクラッシュの129の重要な規則が特定されました。これらのルールは、RORクラッシュの頻度と重症度の過剰表現に関連する、幾何学的設計、道端、バリアパフォーマンス、クラッシュダイナミック、車両、環境、およびドライバーの特性のいくつかの組み合わせを表しています。方法論的な観点から、研究結果は、先験的なアルゴリズムが以前にデータに隠されていた新しい情報を提供するのに効果的であることを示しています。最後に、この研究で特定された安全性の問題を解決または軽減するためのいくつかの対策について説明しました。この研究では、RORクラッシュの頻度と重症度の過剰表現に寄与する要因の組み合わせを示したことを観察することは価値があります。その結果、対策の組み合わせの実装が推奨されます。
The main objective of this paper was to analyse the roadway, environmental, and driver-related factors associated with an overrepresentation of frequency and severity of run-off-the-road (ROR) crashes. The data used in this study refer to the 6167 crashes occurred in the section Naples-Candela of A16 motorway, Italy in the period from 2001 to 2011. The analysis was carried out using the rule discovery technique due to its ability of extracting knowledge from large amounts of data previously unknown and indistinguishable by investigating patterns that occur together in a given event. The rules were filtered by support, confidence, lift, and validated by the lift increase criterion. A two-step analysis was carried out. In the first step, rules discovering factors contributing to ROR crashes were identified. In the second step, studying only ROR crashes, rules discovering factors contributing to severe and fatal injury (KSI) crashes were identified. As a result, 94 significant rules for ROR crashes and 129 significant rules for KSI crashes were identified. These rules represent several combinations of geometric design, roadside, barrier performance, crash dynamic, vehicle, environmental and drivers' characteristics associated with an overrepresentation of frequency and severity of ROR crashes. From the methodological point of view, study results show that the a priori algorithm was effective in providing new information which was previously hidden in the data. Finally, several countermeasures to solve or mitigate the safety issues identified in this study were discussed. It is worthwhile to observe that the study showed a combination of factors contributing to the overrepresentation of frequency and severity of ROR crashes. Consequently, the implementation of a combination of countermeasures is recommended.
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