Yazılara geri dön
Civic Stories Yayın: 15 Aralık 2024

İzmir'in trafik riski: kaza ve arıza kayıtları ne söylüyor?

İzmir'deki trafik olaylarını 17 binden fazla kayıt üzerinden okuyarak riskin hangi arterlerde, olay türlerinde ve saatlerde yoğunlaştığını gösteren çalışma.

İzmir Ulaşım Merkezi verisi Zaman yoğunluğu modelleme React scrollytelling grafikleri Astro haber akışı

Kısa Özet

İzmir'deki trafik olaylarını 17 binden fazla kayıt üzerinden inceleyen bu çalışma, riskin hangi günlerde, saatlerde ve olay türlerinde yoğunlaştığını etkileşimli grafiklerle gösteriyor.

Rol

Veri temizleme, kentsel risk analizi, etkileşimli anlatı tasarımı

Etkisi

Turns a large municipal dataset into a public-facing explanation of when and where traffic risk rises.

İzmir'in trafik riski: kaza ve arıza kayıtları ne söylüyor?

Kayıt sayısı

17K+

İzmir Ulaşım Merkezi kaynaklı olay kayıtları işlendi.

İncelenen dönem

2+ yıl

Kazaların gün, saat ve yıllara göre dağılımı karşılaştırıldı.

Etkileşimli görünüm

3

Arter sıralaması, olay türleri ve karşılaştırmalı zaman matrisi birlikte sunuldu.

Bağlam ve Problem Alanı

Trafik yoğunluğu üzerine yapılan gündelik yorumlar çoğu zaman sezgisel kalıyor. Bu çalışma, belediyenin açık veri kayıtlarını kullanarak İzmir'deki trafik riskinin ritmini veriyle görünür kılmayı amaçlıyor.

Üretim Akışı

  • Kaza ve arıza kayıtları zaman, yön ve olay türüne göre temizlenip sınıflandırıldı.
  • Arter sıralaması için bump/slope görünümü, olay türleri için top-N lollipop listesi ve zaman yoğunluğu için karşılaştırmalı ısı matrisi kuruldu.
  • Scrollytelling akışı, okuru önce sokak bazlı baskıya, sonra olay türlerinin dağılımına, son olarak da gün-saat ritmine indiriyor.

Makale ve Görsel Okuma

İzmir’de artan trafik yoğunluğu, ana arterleri daha kırılgan hale getiriyor. Küçük bir olay bile dakikalar içinde daha geniş bir düğüme dönüşebiliyor.

Bu çalışma, İzmir Ulaşım Merkezi tarafından kayıt altına alınan kaza ve arıza olaylarını veriyle yeniden okuyor. 17 bin satırdan oluşan ve iki yılı aşkın bir süreyi kapsayan veri seti; riskin hangi arterlerde biriktiğini, hangi olay türlerinin tabloyu domine ettiğini ve günün hangi saatlerinde yoğunlaştığını birlikte gösteriyor.

Yeni görsel sistemde amaç, aynı bilgiyi üç ayrı kutuya bölmek yerine tek bir hikâye akışı içinde çözmek. İlk adımda hangi arterlerin üst sıralara tırmandığı, ikinci adımda hangi olay türlerinin baskınlaştığı, son adımda ise gün ve saat ritmi görülüyor.

2021 Aralık ayından bugüne incelenen verilere bakınca, baskının kent geneline eşit dağılmadığı görülüyor. Bazı ana arterler neredeyse her yıl üst sıralarda kalırken, bazıları son dönemde daha hızlı yükseliyor.

Adım 1

Arterlerin sıralama yarışı

İlk görsel, her yılı ayrı çizgi gibi göstermek yerine cadde sıralamasını izleyerek riskin hangi arterlerde kalıcılaştığını ortaya koyuyor.

Arter baskısı

Risk hangi ana arterlerde kalıcılaşıyor?

Bu sıralama akışı, yıllar boyunca üst sıralarda kalan arterleri ve son dönemde hızla tırmananları aynı yüzeyde gösteriyor.

#1#2#3#4#5#6#7#8#9#102021202220232024108956936611
Üzerine gelmek hızlı önizleme sağlar, tıklamak arteri sabitler. Bir çizginin aşağı inmesi, o arterin risk sıralamasında daha üst basamağa çıktığı anlamına gelir.

Adım 2

Baskın olay kategorileri

İkinci adım, uzun kuyruklu olay listesini sadeleştirerek hangi başlıkların tabloyu gerçekten sürüklediğini gösteriyor.

Olay başlıkları

Toplam baskıyı hangi olay türleri taşıyor?

Seçili yılda tabloyu gerçekten sürükleyen başlıklar öne çıkarılıyor. Amaç tüm kategorileri aynı anda büyütmek değil, baskın olay türlerini hızla görünür kılmak.

01

Maddi Hasarlı

1.938
02

Arızalı

1.482
03

Yaralanmalı Kaza

436
04

Zincirleme Kaza

163
05

Ölümlü

9
06

Yangın

1
07

Adli Vaka

0
08

Asfalt Çalışması

0
09

Ağır Vasıta

0
10

Aşan Yükseklik

0
Başlangıç görünümü editoryal öncelik sırasını vurguluyor; ayrıntı arayan okur ise daha fazla kategori açarak uzun kuyruğu da görebiliyor.

Adım 3

Gün ve saat bazında yoğunluk

Son görsel, gün-saat matrisini marjinal toplamlar ve fark modu ile açarak yoğunluğun tam olarak hangi zamanlarda düğümlendiğini gösteriyor.

Gün içi ritim

Risk haftanın hangi saatlerinde düğümleniyor?

Ana ısı matrisi gün ve saat ritmini gösteriyor; üstte saat toplamları, sağda gün toplamları baskının nerede biriktiğini açıyor. Fark modu iki yılı aynı yüzeyde karşılaştırıyor.

Paz
Sal
Çar
Per
Cum
Cum
Paz
00
01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
Pazartesi
Salı
Çarşamba
Perşembe
Cuma
Cumartesi
Pazar
Marjinal çubuklar, yoğunluğun yalnızca tek tek hücrelerde değil gün ve saat toplamlarında da nasıl biriktiğini gösteriyor. Fark modu ise ritimdeki kaymayı tek bakışta görünür kılıyor.

Öne Çıkan Bulgular

  • Arter sıralaması, bazı caddelerin yalnızca yoğun değil aynı zamanda yapısal olarak kırılgan olduğunu gösteriyor. Her yıl üst sıralarda kalan akslar, müdahale ve önleyici planlama açısından özel izleme gerektiriyor.
  • Olay türü görünümü, birkaç kategori dışındaki başlıkların daha sınırlı bir ağırlık taşıdığını netleştiriyor. Bu da kaynak dağılımında genel değil hedefli önceliklendirmeyi mümkün kılıyor.
  • Gün ve saat matrisi, işe gidiş ve dönüş ritmini güçlü biçimde yansıtıyor. Fark modu açıldığında ise iki yıl arasındaki değişim, yoğunluğun sadece toplamda değil zaman paterninde de kaydığını gösteriyor.

Neden Önemli?

Bu veriler, trafik güvenliğini sadece “çok kaza oluyor” düzeyinde değil, “hangi arter, hangi kategori, hangi saat” düzeyinde tartışmayı mümkün kılıyor. Böyle bir okuma; ekip planlaması, sinyalizasyon, yol tasarımı ve kamu iletişimi gibi alanlarda daha somut kararlar üretmek için kullanılabilir.

Sonuç

İzmir’in trafik verisi, riskin rastlantısal değil örüntülü olduğunu gösteriyor. Hangi arterlerin sürekli üst sıralarda kaldığını, hangi olay türlerinin toplam baskıyı taşıdığını ve günün hangi saatlerinin daha kırılgan olduğunu görünür kıldığınızda, kentsel güvenlik sezgiye değil ölçülebilir bir ritme dayanıyor.


Kaynak: İzmir Büyükşehir Belediyesi Açık Veri Portalı

İlgili Çalışmalar

Aynı problem alanını farklı açılardan ilerleten seçili çalışmalar.

How İzmir's transit network found its way back after the pandemic
Systems Modeling

İngilizce makale

Mar 25, 2024

How İzmir's transit network found its way back after the pandemic

A systems-focused analysis of İzmir's transit recovery that uses open data to show both ridership rebound and demographic shifts.

Role: Data analysis, systems framing, interaction design

Impact: Makes a large public dataset usable for readers trying to understand how an urban system changed after disruption.

Municipal ridership records Monthly recovery modeling Linked React chart system Astro reporting flow
Parliament Analysis
Political Analysis

Proje vaka çalışması

Jun 15, 2024

Parliament Analysis

Interactive reporting project analyzing parliamentary proposals, voting patterns, and party behavior in Turkey.

Role: Data analysis, story framing, interactive frontend implementation

Impact: Turns institutional parliamentary data into a public-interest interface people can explore directly.

D3.js React Python Pandas