جاده

جاده

شناسایی عوامل مؤثر بر حواس پرتی رانندگان جوان تاکسی اینترنتی در تصادفات شهری

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانش آموخته کارشناسی ارشد، گروه مهندسی عمران، دانشکده مهندسی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
2 دانشیار، گروه مهندسی عمران، دانشکده مهندسی، دانشگاه فردوسی مشهد، مشهد، ایران
3 استادیار، گروه مهندسی عمران، موسسه آموزش عالی علوم و فناوری آریان، بابل، ایران
چکیده
حواس پرتی یکی از عوامل مهم و تأثیر گذار در تصادفات و شدت آن ها، به خصوص برای رانندگان تاکسی در سیستم حمل و نقل عمومی، می باشد. از آنجایی که رانندگی تاکسی شغلی کم درآمد و ناپایدار از لحاظ اقتصادی می باشد، رانندگان برای کسب درآمد کافی، مجبور به کار کردن در ساعات طولانی می شوند. این مسئله باعث به خطر انداختن جان مسافران و همچنین دیگر کاربران راه میشود. لذا بروز حواس پرتی در این قشر به یکی از مسائل جدی و پرخطر در جامعه تبدیل شده است. هدف از تحقیق حاضر شناسایی عوامل مؤثر بر حواس پرتی رانندگان جوان تاکسی های اینترنتی در تصادفات شهری می‌باشد. . به منظور تحلیل داده های به دست آمده، در این پژوهش از روش کیو (Q) جهت شناسایی الگوهای ذهنی رانندگان استفاده شده است. پرسشنامه استفاده شده پرسشنامه‌ی روش کیو می باشد که توسط 30 راننده 20 الی 35 سال در شهر مشهد استان خراسان رضوی تکمیل گردید. در تحلیل کیو با بهره گیری از روش تحلیل عاملی در نرم افزار SPSS ، شش الگوی ذهنی شناسایی شد. نتایج حاکی از آن بود که عواملی همچون مشکلات شخصی راننده ( مشکلات مالی- روحی و روانی)، مصرف الکل و دخانیات، تلفن همراه، خودرو معیوب ( خرابی ترمز- فرسوده بودن لاستیک)، وجود سرعتگیر های غیر اصولی، عجله داشتن راننده (زودتر تمام کردن طرح های تشویقی)، دریافت درخواست سفر و خرابی سطح راه از دیدگاه رانندگان تأثیر زیادی در حواس پرتی آنها داشته است.
کلیدواژه‌ها

-A. Kashani, M. Rakhshani, and S. Amirifar,  (2022). Factors affecting driver injury severity in fatigue and drowsiness accidents: a data mining framework. J Inj Violence Res, Vol. 14, Feb.
doi: 10.5249/jivr. v14i1.1679
-A. Theofilatos, A. Ziakopoulos, E. Papadimitriou, and G. Yannis (2018). How many crashes are caused by driver interaction with passengers? A meta-analysis approach.
 J Safety Res, Vol. 65, 11–20.
doi.org/10.1016/j.jsr.2018.02.001
-A. Sheykhfard, F. Haghighi, M. Soltaninejad, and A. Karji (2020). Analyzing Drivers’ Mental Patterns Using Q-Methodology. J Transp Technol, Vol. 10, 169–181.
doi: 10.4236/jtts.2020.102011
-A. Khoshgouyan Fard (2007). Q methodology. Tehran: Soroush Publishing and Printing.
-C. Marchese (2018). Distracted Driving and Crash Responsibility in Fatal USA Collisions 1991. Lakehead University, Ontario.
-D. Ascone and T. Lindsey (2015). Fatal Crashes Involving Young Drivers. National Highway Traffic Safety Administration.
 -D. Ascone, T. Lindsey, and C. Varghese. (2024). An -Examination of Driver Distraction as Recorded in NHTSA Databases. National Center for Statistics and Analysis. Accessed: Aug. 27.
-E. H. Rad, M. Hosseinnia, N. Mousavi, A. Shekari, L. Kouchakinejad-Eramsadati, and N. Khodadadi-Hassankiadeh (2024). Fatigue in taxi drivers and its relationship with traffic accident history and experiences: a
cross-sectional study in the north of Iran. BMC Public Health, Vol. 24, No. 1, 530-531.
 doi: 10.1186/s12889-024-18044-5
-E. Gliklich, R. Guo, and R. W. Bergmark, (2016). Texting while driving: A study of 1211 U.S. adults with the Distracted Driving Survey. Prev Med Rep, vol. 4, 486–489.
-G. Xing, S. Chen, Y. Ma, C. Zhang, Z. Xie, and Y. Zhu (2023). Understanding distracted driving patterns of ride-hailing drivers from multi-source data: Applying association rule mining. Journal of Transportation Safety & Security, vol. 16, pp. 1–31, Jun.
doi: 10.1080/19439962.2023.2221204
-H. Nasr Esfahani, R. Arvin, Z. Song, and N. N. Sze (2021). Prevalence of cell phone use while driving and its impact on driving performance, focusing on near-crash risk: A survey study in Tehran,” Journal of Transportation Safety & Security, Vol. 13, No. 9, 957–977.
doi: 10.1080/19439962.2019.1701166
-H. Mao et al., (2021). Driving safety assessment for ride-hailing drivers. Accid Anal Prev, Vol. 149, 105574-105575.
doi.org/10.1016/j.aap.2020.105574
-L. Hill, S. Baird, K. Torres, C. Obrochta, and P. Jain 92021). A survey of distracted driving and electronic device use among app-based and taxi drivers. Traffic Inj Prev, Vol. 22, No. sup1, S27–S31.
doi: 10.1080/15389588.2021.1935905
-M. Mahachandra, H. Prastawa, and A. H. Mufid (2020). Effect of passenger presence towards driving performance level using kss and cnc indicators. IOP Conf Ser Mater Sci Eng, Vol. 909, No. 1, 012056.
-M. Nasiri (2021). Prioritization of indicators affecting the use of internet taxis in urban transportation based on AHP and Q methods. Non-Profit University of Amol, Mazandaran.
 doi: 10.1088/1757-899X/909/1/012056
 -National Highway Traffic Safety Administration (2024). Drowsy Driving. United States Department of Transportation. Accessed: Aug. 27.
-P. Khanlari, M. Khosravipour, H. Abdi, R. Rahmani, and F. Gharagozlou (2022). Factors Affecting Traffic Accidents in Kermanshah City Taxi Drivers - Focusing on the Role of Fatigue and Sleep Quality. Journal of Occupational Hygiene Engineering, Nov.
doi: 10.52547/johe.9.3.143
 -S. Masood, A. Rai, A. Aggarwal, M. N. Doja, and M. Ahmad, (2020). Detecting distraction of drivers using Convolutional Neural Network. Pattern Recognit Lett, vVol. 139, 79–85.
-S. Jaydarifard, K. Behara, D. Baker, and A. Paz (2024). Driver fatigue in taxi, ride-hailing, and ridesharing services: a systematic review. Transp Rev, Vol. 44, No. 3, 572–590.
doi. 10.1080/01441647.2023.2278446
-Shafiei, S. M., Abdolmanafie, S. E., Nasrollahtabar, A., & Masoum, A. (2022). Determining drivers' mental models regarding causes of intercity accidents using the Q method. In 19th International Conference on Transportation and Traffic Engineering, Milad Tower, Tehran, Iran.
-T. A. Dingus et al., (2016). Driver crash risk factors and prevalence evaluation using naturalistic driving data. Proceedings of the National Academy of Sciences, Vol. 113, No. 10, 2636–2641,
doi. 10.1073/pnas.1513271113
-Z. Peng, Y. Wang, and X. Luo (2020).
How does financial burden influence the crash rate among taxi drivers? A self-reported questionnaire study in China. Traffic Inj Prev, Vol. 21, No. 5, 324–329.
doi. 10.1080/15389588.2020.1759046
-Z. Zhao, W. Yao, S. Wu, X. Yang, Q. Wu, and Z. Fang (2023). Identifying the collaborative scheduling areas between ride-hailing and traditional taxi services based on vehicle trajectory data. J Transp Geogr, Vol. 107, 103544.
-Z. Peng, Y. Wang, and X. Luo (2020). How does financial burden influence the crash rate among taxi drivers? A self-reported questionnaire study in China. Traffic Inj Prev, Vol. 21, No. 5, 324–329.
doi: 10.1080/15389588.2020.1759046