آیا می‌توان از داده‌های استعلام خودرو برای پیش‌بینی رفتار رانندگان استفاده کرد؟

داده‌های استعلام خودرو چه تصویری از رانندگی ما نشان می‌دهند؟

هر بار که راننده‌ای جریمه می‌شود و آن را در سامانه‌های استعلام مشاهده می‌کند، بخشی از رفتار رانندگی او در قالب داده ثبت شده است. نوع تخلف، زمان ارتکاب، مکان وقوع و حتی تأخیر در پرداخت جریمه، همه نشانه‌هایی از الگوهای رانندگی هستند. برای نمونه، راننده‌ای که چندین بار در محدوده طرح ترافیک جریمه می‌شود، الگویی متفاوت از کسی دارد که بیشتر تخلفاتش مربوط به سرعت غیرمجاز در جاده‌هاست. این داده‌ها نه‌تنها تصویری آماری از وضعیت رانندگی افراد ارائه می‌دهند، بلکه می‌توانند مبنایی برای شناسایی رفتارهای پرخطر و تکرارشونده باشند.

چگونه می‌توان رفتار رانندگان را پیش‌بینی کرد؟

داده‌های استعلام خودرو در نگاه اول صرفاً فهرستی از تخلفات و جریمه‌ها هستند، اما در واقع می‌توانند نقش یک «نقشه رفتاری» را ایفا کنند. وقتی تخلفات یک راننده در بازه‌های زمانی مختلف، مکان‌های تکرارشونده و نوع جریمه‌ها کنار هم قرار بگیرند، الگویی قابل‌تحلیل پدید می‌آید. برای مثال، اگر کسی طی سه ماه گذشته پنج بار به دلیل سرعت غیرمجاز در بزرگراه جریمه شده باشد، احتمالاً در آینده هم در همان مسیر و شرایط مشابه تخلف خواهد داشت.

این‌جا پای تحلیل داده و هوش مصنوعی به میان می‌آید. الگوریتم‌های پیش‌بینی می‌توانند بر اساس داده‌های تاریخی، «احتمال وقوع تخلف بعدی» را برآورد کنند. چنین رویکردی در کشورهای اروپایی و آسیای شرقی تجربه شده است؛ جایی که داده‌های جریمه با اطلاعاتی مانند سن راننده، نوع خودرو و شرایط جوی ترکیب می‌شوند تا مدل‌های پیش‌بینی دقیق‌تری ساخته شود.

کاربرد این پیش‌بینی‌ها تنها محدود به راننده نیست. نهادهای سیاست‌گذار می‌توانند با تکیه بر همین داده‌ها نقاط پرخطر جاده‌ای را شناسایی کنند، طرح‌های آموزشی هدفمندتری برای گروه‌های پرریسک (مثل رانندگان جوان) طراحی کنند یا حتی نرخ جریمه‌ها را متناسب با نوع تخلف و احتمال تکرار آن بازنگری کنند. در نتیجه، تحلیل داده‌های استعلام نه فقط یک ابزار نظارتی، بلکه یک راهکار عملی برای کاهش تخلفات و هزینه‌های اجتماعی ناشی از حوادث رانندگی است.

کاربردهای پیش‌بینی رفتار رانندگان برای سیاست‌گذاری و ایمنی جاده‌ها

پیش‌بینی رفتار رانندگان صرفاً یک موضوع آماری نیست؛ این رویکرد می‌تواند به ابزار تصمیم‌سازی برای نهادهای راهنمایی و رانندگی تبدیل شود. تجربه کشورهای مختلف نشان داده است که وقتی داده‌های تخلفات تحلیل می‌شوند، امکان اصلاح قوانین، آموزش هدفمند و حتی بهبود طراحی جاده‌ها فراهم می‌شود. در ایران هم اگر داده‌های استعلام خودرو درست به کار گرفته شوند، می‌توانند نقش مؤثری در کاهش تصادفات و هزینه‌های اجتماعی ایفا کنند. برخی از مهم‌ترین کاربردها عبارت‌اند از:

• آموزش و فرهنگ‌سازی هدفمند: شناسایی گروه‌های پرخطر مثل رانندگان جوان یا پرمشغله و طراحی دوره‌های آموزشی ویژه برای آن‌ها.

• بازنگری در نرخ جریمه‌ها: استفاده از داده‌های پرتکرار برای تعیین جریمه‌هایی بازدارنده‌تر، متناسب با نوع تخلف.

• مدیریت نقاط حادثه‌خیز: تحلیل محل‌های پرتخلف و تمرکز بر نصب دوربین یا اصلاح زیرساخت‌ها در همان مناطق.

• پیشگیری از تکرار تخلفات: ارسال هشدار یا پیامک شخصی‌سازی‌شده به رانندگانی که الگوی پرخطر دارند.

• حمایت از بیمه‌ها و خدمات جانبی: ارتباط دادن الگوی رانندگی با نرخ بیمه شخص ثالث یا طرح‌های تشویقی برای رانندگان قانون‌مدار.

جدول تحلیلی: انواع داده‌های استعلام و نوع پیش‌بینی ممکن

برای اینکه روشن‌تر شود داده‌های استعلام خودرو چه ظرفیت‌هایی برای تحلیل و پیش‌بینی دارند، لازم است آن‌ها را دسته‌بندی کنیم. هر داده بخشی از واقعیت رانندگی را بازتاب می‌دهد و اگر کنار داده‌های دیگر قرار گیرد، تصویری جامع‌تر به دست می‌آید. جدول زیر نشان می‌دهد که چه نوع داده‌هایی در استعلام‌ها ثبت می‌شوند، چه چیزی از رفتار راننده به ما می‌گویند و چگونه می‌توانند در پیش‌بینی آینده به کار گرفته شوند.

جمع‌بندی: آینده رانندگی هوشمند در ایران

تحلیل داده‌های استعلام خودرو نشان می‌دهد که می‌توان از تخلفات گذشته برای پیش‌بینی رفتار آینده رانندگان استفاده کرد. اگر این اطلاعات در چارچوبی شفاف و قانونی به‌کار گرفته شوند، می‌توانند به کاهش تصادفات، اصلاح قوانین و حتی طراحی جاده‌های ایمن‌تر کمک کنند. آینده رانندگی در ایران به سمت هوشمند شدن حرکت می‌کند و بخش مهمی از این مسیر، استفاده درست از داده‌هاست. در همین چارچوب، موضوع مقایسه نرخ جریمه رانندگان در طبقات مختلف جامعه نیز می‌تواند نگاه عمیق‌تری به عدالت و اثربخشی قوانین بیندازد.