Data Mining auf Unfalldaten

Jährlich sterben etwa 1,2 Millionen Menschen weltweit im Straßenverkehr, weitere 50 Millionen werden zum Teil schwer verletzt [10]. Auch Mecklenburg-Vorpommern ist davon betroffen, und es ist dringend erforderlich, diese Anzahl zu reduzieren. Ein Weg dorthin ist die Analyse gespeicherter Unfalldaten. Das vorliegende Dokument beschreibt solch eine Analyse von Verkehrsunfalldaten aus dem Großraum Rostock. Die Untersuchungen erfolgten im Rahmen der Veranstaltung Data Mining an der Hochschule Wismar. Schwerpunkt ist die Vorhersage der Unfallschwere in der Art Wenn an diesem Ort ein Unfall geschähe, wie schwer wäre er? Es wird davon ausgegangen, dass bei ansonsten gleichen Bedingungen ein Unfall ungefähr den gleichen Schweregrad erreichen würde. Dieser Schweregrad wird als natürliche Zahl entsprechend Tab. 1 als Score auf einer Skala von 1 bis 9 angegeben (vgl. [2]). Personenschäden haben dabei Priorität; so hat ein Unfall mit 2 Leichtverletzten und 30.000 e Sachschaden den Score 4. Eine Score-Vorhersage könnte während der Fahrt fahrerabhängige Gefahrenschwerpunkte ermitteln und so das Unfallrisiko und damit Sach- und Personenschäden reduzieren. Auch andere Untersuchungen zeugen von der Wichtigkeit dieses Themas. Die verwandte Frage Wie groß ist die Wahrscheinlichkeit eines Unfalls an diesem Ort? kann hier aufgrund fehlender Angaben über die Befahrenheitdes Ortes nicht beantwortet werden - es liegen keine Daten ohne Unfall vor.