[論文レビュー] Assessing Road Traffic Safety During COVID-19: Inequality, Irregularity, and Severity

Lei Lin, Feng Shi+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 22, 2020

Traffic and Road Safety参考文献 30被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、モビリティの変化点検出、時空間カーネル密度推定、差分の差分モデルを用いて、ロサンゼルスおよびニューヨーク市のCOVID-19が道路交通の安全性に与えた影響を分析している。年齢、人種、性別にわたる不均等な影響、時間的・空間的変化を示す事故の集中地帯、全体の事故件数が減少したにもかかわらず持続的な死亡率の維持が明らかになった。

ABSTRACT

COVID-19 is affecting every social sector significantly, including human mobility and subsequently road traffic safety. In this study, we analyze the impact of the pandemic on traffic accidents using two cities, namely Los Angeles and New York City in the U.S., as examples. Specifically, we have analyzed traffic accidents associated with various demographic groups, how traffic accidents are distributed in time and space, and the severity level of traffic accidents that both involve and do not involve other transportation modes (e.g., pedestrians and motorists). We have made the following observations: 1) the pandemic has disproportionately affected certain age groups, races, and genders; 2) the "hotspots" of traffic accidents have been shifted in both time and space compared to time periods that are prior to the pandemic, demonstrating irregularity; and 3) the number of non-fatal accident cases has decreased but the number of severe and fatal cases of traffic accidents remains the same under the pandemic.

研究の動機と目的

• 米国主要都市におけるCOVID-19パンデミックが道路交通の安全性のパターンにどのように影響したかを評価すること。
• パンデミック期に年齢、人種、性別などのデモグラフィックグループにわたって交通事故が不均等に分布したかどうかを調査すること。
• パンデミック前と比較して、事故の集中地帯の時間的・空間的シフトを特定すること。
• 全体の事故件数が減少したにもかかわらず、死亡事故が持続していることの深刻度の変化を検討すること。
• データ駆動型モデルがモビリティの変化点を検出する有効性およびその安全性への影響を評価すること。

提案手法

• Googleコミュニティモビリティレポートを用いて、ロサンゼルスおよびニューヨーク市の両都市で共通のモビリティ変化点を特定し、2020年3月15日と特定した。
• 差分の差分モデルを用いて、15日、30日、60日間の期間にわたり、変化点の前後における事故件数および割合を比較した。
• カーネル密度推定（KDE）を用いて、事故の集中地帯の時間的・空間的シフトを可視化および分析した。
• KDEの結果に対して、グローバルな2標本比較検定を実施し、事故分布の空間的・時間的不規則性を統計的に検証した。
• 事故の深刻度を「負傷なし」「負傷あり」「死亡」に分類し、絶対件数および相対的割合の時間的変化を評価した。
• 交通事故記録とデモグラフィックデータを統合し、年齢、人種、性別グループごとの事故の露出と結果の格差を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 COVID-19パンデミックが年齢、人種、性別などのデモグラフィックグループごとの事故発生率にどのように異なる影響を与えたか。
• RQ2 パンデミック期に、パンデミック前の期間と比較して事故の集中地帯の時間的・空間的分布に顕著なシフトが生じたか。
• RQ3 交通量の減少が、特に死亡事故に与える影響は何か。
• RQ4 モビリティの低下に続く時間経過に伴い、「負傷なし」「負傷あり」「死亡」事故の割合に変化はあったか。
• RQ5 パンデミックが、道路の安全性に関する既存の交通格差をどの程度悪化させたか。

主な発見

• '20–29'および'30–39'の年齢層が事故件数の最も大きな減少を示したが、'10–19'の年齢層は事故の割合において最も大きな相対的減少を示した。
• 'ヒスパニック'の人種グループが日別事故件数が最も高く、事故件数の減少幅も最大であった一方、'アジア系'グループは最低の件数と最小の減少幅を示した。
• '白人'の人種グループが唯一、3つの研究期間（15日、30日、60日ウィンドウ）すべてで事故の割合に有意な減少を示した。
• 事故の『ホットスポット』は、両都市とも中心部の商業地区から、それぞれ南ロサンゼルスおよびブルックリン南部へシフトしており、空間的不規則性を示している。
• 事故のピーク時間帯は、朝の通勤時間（午前8時）および午後の通勤時間（午後5時）から、夜遅く（午後7時以降）へとシフトしており、時間的不規則性を示している。
• 全体の事故件数が15–30％減少したにもかかわらず、死亡事故件数は統計的に変化がなく、一方で「負傷なし」と「負傷あり」のケースは顕著に減少した。