21वीं सदी में अमेरिका में ट्रैफिक दुर्घटना मौतों का मानचित्रण

 (roadway.report)
2 पॉइंट द्वारा GN⁺ 2024-07-20 | 1 टिप्पणियां | WhatsApp पर शेयर करें
  • roadway.report 2001–2024 के बीच अमेरिका में ट्रैफिक दुर्घटनाओं में हुई मौतों को एक map पर explore करने देता है, जिससे अमेरिकी road safety data को spatial रूप से देखा जा सकता है
  • default स्क्रीन USA Traffic Deaths 2001-2024 है और Nationwide Vision-Zero Map के विवरण की तरह, यह fatal crash locations को केंद्र में रखता है
  • map में कुल मौतों के अलावा driver/passenger, pedestrian/bicycle/other deaths को अलग-अलग देखा जा सकता है
  • Search Crashes, Population-Adjusted Map, State Injury Maps, Data by County, Pedestrian Dashboard आदि के जरिए crash data को कई स्तरों पर explore किया जा सकता है
  • state-wise deaths और serious injuries maps के साथ county-wise data भी दिया गया है, जिससे regions के हिसाब से road risk की तुलना की जा सकती है

map का दायरा और default स्क्रीन

  • roadway.report अमेरिका में traffic crash deaths का एक map site है, जो खुद को The Nationwide Vision-Zero Map बताता है
  • मुख्य map का title USA Traffic Deaths 2001-2024 है, और 2001–2024 के बीच अमेरिकी सड़कों पर हुई मौतों का data map पर देखा जा सकता है

death type के हिसाब से map layers

  • map में death type के अनुसार layers बदली जा सकती हैं

    • All Roadway Deaths

      • सड़क पर हुई सभी मौतों को दिखाता है

    • Driver / Passenger Deaths

      • driver और passenger deaths को अलग से देखा जा सकता है

    • Pedestrian / Bike / Other Deaths

      • pedestrian, bicycle और other deaths के data को अलग-अलग जांचा जा सकता है

data exploration menu

  • traffic crash data खोजने और compare करने के लिए menu भी साथ में दिया गया है

    • Search Crashes

    • Population-Adjusted Map

    • State Injury Maps

    • Data by County

    • Pedestrian Dashboard

      • Missed Connections

state-wise death/serious injury maps और संबंधित posts

  • कई states के Fatality & Serious Injury Map list किए गए हैं
    • California
    • Colorado
    • Florida
    • Illinois
    • Michigan
    • New Jersey
    • New York
    • North Carolina
    • Pennsylvania
    • Texas
    • Virginia
    • Washington
  • blog items में हर state के नाम वाले pages और The Vision-Zero Illusion, The Vision Zero Map For Everyone आदि शामिल हैं

अन्य pages और अलग item

  • 100,000 Texas Pedestrians hit by cars in a decade नाम का एक अलग item है
  • About, Contact, Donate, Merch, Podcast जैसे operation-related menus भी उपलब्ध हैं

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1 टिप्पणियां

 
GN⁺ 2024-07-20
Hacker News की राय

  • पहले मैं volunteer firefighter के तौर पर काम करता था, और इस map में कुछ fatal accidents दिख रहे हैं, कुछ नहीं
    उनमें से एक को देखा तो accident type, cause, मृतक की उम्र जैसी जानकारी काफी accurate थी, लेकिन vehicle occupants की संख्या या seatbelt पहनी थी या नहीं जैसी जानकारी बिल्कुल गलत थी
    दिलचस्प है कि इतना महत्वपूर्ण data इस तरह गलत हो सकता है

    • यहां का data NHTSA के FARS database को process करके बनाया गया है
      जब accident fatality होती है, तो उसे state-level reporting system में enter किया जाता है, और FARS हर state के अलग-अलग records systems का analysis करके बनता है
      federal government इस data को integrate करके हर साल release करती है, और इसे “खुद collect करने की तुलना में बहुत सस्ता और उतना ही अच्छा” बताती है
      मेरी तरफ से federal data process करने के दौरान भी additional errors आए हो सकते हैं, लेकिन समय के साथ वे पकड़े जाएंगे
      project open source है, इसलिए उम्मीद है कि इसमें मदद मिलेगी
    • एक driver ने law ignore करके मुझे लगभग मार ही दिया था, लेकिन police officer ने key witness से पूछताछ करते समय जानबूझकर bodycam बंद कर दिया, मुझसे कोई सवाल नहीं पूछा, violation करने वाले driver को ticket भी नहीं दिया और facts से अलग report submit कर दी
      corrupt police को सच report करने में दिलचस्पी नहीं होती
    • Austria के एक paper में देखा गया कि German-speaking countries में accident cause के तौर पर लिखे जाने वाले speeding/inappropriate speed का वास्तव में क्या मतलब होता है, और conclusion यह था कि यह data enter करने वाले police officer पर निर्भर करता है
      क्योंकि review process जैसी कोई चीज नहीं होती
      दूसरी तरफ, seatbelt पहनी थी या नहीं जैसे accident factors, जो मौके पर subjective judgement पर कम निर्भर करते हैं, उनका data बेहतर होता है, और यह shocking है कि कितने लोग सिर्फ आलस के कारण seatbelt नहीं लगाते और मर जाते हैं
      अच्छा data इसलिए जरूरी है क्योंकि कुछ खास roads और location conditions में accidents के repeated causes होते हैं, और उन्हें fix किया जा सकता है
      उदाहरण के लिए, Austria में railway crossing deaths सालाना करीब 15–20 ही हैं, लेकिन सब driver fault हैं, और अगर बेहद बेवकूफ drivers को छोड़ दें तो हर crossing पर automatic barrier लगाकर समस्या लगभग solve की जा सकती है
    • मैं अपने इलाके के accidents देख रहा था, और इस city में elderly drivers द्वारा pedestrians को टक्कर मारकर मार देने की घटनाएं अक्सर होती हैं
      लेकिन उस accident में pedestrian की उम्र दिखाई गई थी, driver की उम्र नहीं
      समझ नहीं आता कि ऐसे accidents में driver की उम्र record क्यों नहीं की गई, जबकि height और weight record किए गए थे
    • fatal accident scenes पर respond करने से होने वाले trauma को लोग कैसे handle करते हैं, यह सच में जानना चाहता हूं
      मुझमें ऐसा काम करने की हिम्मत नहीं है

  • जहां मैं रहता हूं, वहां देखें तो fatal accidents चौड़ी और तेज़ बड़ी roads से ज्यादा closely related लगते हैं
    drivers को छोटी और संकरी streets unsafe लगती हैं और वे frustrate होते हैं, लेकिन irony यह है कि वही असुविधा 1) speed कम करवाती है और 2) तेज़ चलाते हुए कम ध्यान देने की feeling के बजाय risk को लगातार सामने रखती है

    • lanes को narrow करने जैसे traffic calming measures Europe में safety के लिए successfully इस्तेमाल होते रहे हैं
      drivers traffic rules follow नहीं करते, बल्कि जिस situation में वे होते हैं, उसमें जो rule plausible लगता है उसे follow करते हैं
      चौड़ी road पर 15mph speed signs कितने भी लगा दें, brain इतना stupid है कि driver unconsciously चौड़ी road पर तेज़ निकल जाता है
      अगर आप चाहते हैं कि लोग sidewalk के सामने रुकें, तो sidewalk को ऊंचा कर दीजिए। तब road से बाहर निकलने जैसा feel होता है और speed कम हो जाती है
      cars से जुड़ी हर चीज perception से connected है
      families भारी car इसलिए खरीदती हैं कि वह safe लगती है, लेकिन असल में उनके पास ऐसी vehicle होती है जिसे steer करना मुश्किल है और ditch में गिरने की संभावना ज्यादा है
      वे ऊंची vehicle खरीदकर safe महसूस करते हैं, लेकिन असल में उन्होंने एक huge blind spot खरीदा होता है जो अपने ही बच्चे को टक्कर मारने के लिए बदनाम है
      unprotected bike lane shoulder जैसी दिखती है, और drivers वास्तव में उसे वैसा ही treat करते हैं
      narrow lane से गुजरते समय होने वाली असुविधा के बारे में आप बिल्कुल सही हैं
      हमारा सबसे बड़ा झूठ यह है कि cars safe हैं
      नहीं, यह देश के सबसे घातक killing tools में से एक को लगभग बिना training के चलाना है, और एक गलती आपको जेल भेज सकती है
      uncomfortable feel होना ही चाहिए
    • क्या road usage के हिसाब से deaths को weight किया जा रहा है? अगर नहीं, तो यह risk level का representative मानना मुश्किल नहीं है?
    • North America में अभी आपने जो बताया उससे बहुत मिलता-जुलता stroad है
      बचपन में मुझे Illinois के Stickney-Berwyn border पर Pershing Road में commercial district parking को angled से parallel parking में बदलना, और traffic flow को 2 lanes से 4 lanes तक बढ़ाना याद है
      मेरे पास पक्का data नहीं है, लेकिन मुझे काफी यकीन है कि उस change से accidents बढ़े, और Pershing Road का Stickney downtown business district भी लगभग खत्म हो गया
      लगता है कि अभी कम से कम एक-तिहाई storefronts खाली हैं, और इसमें वे buildings शामिल नहीं हैं जिन्हें तोड़ने के बाद फिर से बनाया ही नहीं गया
      वह stretch वैसे भी किसी जगह को अच्छी तरह connect करने वाली road नहीं थी, इसलिए flow बढ़ाने से traffic में क्या फायदा मिला, यह भी समझ नहीं आता
    • Speed लोगों को मारती है
      30mph vehicle flow वाली road का design खराब हो सकता है और वहां accidents ज्यादा हो सकते हैं, लेकिन जब तक वे accidents vehicles द्वारा pedestrians को hit करने वाले न हों, उनके fatal होने की संभावना कम है
      70mph vehicle flow वाली road बिल्कुल अलग problem है
    • इस पूरे मामले की बड़ी ironies में से एक car insurance है
      अगर संकरी road पर cars लगातार scratch होती रहें, तो payout किसी को टक्कर मार देने की तुलना में ज्यादा हो सकता है
      छोटे dents/scratches accumulate होकर बड़ा पैसा बन जाते हैं, लेकिन pedestrian को hit करें तो victim के emergency room से निकलने से पहले ही payout limit तक पहुंच जाती है
      इसलिए Massachusetts drivers की reputation खराब है
      dense traffic में बहुत सारे minor accidents होते हैं
      लेकिन Massachusetts खुद America की सबसे safe जगहों में से एक है

  • लगता है सर्वर को फिर से चालू कर दिया गया है
    अब RAM को 8 गुना बढ़ा दिया है, और पता नहीं क्यों Postgres को बिगाड़ दिया

    • बैकएंड कॉन्फ़िगरेशन ठीक-ठीक क्या है, पता नहीं, लेकिन ऐसा लगता है कि GeoJSON को on-the-fly generate किया जा रहा है, और इतने डेटा वॉल्यूम की JSON serialization धीमी हो सकती है
      क्लासिक HN अंदाज़ में कहें तो, Tippecanoe से डेटा के vector tiles बनाकर S3 पर डालने का तरीका भी देखा जा सकता है
      तब database को सिर्फ accident ID से simple lookup करना होगा
      time filtering को frontend पर ले जाना पड़ेगा, लेकिन शायद ठीक रहेगा; नहीं तो दूर के zoom levels पर data clustering करने का तरीका देखा जा सकता है
      https://github.com/mapbox/tippecanoe
    • शायद दूसरे सुझाव पहले ही मिल चुके होंगे, लेकिन इस use case के लिए FlatGeobuf भी देखना अच्छा रहेगा
      12GB example वाला MapLibre example भी देखने लायक है
      MBTiles के उलट, इसमें server की बिल्कुल जरूरत नहीं है, और मौजूदा तरीके से कहीं ज्यादा points एक साथ load किए जा सकते हैं
      QGIS/GDAL/PostGIS से भी इसे आसानी से generate किया जा सकता है
      project plan क्या है, पता नहीं, लेकिन इस तरह का तरीका काम करने लायक बनाने में अपना समय donate करने को भी तैयार हूँ
      [0] https://github.com/flatgeobuf/flatgeobuf
      [1] https://flatgeobuf.org/examples/maplibre/large.html
    • बेशर्म promotion के लिए माफ़ी, लेकिन https://geobase.app भी check कर सकते हैं
      इसे इसी तरह के use cases को ध्यान में रखकर बनाया गया है, और यह geo data-based apps की scalability समस्या हल करता है
      अभी private beta में है, लेकिन contact करने पर early access दिया जा सकता है
      हाल ही में MotherDuck blog में भी इसका जिक्र हुआ था: https://motherduck.com/blog/pushing-geo-boundaries-with-moth...
    • कई time periods बदलकर 2003~2013 और 2013~2023 की तुलना करके मोटा-मोटी trend देखने की कोशिश की, लेकिन लगा कि year को हर बार click करके बदलने पर refresh हो रहा था
      अगर date selection widget बंद करने के बाद ही refresh हो, तो load कम करने में मदद मिलेगी

  • शानदार काम
    2023 और 2024 के data updates का इंतजार भी है और डर भी, जिनमें मेरा ज्यादा involvement था
    उन late teens और 20s के युवाओं के लिए शांति की कामना, जिनकी गलती बस यह थी कि उन्होंने सड़क का इस्तेमाल driving के अलावा किसी और काम के लिए किया; उन बुजुर्गों के लिए जो बस सड़क पार करते हुए टक्कर का शिकार हुए; और उन सभी लोगों के लिए जिन्हें मरने की कोई वजह नहीं थी
    उम्मीद है स्वर्ग में traffic calming और भरोसेमंद, frequent public transit होगी
    अफसोस कि इस dataset में severe traumatic brain injury शामिल नहीं है, जो शायद और आम होगा
    hemicraniectomy, 2 हफ्ते neuro ICU admission, tracheostomy/PEG, और long-term acute care की लागत सोचें, तो drivers को slow करने के कुछ measures की cost के बराबर पहुंचने के लिए बहुत ज्यादा patients की जरूरत नहीं होगी
    खोई हुई income और tax revenue potential की बात तो अलग है
    दुख की बात है कि budget sources एक जैसे नहीं हैं
    seatbelt और helmet पहनें, उम्मीद है इससे आपके परिवार को मेरे साथ अचानक end-of-life discussions करने की पीड़ा से बचाया जा सकेगा

  • car accidents का नंबर 1 कारण cars का मौजूद होना है
    walkable communities में cars कम होती हैं, इसलिए car accidents भी कम होते हैं
    मुख्य जिम्मेदारी city grid की है
    ज्यादातर अमेरिकी city grids ऐसी सड़कों से भरी हैं जो एक-दूसरे को right angles पर काटती हैं, और यही उन्हें खास तौर पर खराब बनाता है
    Brussels और Queens New York की तुलना करें: Brussels में साल में road deaths 5 हैं, और Queens New York में औसतन 75
    population adjust करने पर भी लगभग 7 गुना फर्क है
    Brussels का grid बहुत irregular और walkable है
    Queens, Manhattan की तरह, बेवकूफाना और खतरनाक straight roads और 90-degree angles से भरा है
    high-income country मानकर चलें, तो grid जितना irregular होगा, traffic deaths उतनी कम होंगी
    suburbs में cul-de-sacs होने की वजह भी यही है
    उनमें curves होते हैं और वे roads के रूप में कम useful होते हैं, जिससे cars धीमी होती हैं और car traffic कम induced होता है
    नतीजतन cars कम होती हैं, और बच्चे सड़क पर खेलें तो भी कुचले जाने से बच सकते हैं
    grid को हटाकर walkable communities बनानी चाहिए
    यह सस्ता नहीं होगा
    शहर के भीतर walkable grid में affordable housing बनाने वाले private developers को upzoning और property tax reductions देने चाहिए
    अमेरिका में इसे आजमाने वाली इकलौती जगह Arizona का Culdesac Tempe है
    Northeast/California के NIMBY लोग अपने localism के खिलाफ कोशिश तक नहीं होने देंगे
    वे vote करते हैं। क्या आप vote करते हैं?

    • cul-de-sacs ठीक से काम कर सकते हैं, अगर उनके end पर bicycle और pedestrian paths की अनुमति हो
      वरना कहीं भी जाने की दूरी बढ़ जाती है, जिससे walking या cycling असंभव हो जाती है
    • Brussels की car ownership rate 45% है और Queens की 62%, इसलिए वह भी एक factor है
      Brussels के traffic deaths अजीब तरह से काफी fluctuate करते हैं—किसी साल 6, तो किसी साल 20 से ज्यादा
      शायद Covid का असर हो
      फिर भी Queens से कम है

  • हो सकता है alternate mode पहले से हो और मैंने miss कर दिया हो, लेकिन इसमें heatmap view हो तो बहुत उपयोगी लगेगा
    क्योंकि किसी specific location को zoom करके देखने से पहले, higher level पर देखा जा सकेगा कि fatal crashes के clusters कहाँ हैं

    • तब क्या वह आखिर में population density heatmap नहीं बन जाएगा?

  • अच्छा है
    सोच रहा हूँ कि क्या फ़िल्टर की भी कोई योजना है
    उदाहरण के लिए, एक साल पहले मेरे घर के सामने हुई मौत वाली दुर्घटना दिख रही है, लेकिन वह ऐसा मामला था जिसमें ड्राइवर को ड्राइव करते समय हार्ट अटैक आया था
    पीड़ित सिर्फ वही एक व्यक्ति था, और टक्कर अपने-आप में मौत की वजह नहीं थी
    DUI, ओवरस्पीडिंग/रैश ड्राइविंग, साइकिल सवारों की मौत, पैदल यात्रियों की मौत, कई वाहनों बनाम एकल वाहन, मेडिकल कारण जैसे आइटम के आधार पर इलाकों की तुलना कर सकें तो अच्छा होगा

    • NHTSA के FARS डेटाबेस को सीधे इस्तेमाल करके देखने की जोरदार सलाह दूँगा
      यह पुरानी GSA-स्टाइल डेटाबेस है, इसलिए फॉर्मेट थोड़ा अजीब है, लेकिन इसे SQL tables में डालना बहुत मुश्किल नहीं है, और तब आप ऐसे सवाल खुद पूछकर जवाब पा सकते हैं
      इसमें अक्सर दुर्घटना का पथ जैसी चीजें भी होती हैं, इसलिए “टक्कर से पहले कितनी गाड़ियाँ पलट गई थीं”, “मौत से पहले कितने यात्री गाड़ी से बाहर उछल गए थे”, “बर्फ के ढेर दुर्घटनाओं में कितनी बार शामिल होते हैं” जैसे queries भी की जा सकती हैं
      2015 में जब मैंने आखिरी बार देखा था, तो एक अजीब बात यह थी कि प्रति आबादी नहीं, बल्कि कुल संख्या के आधार पर Texas में California से ज़्यादा लोग मरे थे
      Florida में ज़्यादातर मौतें शाम 7–9 बजे के बीच होती हैं, जो अन्य राज्यों की तुलना में काफी देर का समय है
      पैदल यात्री आमतौर पर रात में मरते हैं
      जब आखिरी बार इस्तेमाल किया था, यह एक शानदार डेटाबेस था: https://www.nhtsa.gov/research-data/fatality-analysis-report...

  • अभी लोड नहीं हो रहा है, लेकिन अगर अभी नहीं है तो हर लोकेशन के वाहन ट्रैफिक वॉल्यूम से normalize किया हुआ डेटा भी देखना चाहूँगा
    इससे बेहतर पता चलेगा कि कोई जगह बस भीड़भाड़ वाली है या वाकई खतरनाक है

    • मुझे नहीं लगता कि इसे ऐसे देखना सही है
      मौतों को “प्रति माइल मौत” के रूप में नहीं सोचना चाहिए
      क्योंकि मानवीय लागत माइल के हिसाब से amortize नहीं होती
      हर मौत मौत ही है
      किसी को मारने के बाद गोल-गोल ड्राइव करते रहने से आप कम खतरनाक ड्राइवर नहीं बन जाते

  • ठीक-ठीक इरादा क्या है, नहीं पता, लेकिन यह एक बेहतरीन प्रोजेक्ट होने के साथ-साथ 21वीं सदी के परिवहन पर एक भयावह आरोप-पत्र भी है
    डामर पर बनी पेंट की लाइनों के बीच धातु के ढेरों को अनाड़ीपन से चलाते बंदरों के कारण बहुत ज़्यादा जिंदगियाँ चली जाती हैं

  • Linode को दोगुनी RAM पर अपग्रेड किया है
    उम्मीद है इससे लोडिंग में थोड़ी भी मदद मिलेगी

    • https://roadway.report/v1/accidents_by_location_geojson पर 500 error आ रहा है
      और console में यह error दिख रहा है 
      ncaught (in promise) SyntaxError: Unexpected token '<', "
    • बैकग्राउंड लोड हो जाता है, लेकिन उसके बाद कुछ भी नहीं दिखता
      मोबाइल Android पर देखा
    • फिर से दोगुना कर दिया, वाह
    • EU से access करने पर लगता है टूटा हुआ है
      San Francisco के आसपास की कुछ घटनाएँ ही दिखती हैं