- अमेरिका के FARS डेटा का विश्लेषण करने वाले iSeeCars अध्ययन में पाया गया कि Tesla वाहनों में ब्रांड के हिसाब से सवारियों की मौत वाली दुर्घटनाओं की दर सबसे अधिक थी
- विश्लेषण 2018~2022 मॉडल-वर्ष के वाहनों और 2017~2022 के बीच हुई सवारी-मृत्यु दुर्घटनाओं पर आधारित था, और Tesla ने प्रति 1 अरब चलाए गए माइल पर 5.6 मामले दर्ज किए
- ब्रांड-वार शीर्ष समूह में Tesla 5.6, Kia 5.5, और Buick 4.8 पर रहे, जबकि अमेरिका का कुल औसत प्रति 1 अरब चलाए गए माइल पर 2.8 था
- मॉडल-वार Tesla Model Y ने 10.6 का आंकड़ा दर्ज किया, जो औसत का लगभग 4 गुना था, और सभी वाहनों में 6वां सबसे ऊंचा स्तर था
- शोधकर्ताओं ने कहा कि इस नतीजे का मतलब यह नहीं है कि वाहन की डिज़ाइन में खामी है, बल्कि ड्राइवर का व्यवहार और ड्राइविंग की परिस्थितियां दुर्घटना दर को प्रभावित कर सकती हैं
ब्रांड-वार घातक दुर्घटना दर में Tesla पहले स्थान पर
- iSeeCars अध्ययन ने अमेरिका के Fatality Analysis Reporting System(FARS) डेटा के आधार पर कार ब्रांड्स के बीच घातक दुर्घटना दर की तुलना की
- विश्लेषण का दायरा 2018~2022 मॉडल-वर्ष के वाहन थे, और 2017~2022 के दौरान हुई सवारियों की मौत वाली दुर्घटनाओं को शामिल किया गया
- घातक दुर्घटना दर की गणना प्रति 1 अरब वाहन-चालित माइल पर मौत वाली दुर्घटनाओं की संख्या के रूप में की गई
- Tesla: 5.6 मामले
- Kia: 5.5 मामले
- Buick: 4.8 मामले
- अमेरिका में सभी कारों का औसत: 2.8 मामले
Model Y औसत से लगभग 4 गुना
- मॉडल-वार आंकड़ों में भी Tesla के कुछ वाहन ऊंची रैंकिंग में शामिल थे
- Tesla Model S: 5.8 मामले, जो औसत से 2 गुना से अधिक है
- Tesla Model Y: 10.6 मामले, जो औसत का लगभग 4 गुना है और सभी वाहनों में 6वां सबसे ऊंचा है
- Hyundai Venue: 13.9 मामले, जो सभी वाहनों में सबसे अधिक है
ऊंची दुर्घटना दर का मतलब वाहन में खामी होना नहीं है
- शोधकर्ताओं ने स्पष्ट किया कि ऊंची मौत वाली दुर्घटना दर का अर्थ Tesla वाहनों की मूलभूत सुरक्षा की कमी या डिज़ाइन खामी नहीं है
- Tesla वाहनों में सुरक्षा तकनीकें मौजूद हैं, और IIHS ने 2024 Model Y को Top Safety Pick+ पुरस्कार से सम्मानित किया है
- घातक दुर्घटना दर में ऊंचे स्थान पर आए कई अन्य वाहनों को भी IIHS और National Highway Transportation Safety Administration से उच्च सुरक्षा रेटिंग मिली है
ड्राइवर के व्यवहार और ड्राइविंग परिस्थितियों का प्रभाव
- iSeeCars के Karl Brauer का मानना है कि सूची में शामिल मॉडल ड्राइवर के व्यवहार और ड्राइविंग परिस्थितियों के संयोजन को दर्शा सकते हैं
- उनके अनुसार, जो ड्राइवर कानूनी या सावधानीपूर्ण गति से चलते हैं, ध्यान बनाए रखते हैं, और नशे या शराब के प्रभाव में नहीं होते, उनके किसी भी वाहन में सुरक्षित पहुंचने की संभावना सबसे अधिक होती है
1 टिप्पणियां
Hacker News की रायें
मैं किसी एक variable को अलग से पकड़ने के बजाय multiple regression या analysis of variance जैसी चीज़ देखना चाहूंगा
जानना चाहूंगा कि क्या car brand सच में सबसे अच्छा independent predictor है, या वजह वे design decisions हैं जो किसी खास brand में अक्सर दिखते हैं
जैसे जरूरी controls और information display को ऐसी touchscreen में ठूंस देना जिसे धूप में इस्तेमाल करना मुश्किल हो, जिससे driver का ध्यान ज्यादा से ज्यादा भटके
हाल ही में fridge खरीदते समय मैंने data में काफी खोदाई की, और कुल form factor देखने पर French door refrigerators reliability के लिहाज से सबसे खराब लग रहे थे, लेकिन असल में यह door-mounted ice dispenser जैसे add-on features की वजह से reliability घटने वाला एक false correlation जैसा था
खासकर bottom-freezer French door refrigerators में chest-height ice dispenser लागू करने के लिए और जटिल mechanism चाहिए होता है, और खराब हो सकने वाले moving parts भी बढ़ जाते हैं। लेकिन जिन models में यह feature नहीं है, उन पर यह समस्या लागू नहीं होती
basic rear-wheel-drive model भी तेज है और Performance model तो बेहिसाब तेज है। अगर Porsche drivers के fatal crashes ज्यादा हों तो शायद बहुत कम लोग हैरान होंगे
दोनों बार repair technician ने एक ही बात कही: LG और Samsung से बचें, और counter-depth models से भी बचें। पता नहीं यह सही है या नहीं, और मैं जानना चाहूंगा कि data digging के नतीजे इन दोनों सलाहों का समर्थन करते हैं या नहीं
advertisers बहुत specific customer image बनाने में पैसा और मेहनत लगाते हैं, इसकी वजह है, और यह सच में काम करता है
Tesla के मामले में — यह पूरी तरह subjective अनुमान है, factual claim नहीं — company और CEO ने जो image बनाई है, वह norms और expectations को reject करने, मजबूत independence पर जोर देने, और दूसरों के प्रति hostility तक दिखाने वाली तरफ ज्यादा है
ऐसे brand से जुड़ाव महसूस करने वाले लोग safety या driving experience के आनंद पर जोर देने वाले Honda या Toyota जैसे brands के drivers की तुलना में speed limit तोड़ने, indicators न देने, या ज्यादा aggressive driving करने की ज्यादा संभावना रखते दिखते हैं
मेरा subjective road experience भी इसी तरफ इशारा करता है, और सड़क पर Tesla से ज्यादा दूरी बनाए रखने पर हमेशा फायदा मिलता लगता है। इसलिए branding results का predictor हो सकती है, यह पूरी तरह संभव लगता है, लेकिन फिर भी मैं और research देखना चाहूंगा
मुझे लगता है कि automation से overall accident rate घट सकता है, फिर भी serious accident rate बढ़ सकता है। human drivers risk adjust करके चलाते हैं और छोटे accidents से कम बचते हैं, बड़े accidents से ज्यादा बचने की कोशिश करते हैं, लेकिन robot जब driving incapable state में चला जाए तो errors ज्यादा evenly distributed हो सकते हैं या उलटे serious accidents में बदलना आसान हो सकता है। क्योंकि वह self-preservation की भावना के बिना बेवकूफी से काम करता है
Department of Government Efficiency taxpayer money बचाने के नाम पर अमेरिकी FARS को बंद करने की सिफारिश करेगा, ऐसा मैं आसानी से imagine कर सकता हूं
इस comment से कोई personal भावना नहीं है, लेकिन नई administration अभी शुरू भी नहीं हुई और फिर भी जहां भी जाओ इससे बचना मुमकिन नहीं, इसलिए सच में बुरा लगता है
अलग बात यह है कि Tesla FARS statistics का गलत इस्तेमाल करता है या जानबूझकर गलत समझता है, और उन्हें FSD system को justify करने के आधार के तौर पर आसानी से इस्तेमाल करता है
big picture में बात समझ आती है
car में ढेरों safety features डाले जा सकते हैं, लेकिन इससे यह fact नहीं बदलता कि ये cars बहुत भारी, बहुत तेज हैं और distracted driving को compensate करने वाले features से भरी हैं
कम से कम अमेरिका में, driver deaths के बड़े causes में से एक roadside trees हैं
Tesla में वास्तविक self-driving नहीं, बल्कि autopilot feature है जो कई situations में धोखा खा जाता है, और driver बेफिक्र हो जाता है; फिर जैसे ही computer give up करता है, वह 75 mph पर bridge pier से टकराने से पहले पर्याप्त तेजी से react नहीं कर पाता
Kia ऐसी low-cost car है जो minimum safety standards पूरी करती है और अक्सर कम driving experience वाले young लोग चलाते हैं
Buick वह car है जिसे ऐसे elderly drivers अब भी खुद चलाते हैं जिनका licence eyesight और reaction speed कम होने की वजह से करीब 5 साल पहले revoke हो जाना चाहिए था
और roadside trees drivers को नहीं मारते; असल में alcohol और drugs बड़े कारण हैं। ऐसे drivers आखिरकार car को tree की तरफ ले जाते हैं
safety features जितने बढ़ते हैं, complacency भी उतनी बढ़ती है, और यह इस reality से जुड़ रहा है कि drivers की overall driving skills लगातार खराब होती जा रही हैं
internal combustion cars से कहीं भारी EVs, जरूरत से ज्यादा बड़े SUVs और trucks के बीच, vehicles में पहले से ज्यादा safety features हैं, लेकिन साथ ही लंबे समय बाद वे लोगों को सबसे ज्यादा मारने वाली चीज भी बन रही हैं
transport infrastructure improvements को गंभीरता से लेना होगा
cited link (https://highways.dot.gov/safety/RwD) देखने पर साफ है कि head-on collisions में होने वाली deaths, trees और utility poles से टक्कर में हुई deaths को मिलाकर भी उनसे ज्यादा हैं
windshield के दोनों side pillars मोटे हैं, जिससे एक तरह का blind spot बनता है, और side mirrors का viewing angle भी अच्छा नहीं है
उद्धरण देखने पर, अध्ययन के लेखकों ने साफ़ कहा है कि नतीजों का मतलब यह नहीं है कि Tesla वाहन स्वभाव से असुरक्षित हैं या उनमें डिज़ाइन की खामी है
वास्तव में Tesla वाहनों में कई safety technologies शामिल हैं, और उदाहरण के लिए IIHS ने 2024 Model Y को Top Safety Pick+ विजेता मॉडल के रूप में चुना था
सूची में ऊपर मौजूद अन्य कारों को भी IIHS और NHTSA जैसी संस्थाओं से अक्सर ऊँची safety ratings मिली हैं
तो फिर Tesla और दूसरी “ऊपर से सुरक्षित दिखने वाली” कारें इतनी ज़्यादा घातक दुर्घटनाओं में क्यों शामिल होती हैं? iSeeCars के Karl Brauer कहते हैं कि यह सूची संभवतः चालक के व्यवहार और ड्राइविंग परिस्थितियों के संयोजन को दर्शाती है
आखिरकार इसका मतलब यह लगता है कि इस lineup में Tesla दूसरी कारों से कम सुरक्षित नहीं है, बल्कि Tesla चालकों के अधिक लापरवाह होने की संभावना ज़्यादा है
क्या उन्होंने नहीं सोचा कि आँकड़ों का उपयोग वास्तव में दुर्घटनाएँ रोकने में मदद कर सकता है
Toyota Prius लगभग 3,200 pounds की है और Model 3 लगभग 4,000 pounds की; इसका सबसे हल्का variant भी करीब 3,800 pounds है
मेरे दिमाग़ में sedan का जो model अभी भी बस 1 ton से थोड़ा ज़्यादा मानकर चल रहा था, वह पुराना हो चुका है। यह ज़्यादा भारी तो है, लेकिन शुरू में जितना निर्णायक factor लगा था, उतना नहीं लगता
अध्ययन करने वाली iSeeCars को कैसे पता चला कि हर brand की कारों ने कितने miles चलाए थे
वे कहते हैं कि उनके पास vehicle database है, लेकिन क्या पता कि वह sample biased नहीं है
पहले मैंने car crash data देखा था, जिसमें कहा गया था कि पुरुषों के सभी crashes में शामिल होने की संभावना ज़्यादा होती है और महिलाओं के fatal crashes में शामिल होने की संभावना ज़्यादा होती है
उस study की एक व्याख्या यह थी कि पुरुष ज़्यादा risks लेते हैं, और महिलाएँ बड़े risks लेती हैं
इस संदर्भ में यह दिलचस्प है कि क्या Tesla चालक इसलिए बड़े risks लेते हैं क्योंकि वे मानते हैं कि कार का software उनके खतरनाक फैसलों के नकारात्मक नतीजों को रोक देगा
एक चरम उदाहरण के तौर पर, एक driver तो driver seat की जगह rear seat पर बैठकर गाड़ी चला रहा था: https://www.nbcnews.com/news/us-news/california-highway-patr...
सबसे बड़ा factor शायद speed होगा
electric car की आदत एक साल से ज़्यादा पड़ जाने के बाद, सभी internal combustion engine वाली कारें असहनीय रूप से सुस्त और धीमी लगती हैं
ऐसे में उत्सुकता है कि दूसरी electric cars से तुलना करने पर numbers कैसे आते हैं
उनमें से कौन-सी cars electric हैं, यह पक्का नहीं है, लेकिन काफ़ी आसानी से पता लगाया जा सकता होगा। भले ही उनमें से कई electric cars हों, इस metric पर Tesla फिर भी अच्छी नहीं दिखती
linked original study बेहतर है: https://www.iseecars.com/most-dangerous-cars-study#v=2024
सूची में दो Tesla models हैं: Porsche 911 के ठीक नीचे Model Y, और Toyota Prius के ठीक नीचे Model S
इसमें हैरानी की बात नहीं है। इस study से सीख यह होनी चाहिए कि “कार उतनी ही खतरनाक है जितना उसका driver”, लेकिन सब इसे “Tesla मौत का जाल है” की तरह पढ़ेंगे। हमेशा की तरह
लेकिन 2024 में unclear sources वाले arbitrary data और unknown analysis process पर भरोसा क्यों किया जाए
independent analysis के लिए data package कब publish करेंगे। ऐसी openness default expectation क्यों नहीं है। और हम इसे ऐसा कैसे बना सकते हैं
website पर लिखा है कि “fatal crashes में शामिल वाहनों की संख्या को कुल mileage से normalize किया गया”
लेकिन असल में यह मान लिया गया है कि सभी वाहन average mileage चलते हैं। CR-V के average से ज़्यादा चलने की संभावना है, इसलिए स्वाभाविक है कि उसका score ऊँचा आ सकता है
उलट, 911 के average के बहुत छोटे हिस्से जितना ही चलने की संभावना ज़्यादा है
यह study काफ़ी low-quality है। IIHS वास्तविक आंकड़ा 1 billion miles पर 13.3 deaths बताता है
यह तो 10 की X घात miles पर deaths की संख्या है
Tesla के पास हादसे की details पर कितना data होगा
यह इस बात पर निर्भर करेगा कि क्या पर्याप्त electronics बच पाए और घर तक transmit कर पाए
दुर्घटनाग्रस्त वाहन से airbag controller निकालकर आखिरी करीब 30 सेकंड पढ़े जा सकते हैं। airbag controller में छोटी लेकिन non-volatile memory होती है और आमतौर पर टक्कर में भी बच जाती है
इसमें speed, कई axes पर acceleration, steering·braking·power inputs, और airbag system ने क्या किया, इसकी detailed जानकारी होती है[1]
मूल रूप से इसे airbag algorithms को tune करने के लिए बनाया गया था, और समय के साथ गलत तरीके से airbag deploy होना लगभग शून्य के करीब हो गया
घातक हादसे का विश्लेषण करने के लिए जरूरी basic जानकारी है: टक्कर के समय speed, टक्कर से 10 सेकंड पहले speed, accelerator pedal और brake inputs, हादसे से पहले steering और lateral acceleration जैसी चीजें। इसमें accident scene की जानकारी जोड़ दें, तो जानने योग्य ज्यादातर बातें पता चल जाती हैं
law enforcement agencies कभी-कभी यह device पढ़ती हैं जब साफ न हो कि क्या हुआ था, लेकिन routine तौर पर नहीं करतीं
[1] https://www.nhtsa.gov/sites/nhtsa.gov/files/fmvss/EDR_QAs_11...
जिन हादसों में airbag deploy नहीं हुआ, उन्हें भी नहीं गिनती। जैसा कहा, modern airbag systems सिर्फ “speed > x और collision = true तो deploy” नहीं करते, बल्कि कई parameters का इस्तेमाल करते हैं
इसलिए अगर कोई किसी को 30 miles प्रति घंटा की रफ्तार से तिरछे angle से टक्कर मार दे और कई factors की वजह से airbag न खुले, तो Tesla कहती है, “ठीक है, accident नहीं”
या अगर बहुत गंभीर टक्कर आदि के कारण airbag deploy हो ही न सके, तब भी Tesla के मानदंड के हिसाब से वह “accident नहीं” बन जाता है