Снижение числа дорожно-транспортных происшествий с помощью People Analytics

Перевод статьи Reducing Workplace Accident using People Analytics в рамках нашего проекта переводы статей по hr-аналитике на английском. Автор - Memory Nguwi, организационный психолог из Зимбабве. Это его первая статья в нашем блоге, но точно не последняя.
Автор перевода - Алексей Скавитин, работал в Байкальском государственном университете, г. Иркутск, от ассистента, доцента и заведующего кафедрой экономики труда и управления персоналом до проректора. Сейчас - Начальник управления по работе с персоналом ФГКУ Росгранстрой, г. Москва. Профили - в фейсбуке, в контакте.
Итак

Снижение числа дорожно-транспортных происшествий с помощью People Analytics

В этом посте представлены результаты исследования по использованию психометрических тестов для прогнозирования дорожно-транспортных происшествий (ДТП) в транспортной компании из Зимбабве. Последствия ДТП серьёзны: они влияют на водителей, имущество клиентов, страховые тарифы и сами транспортные средства. Психометрическими тестами было проверено 54 водителя с целью выяснения, возможно ли предугадать характеристики вождения в случае найма новых сотрудников. Полученные результаты полностью изменили подход найма новых водителей, используемый нашей компанией-клиентом.

Для этого было протестировано 54 водителя местной транспортной компании в Зимбабве с помощью тестовой системы Fitness To Drive Plus Vienna. Результаты тестирования каждого водителя были сопоставлены с его данными о ДТП в период с 2014 по 2015 годы. Это позволило построить модель логистической регрессии (с использованием психометрических результатов и сведений о ДТП), которая разделяет водителей на условно «хороших» и «плохих».

Цели

Основная цель исследования - выяснить, какие психометрические характеристики могут быть использованы для определения водителей в качестве «хороших» и «плохих». Впоследствии построенная модель логистической регрессии предназначена для количественной оценки склонности водителей к ДТП с использованием оценок их психометрического тестирования.

Основные результаты

1. Было установлено, что психометрические характеристики человека могут быть использованы для прогнозирования склонности к ДТП.
2. Построена модель логистической регрессии, которая разделяет водителей на тех, кто вовлекался в ДТП, и водителей, у которых не было записи о ДТП, с показателем точности около 72% (в статье указано - accuracy - примечание Э. Бабушкина).
3. Измерения концентрации и реактивной стрессоустойчивости обнаружили статистически значимую связь со сведениями о ДТП.
4. Из проанализированных данных не следует значимых доказательств того, что обладатели удостоверений безопасного вождения (Defensive Driving Certificate, DDC) в меньшей степени подвержены авариям, чем лица без удостоверений. Другими словами, не выявлено существенных доказательств того, что лица, имеющие удостоверение, водят автомобиль лучше тех, у кого таких удостоверений нет.
5. Возраст водителя и стаж вождения с удостоверением безопасного вождения находятся в существенной взаимосвязи с количеством ДТП. У более старших и более опытных водителей вероятность аварий меньше, чем у более молодых и менее опытных водителей.

Кто попадает в большинство аварий?

Диаграмма показывает, что 26% несчастных случаев связаны с водителями в возрасте от 31 до 35 лет.

Диаграмма показывает распределение по опыту работы в компании. 52% ДТП за исследуемый период были связаны с водителями, недавно принятыми в компанию (имеющими 5-летний стаж работы и ниже).

60% водителей, попадавших в ДТП, не имели удостоверения безопасного вождения (DDC). С другой стороны, примерно 4 из 10 водителей обладали удостоверением безопасного вождения. Это в свою очередь поставило вопрос об обусловленности риска ДТП наличием удостоверения DDC.

Удостоверение безопасного вождения: трата времени и денег?

В нашем анализе отмечено отсутствие существенных доказательств того, что владельцы удостоверения DDC менее подвержены попаданию в ДТП, чем водители, не имеющие удостоверения. Другими словами, нет данных, подтверждающих, что наличие удостоверения DDC делает водителя менее подверженным авариям. Компании, инвестирующие в получение водителями удостоверений безопасного вождения, могут не ощутить сколь-нибудь значимой отдачи от этого.

Использование логистической регрессии для выявления риска ДТП

Была построена модель логистической регрессии, которая распределяет водителей на тех, кто подвержен попаданию в ДТП, и тех, кто менее подвержены авариям. Тест Fitness To Drive Plus Vienna имеет следующие области оценки, включенные в модель:

• Концентрация - это особая функция внимания, т.н. избирательное внимание. При управлении автомобилем оно задействуется каждый раз, когда один раздражитель необходимо отделить от других, а концентрацию нужно переключать с одного раздражителя на другой - например, при приближении к неконтролируемому перекрестку. Анализ аварийности показал, что большинство зарегистрированных ДТП связаны с невниманием.
• Реактивная стрессоустойчивость - включает способность человека к быстрой и точной реакции в состоянии стресса. С точки зрения психологии дорожного движения высокий уровень стрессоустойчивости особенно необходим в стрессовых ситуациях, с которыми сталкиваются профессиональные водители при вождении в крупных городах (Burgard, 2004). Многочисленные исследования показывают, что эффективность вождения ухудшается по мере увеличения умственной нагрузки.
• Периферийное восприятие - это восприятие предметов и раздражителей вне точки зрительной фиксации. Периферийное восприятие необходимо, например, для того, чтобы замечать транспортные средства или людей, появляющихся сбоку. В литературе, посвященной визуальным аспектам вождения (например, Rockwell et al., 1977; Hartmann 1980), периферийное восприятие рассматривается главным образом в связи с оценкой скорости, управлением транспортным средством и мониторингом среды вождения. Поскольку функции периферического восприятия являются важным аспектом вождения, предполагается, что недостатки или сбои периферийного восприятия являются основной причиной аварий.
• Скорость реакции - это время, которое проходит между появлением раздражителя и началом ответного механического движения. Высокая скорость реакции (короткое время) означает, что респондент хорошо реагирует на соответствующие раздражители или группы раздражителей с соответствующей скоростью.
• Скорость движения - эта оценка предоставляет информацию о скорости движения респондента. Высокая скорость (короткое время) означает, что в ситуациях реакции респондент хорошо выполняет запланированные последовательности действий с соответствующей скоростью.

Ниже приведены результаты модели логистической регрессии:

Как показано в таблице выше, только две (2) характеристики (области оценки) имеют существенную связь с риском ДТП для водителя (значения p-value менее 5%). Хотя модель выявила только две значимые области оценки, включение всех параметров в модель приводит к уточненной классификации профилей риска аварий водителей.

Точность модели логистической регрессии

Нами была использована нижеприведенная таблица классификации (матрица неопределенности, confusion matrix) для оценки достоверности модели логистической регрессии.

Модель логистической регрессии правильно классифицировала 72% водителей, пришедших на тестирование, т.е. модель поместила 72% водителей в ячейки A и D.

В приведенной выше таблице истинный положительный показатель модели составил 57%, то есть среди водителей, классифицированых как «плохие», 57% попадали в ДТП. Истинный отрицательный показатель модели составил 84%. Это означает, что среди водителей, классифицированых как «хорошие», 84% из них не попадали в ДТП в период с 2014 по 2015 годы.

Бизнес-кейс

Мы установили, что психометрические профили могут быть использованы для определения предрасположенности водителя к ДТП с достаточно высокой точностью. Это означает, что без каких-либо предварительных сведений о  ДТП компания может использовать соответствующие психометрические тесты, чтобы решить, стоит ли ей нанимать конкретного водителя.

Тот же подход может быть использован для определения потребностей в обучении водителей, уже работающих в организации. Если модель определила риск ДТП для конкретного водителя как слишком высокий, последнего можно перевести на другие участки работ в организации. Это позволит сократить расходы, понесенные в результате потенциальных ДТП. Такие расходы включают более высокие страховые взносы, затраты на ремонт, ускорение износа, потерю производительности, повреждение имущества клиентов и компании, коммерческие потери, потерю клиентов и даже гибель людей.

Демографические переменные, например, опыт вождения, могут быть искажены потенциальными водителями-кандидатами. По этой причине в процессе найма нами рекомендовано использовать психометрические тесты. Их преимущество в том, что они объективны и не могут быть искажены.

В нашем исследовании также отмечено, что риск попадания в ДТП одинаков как для лиц, имеющих удостоверения безопасного вождения, так и для не имеющих таковых. Это подтверждает наш подход к настоятельной рекомендации использования психометрических тестов.

__________________________________________________________

На этом все, читайте нас в фейсбуке, телеграмме и вконтакте