menu Menu
เจาะข้อมูลอุบัติเหตุ 4 แสนกรณีช่วงเทศกาลจากปี 2551-2558
By ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์ Posted in published on September 1, 2017 0 Comments 28 words
ขึ้นค่าแรงขั้นต่ำ: ดีไม่ดีดูอย่างไร Previous 3 แนวคิดลงทุนกับลูกในยุคแข่งขันสูง Next

วันนี้ผมเก็บ “ภาพเด็ดๆ” ซึ่งมาจากข้อมูลจริงเกี่ยวกับปัญหาใหญ่อันดับต้นๆ ของประเทศไทยมาให้ดูกันครับ

นั่นก็คือปัญหาที่ว่า “ทำไมถึงมีผู้ได้รับบาดเจ็บและเสียชีวิตบนท้องถนนมากมายเหลือเกิน?” 

ใน Top 20 ประเทศที่มีการเสียชีวิตจากอุบัติเหตุบนท้องถนนมากที่สุด มีประเทศด้อยพัฒนาจากทวีปแอฟริกา 18 ประเทศ  ที่เหลือคือ อิหร่าน กับ ไทย (เราติดอันดับ 2 ของโลกรองจากลิเบีย) โดยมีการคาดไว้ว่าทุกๆ ปี เราจะสูญเสียพี่น้องชาวไทยไปประมาณ 24,000 คนเพราะอุบัติเหตุพวกนี้

ที่น่าโมโหเป็นเพราะว่าอุบัติเหตุมันเป็นอะไรที่ป้องกันได้

และขอบอกก่อนเลยว่าบทความนี้ยิ่งอ่านยิ่งเศร้า ยิ่งผมล้างข้อมูลและเอาหยิบมา plot ยิ่งน่าหดหู่

แต่ที่ต้องการเอา visualization มาแชร์ให้พวกเราเก็บไปช่วยๆ คิดกันเป็นเพราะว่าปัญหาอุบัติเหตุที่คร่าชีวิตคนเป็นปัญหาที่ละเอียดอ่อนและซับซ้อนมาก มีตัวแปรจำนวนมากที่กระทบโอกาสการเกิดของมัน ไม่ว่าจะเป็นคุณภาพของถนน ความเร็วและประเภทของยานพาหนะ ความรักชีวิตของคนขับ พฤติกรรมดื่มสุรา การคาดเข็มขัด ความหย่อนยานของกฎหมาย ไปจนถึงความเร็วของหน่วยฉุกเฉิน เพราะฉะนั้นมันถึงแก้ยาก ถ้าแก้ผิดตัวแปร หรือแก้ไม่ครบ ปัญหานี้จะยังอยู่ต่อไป

ข้อมูลในบทความนี้ดาวน์โหลดฟรีได้จาก data.go.th  เป็นข้อมูลรายกรณีผู้ที่ได้รับบาดเจ็บจากอุบัติเหตุบนท้องถนนในช่วงปีใหม่และสงกรานต์ จากทั่วประเทศ ที่เข้าใจว่าเก็บโดยโรงพยาบาลตั้งแต่ปีพ.ศ. 2551 ถึง 2558 (สงกรานต์มีแค่ถึง 2557)  เป็นข้อมูลที่ค่อนข้างละเอียดมาก เป็นรายวัน/เวลา ลึกสุดที่ระดับจังหวัด มีบอกว่าผู้ได้รับบาดเจ็บสุดท้ายเข้า admit กี่วัน และสุดท้ายเสียชีวิตหรือไม่ อีกทั้งยังบอกด้วยว่ารถที่ขับเป็นรถอะไร ชนกับใคร ดื่มสุราไหม (รู้สึกว่าใช้ถามหรือพยาบาลสังเกตเอา) รวมถึงพฤติกรรมการใช้เข็มขัดกับหมวกกันน็อค

สิ่งที่ควรทราบก่อนอ่านบทความนี้คือ:

  1. นี่เป็นข้อมูลของผู้ได้รับบาดเจ็บเท่านั้น ไม่รวมพวกที่ไม่ได้รับบาดเจ็บ  จึงน่าจะเป็นไปได้ว่าอัตราการดื่มสุราน่าจะสูงกว่าในหมู่ผู้ขับขี่ทั่วไป (อันนี้ไม่มีข้อมูลครับ) และอัตราการคาดเข็มขัดหรือใส่หมวกก็น่าจะน้อยกว่าคนทั่วไป ถ้าเราเชื่อว่าพฤติกรรมเสี่ยงมันทำให้คนเราขับแย่ลง
  2. ข้อมูลเหล่านี้คงเป็นแค่ subset ของผู้ได้รับบาดเจ็บ เพราะบางทีอาจไม่ได้ไปโรงพยาบาล และบางจังหวัดผมพบว่าในข้อมูลว่าเหมือนไม่ได้เก็บในบางปี

ด้วยเหตุนี้ กราฟเหล่านี้จึงเป็นเพียงหลักฐานเบื้องต้น ไม่สามารถพิสูจน์ได้ว่าตัวแปร x ก่อให้เกิดตัวแปร y มากขึ้น เป็นแค่การแสดงข้อเท็จจริงผ่านตัวเลขทางสถิติเช่น ค่าเฉลี่ยหรือสัดส่วน

เอ้า! ถ้าพร้อมแล้วก็ไปดูกันเลยว่าข้อมูลนี้มันบอกอะไรเราได้มากกว่าแค่เราติดอันดับ 2 ของโลกบ้าง

1. ยิ่งใกล้วันหยุดจริงยิ่งมีผู้ได้รับบาดเจ็บมาก

daysfromholiday

ที่เขาเรียกกันว่า 7 วันอันตรายคือเรื่องจริงนะครับ  แทบจะทำนายได้เลยว่าจะมีผู้ได้รับบาดเจ็บมากแค่ไหนในช่วงวันหยุดยาว

2. เยาวชนที่ได้รับบาดเจ็บ..ดื่มเป็นเร็วกว่าใช้เข็มขัด/หมวกกันน็อค

age and drinking

สำหรับภาพด้านบน มีข้อสังเกตดังนี้

1) ในกลุ่มผู้ได้รับบาดเจ็บ ผู้ชายมีอัตราดื่มสูงกว่าผู้หญิงทุกอายุ

2) เห็นกันจะๆว่ามีคนดื่มก่อนวัยอันควร (แต่ที่เห็นอายุ 2 ขวบแล้วดื่ม ผมไม่เข้าใจ คิดว่าอาจเป็น typo ในข้อมูล ข้อมูลดิบอาจจะตกเลขหลักหน่วย)

3) อัตราดื่มเฉลี่ยอยู่ที่เกิน 50% สูงจนน่ากลัวแต่ก็ไม่แปลกใจเพราะมันเป็นกลุ่มที่เกิดรถชนขึ้น

4) อัตราใช้เข็มขัดและหมวกกันน็อคต่ำจนน่าตกใจ เฉลี่ยแล้วแค่ 30 กว่า% อาจเป็นเพราะดื่มแล้วลืมหรือเปล่าอันนี้เราไม่รู้

5) ดูเหมือนว่าเยาวชนเราจะดื่มเป็นก่อนใช้เข็มขัดหรือหมวกกันน็อคอีกนะครับ

3.พฤติกรรมเสี่ยงแปรผันตามเข็มนาฬิกา

alc pro time

ความตาย สุรา และหมวกกันน็อค…เป็นไปตามเข็มนาฬิกาอย่างน่ากลัว

จากการเอาข้อมูลมา plot ตามเวลาที่เกิดอุบัติเหตุ จะพบข้อสังเกตที่น่าคิด 3 ข้อ

1) อัตราเสียชีวิต (death rate % สีแดง แกนขวา) สูงขึ้นเรื่อยๆ หลังบ่าย 4 ก่อนจะตกลงตอนเช้า

2) อัตราดื่มสุรา (สีเหลือง % แกนซ้าย) เกี่ยวเนื่องกับอัตราเสียชีวิตตามเวลาอย่างเห็นได้ชัด เริ่มไต่จากระดับต่ำสุดที่ 7 โมงเช้า (แต่เช้าเลย) ไปสูงสุดที่ประมาณเที่ยงคืนตีหนึ่ง

3) อัตราใส่หมวกกันน็อค/คาดเข็มขัด (สีเขียว % แกนซ้าย) เฉลี่ยแล้วไม่เคยสูงกว่า 25% เลยซักชั่วโมงนึงของวัน ต่ำลงเรื่อยๆ เมื่อเริ่มวัน ไปต่ำสุดแถวๆ สองทุ่ม อาจเป็นไปได้ว่ามีความเกี่ยวเนื่องกับการดื่มที่เพิ่มมากขึ้นตามเวลาด้วย

4. มี Cluster พฤติกรรมเสี่ยงตามแต่ละภาค

drink_safe_changwat

ที่เขาว่าภาคไต้ไม่ค่อยดื่มคงเป็นเรื่องจริง  และที่เขาว่าภาคเหนือขับรถอันตรายก็คงเป็นเรื่องจริง

จากการเอาข้อมูลมาแบ่งเป็นจังหวัดแล้ว plot แยกตามอัตราดื่มกับอัตรา “รักชีวิต” จะเห็น 4 อย่างที่น่าสนใจ

1) มี cluster พฤติกรรมแบ่งเป็นภาคๆ ค่อนข้างชัดเจน

2) ภาคเหนือ ภาคอีสาน ดูน่าเป็นห่วงพอสมควร ถึงจะไม่สามารถพูดถึงผู้ใช้ถนนทั่วไปได้ (เพราะ sample นี้คือแค่กลุ่มผู้ได้รับบาดเจ็บ) แต่มันดูแล้วน่าเสียดาย เพราะพฤติกรรมเมาแล้วขับกับการใช้เข็มขัด/หมวก มันเปลี่ยนกันได้ (แต่ยากหรือง่ายกว่าวิธีอื่นๆ นั้นอีกเรื่องนึง)

3) จังหวัดในภาคกลาง โดยเฉพาะที่ใกล้ๆ กรุงเทพฯ ทั้งสองอัตราดูดีกว่าจังหวัดอื่นๆ มาก อาจเป็นเพราะความเข้มงวดของกฎหมาย

4) ส่วนภาคใต้ ผู้ได้รับบาดเจ็บไม่ค่อยดื่มนัก แต่ก็ไม่ค่อยใช้ safety measures เท่าไหร่

5. ขับอะไร/ชนกับอะไรนั้นสำคัญ

Vehicle Pair

ภาพด้านบนค่อนข้างคอนเฟิร์มความเชื่อที่ว่ารถเล็กไม่ควรชนกับรถใหญ่ ส่วนที่รถใหญ่ได้รับบาดเจ็บกันมากๆ นั้นส่วนมากไร้คู่กรณีครับ

6. ย้ำว่าควรใส่หมวกกันน็อคและอย่าดื่มเวลาขับ

mhit

ที่เขาย้ำว่า “เมาไม่ขับ” หรือให้ “ใส่หมวกกันน็อค” มันมีเหตุผลจริงๆ!

เรื่องเมาไม่ขับนี่ไม่ค่อยได้ยินคนเถียง แต่ที่เคยได้ยินมาไม่น้อยคือคนขับมอเตอร์ไซค์บางคนคิดว่า “จะใส่หมวกไปทำไม ชนกับรถใหญ่ๆ ก็ไม่รอดอยู่ดี”

ตอนนั้นผมเองไม่มีคำตอบเพราะมันก็อาจจะเป็นอย่างนั้นจริงๆ ก็ได้ แต่ก็คิดว่าใส่หมวกยังไงก็น่าจะดีกว่าไม่ใส่นะ…

กราฟนี้แสดงโอกาสเสียชีวิต (death rate %) ในกลุ่มผู้ขับขี่มอเตอร์ไซค์ที่ไปชนกับรถที่ใหญ่กว่ารถเก๋ง โดยแบ่งตามพฤติกรรมการดื่มของคนขับกับการใส่หมวกกันน็อค

ไล่จากโอกาสเสียชีวิตมากสุดไปน้อยสุดเมื่อชนกับรถใหญ่ๆ:

– ดื่มสุรา + ไม่ใส่หมวก โอกาส 4%
– ไม่ดื่ม + ไม่ใส่หมวก โอกาสประมาณ 2%
– ดื่มสุรา + ยังมีสติใส่หมวก โอกาสประมาณ 1.6%
– ไม่ดื่ม + ใส่หมวก โอกาสประมาณ 1.2%

เห็น 4% ดูเหมือนน้อย แต่มันถือว่าสูงมากนะครับ และถึงแม้จะโชคดีไม่เสียชีวิต ก็คงเจ็บ (ในข้อมูลชุดนี้มีบอกด้วยว่า admit นอนโรงบาลกี่วัน ลองไปขุดดูได้ครับ)

7. เด็กๆ ควรระวังมอเตอร์ไซค์กับปิคอัพ

age and inj

ในกลุ่มคนเดินเท้าที่ได้รับบาดเจ็บนั้น แบ่งออกเป็นตามอายุ (แกน X) และประเภทรถที่เข้ามาชน (สี) พบว่า

1) เป็นเด็กๆ ถูกชนเสียมาก

2) เกือบทุกกรณีและทุกช่วงอายุ การบาดเจ็บของคนเดินเท้าเกิดขึ้นจากการถูกมอเตอร์ไซค์กับรถปิคอัพเฉี่ยวชน แต่ในกลุ่มเด็กๆ จะเป็นความเสี่ยงจากมอเตอร์ไซค์เสียมาก ระวังกันด้วยครับ

เห็นทั้งหมดนี้แล้ว คิดกันอย่างไร ไทยควรแก้ไขปัญหานี้จากมุมไหน คอมเมนต์กันมาได้ครับ

Big Data ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์ เศรษฐกิจ


Previous Next

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *

Cancel Post Comment

keyboard_arrow_up