5點看懂：第一，平台整合近六年事故調查報告、現場圖、照片、影像及違規紀錄，建立超過二十TB的結構化資料庫。第二，分析維度包括時間、地點、車種、碰撞型態與肇因，可交叉找出事故熱點。第三，示範路口大連路與自由路口事故由二〇二三年三十三件降至二〇二六年二十件。第四，和生路與建南路口改善後年事故率下降百分之二十八點五。第五，平台未來將介接施工事件與車流資訊，並導入客服與自動報表功能。
道路事故發生之後，除了統計事故件數，更重要的問題是：為什麼會撞、什麼時候容易發生。只有先回答這兩個問題，改善措施才有辦法對症下藥，而不是憑感覺調整路口。
屏東縣政府警察局建置的交通事故應用平台，就是從這個想法出發。平台整合近六年道路交通事故調查報告、現場圖、照片、影像及違規紀錄等資料，建立超過二十TB的結構化資料庫，讓過去分散各處的資料，變成可以交叉分析的整體。
過去事故資料量龐大且分散，分析多仰賴人工整理及經驗判斷，不僅耗時，也較難快速掌握事故特性。平台上線後，透過事故時間、地點、車種、碰撞型態及肇因等資訊交叉分析，可以協助找出事故熱點與主要成因，作為後續改善的依據。
這些分析結果，直接對應到道路工程、號誌、標誌標線及警力部署等改善方向。換句話說，平台不是只做統計報表，而是要成為交通治理的決策工具，讓交通治理逐步從仰賴人工彙整及經驗判斷，走向以數據為基礎的精準決策。
以屏東市大連路與自由路口為例，平台分析發現，事故主要涉及小型車及機慢車，以追撞、側撞為主，肇因包括不當駕車及未保持安全距離，且多集中於上午八時至九時的上班尖峰時段。
掌握這些特性之後，改善措施就有了明確方向。透過碰撞構圖掌握事故位置與型態後，配合道路環境研擬改善措施，在大連路增繪機車停等區及指向線，明確汽機車行駛與停等位置，降低機車穿梭車陣造成的追撞、擦撞及轉向衝突風險。
當地里長表示，過去大連路與自由路口在上下班時段車流量大，機車經常穿梭車陣，造成汽機車交織。改善初期，因為交通號誌增加、等待時間拉長，居民一度不太習慣；但隨著停等位置及行駛動線更加明確，逐漸感受到交通更順暢，事故情形也有所改善。
數字上的變化，印證了改善的方向。交通隊方面分享，大連路與自由路口整體事故件數由二〇二三年的三十三件降至二〇二六年的二十件；其中事故調查表明確標註為追撞及側撞的案件，也由六件減至二件。
另一處示範路口的改善幅度更大。屏東市和生路與建南路口，在二〇一八年至二〇二〇年間共發生一百一十二件事故、造成一百零二人受傷，平均每月發生三點一件事故、受傷二點八人。
經過事故分析及相關改善後，二〇二六年一月至九月期間，和生路與建南路口的事故為二十件、十九人受傷，即平均每月發生二點二件、受傷二點一人，年事故率下降百分之二十八點五，顯現改善後的成效。
這兩個路口的例子，說明了數據分析的價值：同樣是事故件數下降，背後的原因與改善手段卻不相同。有的路口問題在車流交織，有的路口問題在時段集中；只有先分清楚型態，工程與執法資源才不會用錯地方。
除了事故發生後找出問題、改善路口，累積的歷史資料也能運用在事故發生前的勤務規劃。這是平台另一個常被忽略的功能：用過去的資料，預測未來風險較高的時段與地點。
以中秋節為例，過往資料顯示中秋連假期間酒駕或夜間事故風險較為集中，這些資訊即可作為勤務部署的參考，讓有限警力精準投入需要的時段與地點，而不是平均分散在所有路段。
這種事前部署的思維，對警力有限的單位尤其重要。連假期間的勤務本來就吃緊，如果能事先知道哪個時段、哪類事故風險較高，巡邏與攔查的安排就能更有針對性。
交通改善也不是一次性工作。平台設有工程改善績效追蹤功能，可持續分析事故資料，作為調整號誌、道路設計及標誌標線的依據，形成分析、改善、追蹤、再修正的交通安全管理循環。
這個循環的意義在於，改善措施上路後，成效會被持續追蹤；如果數字沒有改善，甚至惡化，就代表方向可能需要修正，而不是放著不管。數據在這裡扮演的角色，是讓改善工作可以被檢驗。
未來，平台還會持續整合違規、拖吊等資料，並規劃介接交通主管機關的運輸資料流通服務，納入道路施工事件及交通旅遊單位的車流資訊，讓分析的維度更完整。
同時，平台也規劃導入客服及報表自動產出功能，提升分析效率。對第一線人員來說，報表自動化意味著可以把更多時間花在判讀與決策上，而不是花在整理資料上。
縣府交通旅遊單位也建置了道安分析儀表板，整合交通事故死亡人數、肇事熱點及近三年事故資料，提供道安會報決策參考及事故熱點預警。未來透過兩套平台相互輔助及跨局處合作，持續精進道路安全改善措施。
兩套平台分工的想像很清楚：一套從事故調查的微觀資料出發，找出路口層級的改善方向；另一套從整體死亡人數與熱點分布出發，提供決策層級的預警與參考。兩者搭配，才能兼顧細節與全局。
對用路人來說，這套做法的實際感受，可能就是某個路口的停等區變清楚了、標線變明確了、尖峰時段的警力出現位置更合理了。這些改變看起來不大，但累積起來，就是事故件數與傷亡人數的下降。
當然，數據平台不是萬靈丹。駕駛行為、車輛狀況、天候與道路施工等因素，都會影響事故發生；平台能做的是讓問題看得更清楚、改善更有依據，真正的成效仍須仰賴工程、執法與教育的配合。
後續值得關注的發展，包括平台介接施工事件與車流資訊的進度、客服與自動報表功能的導入時程，以及道安分析儀表板與事故應用平台如何實際搭配運作。如果這些整合都能到位，屏東的交通治理模式，或許能成為其他縣市參考的例子。
最終目標並不複雜：打造更安全的用路環境。而這次的經驗顯示，通往這個目標的路徑，不一定是更大的工程或更多的取締，而是先把已經存在的事故資料，好好地整理、分析、用起來。
