把交通事故減少到最低限度是俄羅斯政府和城市當局的優先任務之一。彼得大帝聖彼得堡理工大學認為，清楚而系統地瞭解哪些因素會增加道路事故的可能性，尤其是導致最嚴重事故的因素，有助於實現這一目標。為了創建一個未記錄的事故原因和影響其規模的因素的數據庫，大學研究人員使用了所謂的計算機機器學習（人工智能的方法之一）。 研究結果發表在《可持續性》（Sustainability）雜誌上。
“在這項研究中，使用序數概率模型來確定各種影響因素（道路交通基礎設施的缺陷、人為因素、照明、天氣條件、車輛特性）、與事故後果嚴重程度之間的關係，” 聖彼得堡理工大學工業管理、經濟和貿易研究所的專家瑪利亞·羅季奧諾娃（Maria Rodionova）介紹說。
研究人員繼續說，最重要的是，缺乏道路照明會增加道路事故的致死率（10.3-13.9%）。 同時，雨雪形式的降水也將致命事故的可能性增加了1.3-1.7%。聖彼得堡理工大學的研究人員把車廂內的乘客數量歸為人為因素：車內的每個人都會將緊急情況下嚴重受傷的可能性上調3.9%。
根據聖彼得堡理工大學的分析，40.5%的男性司機在發生交通事故時嚴重受傷，32%的女性司機發生事故時嚴重受傷。在對司機非重傷的道路交通事故的統計中，情況正好相反：女性代表的先例較多，而男性則較少。 另外，聖彼得堡理工大學確信，汽車的顏色甚至會影響事故率。
“平均而言，更具侵略性的司機可能選擇更鮮艷的車型，反之亦然，這些也是標誌。進一步研究這個方向將使我們能夠在考慮到他們的行為特徵的情況下，為駕駛員的專業培訓提供補充，”聖彼得堡理工大學工業管理、經濟與貿易研究所副教授安吉·斯赫韋季阿尼（Angi Skhvediani）說。
這位科學家補充說，白色汽車發生事故的頻率較低，因為它們在路上更顯眼。藍色和綠色的汽車更容易與其它汽車發生碰撞。