Planlanmış davranış teorisini kullanarak Türkiye'de ulaşım türü seçiminin modellenmesi
Modelling travel mode choice in Turkey by the theory of planned behavior
Yazar: BİRCAN ARSLANNUR
Danışman: PROF. DR. AHMET TORTUM
Atatürk Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Ulaştırma Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Ulaşım = Transportation ; İnşaat Mühendisliği = Civil Engineering

Özet:
Amaç: Bu çalışmanın amacı, çalışanların evden işe yolculukları için ulaşım türü (özel araç veya toplu taşıma) seçimlerindeki karar verme sürecini anlamayı ve seyahat türü seçimlerinin nasıl yapıldığını gelişmişlik olarak farklılık arz eden Antalya, Erzurum ve Iğdır illerinde incelemektir.
Yöntem: Çalışma Planlanmış Davranış Teorisi (PDT) modelini oluşturan yapılar genişletilerek gerçekleştirilmiştir. Çalışma üç temel aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada varsayım şartları sağlanan Kısmi En Küçük Kareler Yapısal Eşitlik Modeli (PLS-SEM) kullanılmıştır. İkinci aşamada Çoklu Grup Analizi (MGA) kullanılarak demografik değişkenlere göre farklılıklar ortaya konmuştur. Üçüncü aşamadaysa Yapay Sinir Ağları (ANN) ve Hafif Gradyan Artırma Makineleri (LGBM) yaklaşımları kullanılarak elde edilen bulgular PLS-SEM bulgularıyla karşılaştırılmıştır.
Bulgular: Özel araç kullanımı için niyete en çok etki eden faktörlerin algılanan norm ve kişisel eylemlilik olduğu belirlenmiştir. Davranışa en çok etki eden faktörlerin ise niyet, alışkanlık ve çevresel kısıtlamalar olduğu tespit edilmiştir. Toplu taşıma kullanımındaysa niyete en çok etki eden faktörler algılanan norm ve kişisel eylemlilik olarak kendini göstermiştir. Toplu taşımada davranışa en çok etki eden faktörlerse niyet ve çevresel kısıtlamalar olarak bulunmuştur. ANN modelinin ölçek bazında en yüksek R2 değerlerine sahip model olduğu belirlenmiştir.
Sonuç: Antalya, Erzurum ve Iğdır illerinde ulaşım türü tercihlerini belirlemede Genişletilmiş PDT (GPDT) modelinin etkinliği, hem PLS-SEM hem de ANN ve LGBM yaklaşımlarıyla belirlenmiştir. Bu çalışmanın ulaşım türü tercihlerini belirlemede özellikle önemli olan ölçeklere veya yapılara uygun müdahalelerde bulunulabilmesi amacıyla karar alıcılar ve politika belirleyiciler için yol gösterebileceği umulmaktadır.

Abstract:
Purpose: The primary objective of this study is to comprehend the decision-making process of employees when selecting between private vehicles and public transportation for their commuting. Additionally, it aims to investigate the factors influencing travel mode choices in the provinces of Antalya, Erzurum, and Iğdır, varying development levels.
Method: The study involved the expansion of the components comprising the Theory of Planned Behavior (PDT) model. The study consists three fundamental stages. The initial phase involved the utilization of Partial Least Squares Structural Equation Model (PLS-SEM), assuming that the necessary conditions were satisfied. During the second stage, Multiple Group Analysis (MGA) was employed to uncover variations based on demographic variables. In the third phase, the results obtained from the application of Artificial Neural Networks (ANN) and Lightweight Gradient Boosting Machines (LGBM) methods were contrasted with the findings obtained from PLS-SEM.
Findings: Perceived norms and personal agency were identified as the primary factors significantly impacting intention to use private vehicles. Intention, habit, and environmental constraints are primary behavior determinants. Public transportation usage intentions are significantly influenced by perceived norms and personal agency. The primary determinants of behavior are intentions and environmental constraints. ANN has consistently demonstrated highest R2 values among others.
Results: The efficacy of the Extended Theory of Planned Behavior (ETPB) model in ascertaining transportation mode preferences in the provinces of Antalya, Erzurum, and Iğdır has been proven through the utilization of PLS-SEM, ANN, and LGBM. This study aims to provide guidance to decision-makers and policy makers regarding interventions that are crucial in determining transportation type preferences, enabling them to make appropriate actions on observed and latent variables.