Türkiye'de kentler için yaşanabilirliğin CBS, sivil bilim ve makina öğrenmesi yöntemleri kullanılarak belirlenmesi
Determination of liveability for turkish cities using GIS, citizen science and machine learning methods
Yazar: İLKER YÖRÜK
Danışman: DOÇ. DR. SULTAN KOCAMAN GÖKÇEOĞLU
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Geomatik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu çalışmada Türkiye'de kentlerde yaşanabilirliğin ölçülebilmesi için coğrafi bilgi sistemleri (CBS), sivil bilim (vatandaş bilimi) ve makina öğrenmesi yöntemlerine dayalı yöntemler incelenmiş ve bir yaklaşım geliştirilmiştir. Tez kapsamında ulusal ve uluslararası literatürde yer alan yaşanabilirlik dizinleri incelenmiştir. Türkiye'deki şehirler için eğitim, sağlık, güvenlik, ulaşım, çevre, kültürel ve ekonomik olanakları gibi yaşanabilirliği etkileyen temel kategoriler ve bu kategorilerin alt kriterleri belirlenmiş; konumsal ve konumsal olmayan verilere dayalı kentsel yaşanabilirlik kestirimi yapabilecek makina öğrenmesi yöntemleri analiz edilmiştir. Kestirim için çok değişkenli doğrusal regresyon ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılmıştır. Temel kriterlerin ölçülmesinde açık kaynak konumsal veri kaynağı olan OSM (Open Street Map) ve Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) Başkanlığı verilerinden faydalanılmıştır. Ayrıca model eğitiminde bağımlı değişken olarak Türkiye'deki iller için yapılan anket sonuçları kullanılmıştır. Hem yaşanabilirlik anketi hem de OSM verilerinin kullanımı, bu kapsamdaki çalışmalarda sivil bilim yöntemlerinin kullanılmasının mümkün olduğunu ortaya koymuştur. Ancak veri kalitesi ve gösterge setlerinin yeterliliği tartışmaya açık bulunmuştur. Önerilen çalışma bu alanda gerçekleştirilen ilk örneklerden biridir. Konumsal veri çeşitliliği ve kalitesinin artması, ayrıca kentlerde yaşayanlardan alınan yaşanabilirlik değerlendirmelerinin artması ile yöntemlerin uyarlanması ve tahmin sonuçlarının iyileşmesi beklenmektedir. Önerilen yaklaşım, kentlerdeki yaşanabilirlik seviyesinin iyileştirilmesi için nesnel ve izlenebilir ölçütlerin geliştirilmesinde yerel yönetimlere fayda sağlayabilir ve kentsel sürdürülebilirliğe ve katılımcı planlama hedeflerine katkıda bulunabilecek potansiyele sahiptir.

Abstract:
In this study, an approach based on geographic information systems (GIS), citizen science (CitSci) and machine learning (ML) methods was developed in order to assess liveability in Turkish cities. Within the scope of the thesis, livability indices in national and international literature were investigated. The main categories influencing the liveability such as education, health, safety, transportation, environment, cultural and economic opportunities for cities in Turkey and their sub-criteria were determined; and two ML approaches was investigated for their performances to predict the liveability using spatial and non-spatial datasets. The multivariate linear regression and the artificial neural networks (ANN) methods were employed in the prediction. In order to obtain the metrics to assess the defined criteria, OSM (Open Street Map), which is an open source geospatial data source, and Turkish Statistical Institute (TÜİK) data were utilized. For the model training, the survey results on the liveability obtained in a Citizen Science initiative within the thesis were used as the dependent variable. The use of both the OSM data and the volunteer contributions in the study has demonstrated the usability of Citizen Science methods for urban liveability assessment. However, the OSM data quality and the sufficiency of the selected criteria require further investigations and are open for  discussion. The study demonstrates one of the first examples in this field. It is anticipated that by increasing the data diversity and quality, as well as the amount of citizen contributions on the liveability assessments, the accuracy of the prediction results will increase and the methods can be tuned. The proposed approach can be useful for local governments to develop objective metrics, that can as well be monitored, for the improvement of quality of lives in cities; and can contribute to the urban sustainability and participatory planning goals.