Konumsal analiz yöntemleri ve makine öğrenmesi entegrasyonu ile kitle kaynaklı verilere dayanarak rekreasyonel hareketliliğin haritalanması: Eskişehir örneği
Mapping recreational mobility based on crowdsourced data with the integratıon of spatial analysis methods and machine learning: The case of Eskişehir
Yazar: AHMET USLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN UYGUÇGİL
Eskişehir Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Uzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Jeodezi ve Fotogrametri = Geodesy and Photogrammetry ; Turizm = Tourism
Dizin: Kitle kaynak = Crowdsourcing ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Rekreasyonel aktiviteler = Recreational activities ; Zaman analizi = Time analysis

Özet:
Rekreasyonel hareketliliğin izlenmesi, sürdürülebilir turizm destinasyonlarının yönetiminde önemli bir husustur. Mevcut bilgi ve iletişim teknolojileri, rekreasyonel hareketlilik hakkında veri toplamak için yenilikçi yollar sunmaktadır. Konum tabanlı sosyal medya platformları, insanların hareketlerini ve davranışlarını analiz etmek için büyük veri kümeleri sağlamaktadır. Bu çalışmada, kitle kaynaklı sosyal medya verilerine dayalı olarak mekânsal-zamansal analiz yöntemleri ve makine öğrenmesi entegrasyonu ile Eskişehir destinasyonunda rekreasyonel hareketliliğin modellenmesi ve haritalanması 
amaçlanmıştır. Çalışma, Foursquare, Flickr ve Twitter platformlarından coğrafi etiketli verilerin elde edilmesi, elde edilen verilerin resmi ziyaretçi verileri ile arasındaki korelasyonun araştırılması, kullanıcıların turist ve şehir sakini olarak sınıflanması, zamansal analiz, yoğunluk analizi, makine öğrenmesi tekniği kullanılarak kentsel turizm ilgi alanlarının çıkarılması, karmaşık ağ teorisine dayalı mekânsal-zamansal akış haritalarının oluşturulması ve mekan zaman küpü tabanlı trend analizi ve sıcak nokta analizi uygulamalarını içermektedir. Çalışmanın sonuçları, rekreasyonel faaliyetlerin mekânsal-zamansal dinamiklerini analiz etmede coğrafi etiketli sosyal medya verilerinin önemini ve kullanım potansiyelini ortaya koymaktadır. Çalışmanın, kentlerin sürdürülebilir kalkınmasını sağlamak amacıyla turizm destinasyonu planlaması ve pazarlaması ile ilgilenen yöneticilere, araştırmacılara ve turizm endüstrisinin tüm paydaşlarına önemli faydalar sağlaması beklenmektedir.

Abstract:
The monitoring of recreational mobility is an important aspect in the management of sustainable tourism destinations. Current information and communication technologies provide innovative ways to collect data on recreational mobility. Location-based social media platforms provide large datasets to analyze the movements and behaviors of humans. In this study, it is aimed to modelling and mapping recreational mobility in Eskişehir destination with spatial-temporal analysis methods and machine learning integration based on crowdsourced social media data. The study includes applications of 
obtaining geotagged data from Foursquare, Flickr and Twitter platforms, investigating the correlation between the obtained data and official visitor data, classification of users as tourist and citizen, temporal analysis, density analysis, extraction of urban tourism interests using machine learning technique, creation of spatio-temporal flow maps based 
on complex network theory and space time cube based trend analysis and hotspot analysis. The results of the study reveal the importance and usage potential of geotagged social media data in analyzing the spatio-temporal dynamics of recreational activities. The study is expected to provide important benefits to all stakeholders of tourism industry, researchers and managers interested in marketing and planning tourism destination to ensure sustainable development of cities.