Büyük ölçekli konut projelerinde paydaş yönetimi: Bayes ağları modeli ile proje başarı olasılığı tahmini
Stakeholder management in large scale residential projects: Prediction of project success with bayesian network model
Yazar: SEHER ERSOY MARAŞ
Danışman: DOÇ. DR. ALMULA KÖKSAL IŞIKKAYA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mimarlık Ana Bilim Dalı / Yapı Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Mimarlık = Architecture ; İşletme = Business Administration

Özet:
Günümüzde yürütülen tüm projelerde, projelerin sonuçlarını etkileyen veya projenin sonuçlarından etkilenen tüm kişilerin, grupların, firmaların ve beraberinde süre gelen pazar faaliyetlerinin farklı ilgi ve etkileriyle karşılaşılır. Tüm bu proje süreçleri de bu karmaşık ilgi ve etki sistemi içinde yönetilir.  Proje ise; belirli bir süre ve belirli bir bütçe kapsamında belirlenen hedeflere ulaşmak için planlanan faaliyetlerin tümü olarak belirtilebilir. Bu tanımda bütçe ve zaman faktörlerinin yanı sıra dikkat edilmesi gereken bir diğer husus tüm faaliyetlerin belirli hedeflere ulaşmak için belirlenen temel olgu olduğudur. Ancak hedefe ulaşamayan birçok projenin ortak noktası faaliyet odaklı olunması ve proje paydaşlarının etkilerinin göz ardı edilmesidir. 
Başarılı bir proje, tüm faktörleri göz önüne alarak ihtiyacı analiz etmeyi, ortaya çıkan çözüm önerileri içinden en iyi alternatifi seçmeyi ve iyi bir planlamayı gerektirir. Bunun için ise öncelikli şart, finansal, çevresel etmenleri dikkate almanın yanı sıra projede yer alan paydaşların başlangıçtan itibaren sürece etkin bir biçimde dahil edilmesidir. Proje kapsamında paydaşların yönetimi, ihtiyaçların belirlenmesi, fikirlerin iyi analiz edilmesi, kullanılacak kaynakların ve kapasitelerin ortaya çıkarılması, iyi bir planlama, uygulama ve sürdürülebilirliğin sağlanması için en önemli unsurdur. Bayes ağ yaklaşımını kullanılarak genel yüklenicinin paydaş yönetim çerçevesine dayalı olarak proje başarı olasılığını ölçebileceği tahmin modeli geliştirmektir. Bu kapsamda literatür taramalarından yararlanılarak paydaş haritasının oluşturulabilmesi için alanında uzman 10 proje yöneticisi ile uzman panel gerçekleştirilmiştir. Sonrasında 34 sorudan oluşan bir anket çalışması hazırlanmıştır. Tamamlanmış büyük ölçekli konut projeleri üzerinden projelerin ve paydaşların özellikleri ve proje başarı sonuçları anket soruları çerçevesinde değerlendirilmiştir.  Proje verileri bayes ağları   metodu kullanılarak genel yüklenicinin proje başarı olasılığını tespit edebileceği tahmin modeli oluşturulmuştur. Bu model ile genel yüklenicinin önemli paydaşların projedeki konumunu belirlemesine ve bunların kontrolünde stratejiler geliştirmesi için objektif bir temel oluşturulur, böylece projenin başarısı üzerindeki olumsuz etkiler ortadan kaldırılabilir veya sınırlandırılabilir. Genel modelin doğruluk oranı %63, proje maliyetine uygunluk tahmini %84 ve güvenlik/kaza oranına yönelik tahmin ise %80'dir.

Abstract:
In all projects, individuals, groups, companies, and accompanying market activities that affect the results of projects or are affected by the results of the project encounter different interests and impacts. All these project processes are managed within this complex system of interest and impact. A project can be defined as all the planned activities to reach specific goals within a specified time and budget. In this definition, besides budget and time factors, another crucial point to consider is that all activities are based on reaching specific goals. However, a common point for many projects that cannot reach the goal is the focus on activities and the neglect of the effects of project stakeholders. 
A successful project requires analyzing the needs by considering all factors, selecting the best alternative from emerging solution proposals, and good planning. The primary requirement for this is the effective inclusion of stakeholders in the process from the beginning, besides considering financial and environmental factors. Managing stakeholders in the project, identifying needs, analyzing ideas, revealing resources and capacities to be used, good planning, implementation, and ensuring sustainability are the most important elements. The aim is to develop a prediction model that the general contractor can measure the probability of project success based on the stakeholder management framework using the Bayesian network approach. In this context, an expert panel was conducted with 10 project managers, and then a survey consisting of 34 questions was prepared to create a stakeholder map. The characteristics of projects and stakeholders were evaluated based on completed large-scale housing projects within the framework of survey questions. Project data was used to create a prediction model for the general contractor to measure the probability of project success using Bayesian networks. This model provides an objective basis for the general contractor to identify the position of key stakeholders in the project and develop strategies for them, minimizing or eliminating their adverse effects on the success of the project. The overall accuracy rate of the model is 63%, the prediction rate for compliance with the project cost is 84%, and the prediction rate for safety/accident rate is 80%.