Afetlerin öngörülebilirliği ve zarar azaltma bağlamında yapay zekânın kullanımı ve etkinliği: Literatür analizi
The use and effectiveness of artificial intelligence in the context of predictability of disasters and mitigation: Literature analysis
Yazar: GARİP AKGÜN
Danışman: DOÇ. DR. SELİM ÇAPAR
Jandarma ve Sahil Güvenlik Akademisi / Güvenlik Bilimleri Enstitüsü / Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Kamu Yönetimi = Public Administration
Dizin: Afet yönetimi = Disaster management ; Büyük veri = Big data ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Konusu "Afetlerin Öngörülebilirliği ve Zarar Azaltma Bağlamında Yapay Zekânın Kullanımı ve Etkinliği: Literatür Analizi" olan bu araştırmanın amacı, içinde bulunduğumuz büyük veri çağında afet yönetim sistemlerinde yapay zekâ ve büyük veri ile farklı algoritma türlerinin tahmin sistemlerinde nasıl kullanıldığını araştırmaktır. Araştırma genelinde Uluslararası Acil Durum Veritabanının (EM-DAT) kamuya açık verilerinden faydalanılmış, 1900-2023 yılları arasında gerçekleşmiş olan afetler incelenerek üzerinde en çok çalışma yapılan türler analiz edilmiştir. Sahip olunan verilerin büyüklüğü ve doğruluğuna bağlı olarak senaryoların oluşturulması, analiz sürecinin kısalması ve tahmin doğruluklarının artırılabilmesinde yeni olanaklar ortaya çıkmaktadır. Modern afet yönetimi olarak bilinen sistemler; risk ve zarar azaltma, hazırlık, müdahale ve iyileştirme aşamalarından oluşmaktadır. Teknolojinin gelişimi ile birlikte bu aşamalarda ve her bir sorun alanında günden güne yeni uygulamalar geliştirilmektedir. Büyük verinin oluşturulmasını sağlayan teknolojiler, büyük verinin kendisi, öğrenme ve değerlendirme algoritmaları da bu tez çalışmasında incelenen konular arasında yer almaktadır. Literatürde yer alan ve belirli kriterlere göre bu araştırmaya dahil edilen makaleler, afet ve yapay zekâ türleri arasındaki ilişkiler ve içerik bakımından incelenmiştir. Ulaşılan istatistiki veriler ışığında, büyük veri, yapay zekâ ve bunlarda kullanılan algoritmaların, bütünleşik afet yönetim sistemlerinde etkinlik ve performansta iyileşme ve yenilikler getirdiği, aynı zamanda bu tür araştırmaların ve teknolojik gelişmelerin zaman içinde ivme kazandığı bu tez çalışmasında gösterilmiştir.

Abstract:
The aim of this research, the subject of which is "The Use and Effectiveness of Artificial Intelligence in the Context of Predictability of Disasters and Mitigation: Literature Analysis", is to investigate how artificial intelligence and big data and different types of algorithms are used in disaster management systems in the big data era we are in. Throughout the research, publicly available data of International Emergency Database (EM-DAT) were used, disasters that occurred between 1900 and 2023 were examined and the most studied types were analysed. Depending on the size and accuracy of the available data, new possibilities emerge in creating scenarios, shortening the analysis process and increasing the accuracy of prediction. The systems known as modern disaster management consist of risk and damage reduction, preparedness, response and recovery stages. With the development of technology, new applications are being developed day by day in these stages and in each problem area. The technologies that enable the creation of big data, big data itself, learning and evaluation algorithms are among the topics examined in this thesis. The articles in the literature, which were included in this research according to certain criteria, were analysed in terms of the relationships and content between disaster and artificial intelligence types. In the light of the statistical data obtained, it has been shown in this thesis that big data, artificial intelligence and the algorithms used in them bring improvements and innovations in efficiency and performance in integrated disaster management systems, and that such researches and technological developments have gained momentum over time.