Yapay Zeka ile Tarihi Çevrede Mekan Dizimi: Uşak Geleneksel Konutlarının Tipolojik Sınıflandırılması
Space Syntax in Historical Environment with Artificial Intelligence: Typological Classification of Uşak Traditional Houses
Yazar: Güvlü Erhan, Gizem; Şimşek Tolacı, Seda
Dergi: Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Part C: Tasarım ve Teknoloji, Vol. 13 No. 3, 2025
Anahtar kelimeler: Information Systems (Other) ; Bilgi Sistemleri (Diğer) ; Architectural Engineering ; Mimari Mühendislik ; Space Syntax,Artificial Intelligence,Machine Learning,Uşak Traditional Houses ; Mekan Dizim,Yapay Zeka,Makine Öğrenmesi,Uşak Geleneksel Konutları

Kültürel miras niteliği taşıyan geleneksel konutlar, yalnızca fiziksel yapıları değil barındırdıkları mekan-insan ilişkileri bakımından korunması gereken, kültürel normların yansıtıcısı görevini üstlenen ögelerdir. Bu ilişkilerin bilimsel biçimde çözümlenebilmesi için mekânsal örgütlenme mantığının çağdaş yöntemler ile detaylı bir şekilde analiz edilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada mekansal kurgunun sayısal kimliğini ortaya çıkaran ve mekandaki sosyal mantığı nicel olarak analiz etmemizi sağlayan ‘mekan dizimi’ yöntemi ile topluluklar arasındaki kültürel farklılıklara göre şekillenen mekânsal kurgular ‘yapay zeka algoritmaları’ ile bütünleştirilerek incelenmiştir. Geleneksel Türk konutlarındaki kültürün mekânsal yansımasının ortaya koyulabilmesi için mekan dizim teorisi ile yapay zekanın sınıflandırma gücünü birleştirmek amaçlanmıştır. Çalışmada geleneksel Uşak evlerinden seçilen 12 konutun morfolojik analizleri yapılarak mekânsal ilişkileri ortaya konulmuştur. Elde edilen derinlik, entegrasyon, bağlanırlık gibi metrikler Python diliyle işlenerek yapay zekâ destekli sınıflandırma modeli oluşturulmuştur. Denetimli öğrenme yaklaşımına dayalı XGBoost algoritması kullanılarak tipoloji tahminleri gerçekleştirilmiştir. Bulgular, geleneksel konutların mekânsal yapısının yapay öğrenme sistemleri tarafından başarılı şekilde ayrıştırılabildiğini göstermektedir. Bu yöntem, kültürel mirasın dijital analizine yönelik yeni bir metodolojik yaklaşım sunmaktadır.

Traditional houses, which are considered as cultural heritage, are not only physical structures but also elements that reflect cultural norms and should be protected in terms of the space-human relations they contain. In order to solve these relations scientifically, the spatial organization logic should be analyzed in detail with contemporary methods. In this study, the spatial organization that is shaped according to cultural differences between communities was examined by integrating the ‘space syntax’ method, which reveals the numerical identity of the spatial structure and allows us to quantitatively analyze the social logic in the space, with the ‘artificial intelligence algorithms’. In order to reveal the spatial reflection of the culture in traditional Turkish houses, it was aimed to combine the classification power of artificial intelligence with the space syntax theory. In the study, morphological analyzes of 12 houses selected from traditional Uşak houses were made and their spatial relations were revealed. The obtained metrics such as depth, integration, and connectivity were processed in the Python environment and an artificial intelligence-supported classification model was created. Typology estimates were made using the XGBoost algorithm based on a supervised learning approach. The findings show that the spatial structure of traditional houses can be successfully separated by artificial learning systems. This method offers a new methodological approach to the digital analysis of cultural heritage.