Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2023
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Semih KELLECİ
Danışman: Nilgün Görer Tamer
Özet:
Kentlerin dinamik yapısını anlamak için sosyal medyanın sunduğu olanaklar, geleneksel analiz yöntemlerinin ötesinde araçlar sunmaktadır. Kentin gündelik hayatına dair ritimleri sosyal medya verilerinin örüntüleri ile okumak mümkündür. Tez kapsamında Lefebvre’in ritimanaliz yöntemi ile ortaya koyduğu doğrusal ve döngüsel ritim kaynaklarının turizm yerleşimlerinde ortaya çıkışları ve dağılımları incelenmiştir. Bu yönüyle tez siber uzayda, yer kodlu sosyal medya verisinin bıraktığı izlerin analiziyle kentsel ritimlerin okunmasında alanyazına yeni bir yöntem önermektedir. Bunun için OmniSci şirketinin web tabanlı olarak, 6 saatlik dilimler içinde yayınladığı 19.800 yer kodlu tweet, 4 yıllık bir aralıkta yıllık turizm sezonu odaklı olarak toplanmış ve ritim tipolojilerine göre gruplandırılmıştır. Farklı büyüklük ve niteliklerde turizm karakteri sergileyen Amasra, Bodrum, Çeşme, Erdek ve Foça yerleşimlerinin sınırları, bulundukları yarımadalar veya sahil kuşaklarının artalanlarını da dahil edecek şekilde çalışma alanları belirlenmiştir. Bu yerleşimler için 2017-2018-2019 ve 2020 yıllarının günlük, haftalık, aylık, sezonluk ve yıllık ritimleri incelenmiş, turizm sezonu tweet atımları üzerinden incelenerek yerleşimlerin doğrusal ve döngüsel ritimler ortaya konmuştur. Lefebvre’in ritimanaliz olarak nitelediği yöntem ile tariflediği ritim tipolojilerinin güvenilirliği tweet atımları verisi kullanılarak SPSS 22 paket programı aracılığı ile analiz edilmiştir. Kaynağına ve türüne göre farklılaşan ritimlerin, zaman içindeki dönüşümleri üzerinde durulmuş, her bir yerleşim özelinde farklılaşan turizm karakterini yansıtan tweet atımları ve zamansal tekrarlarının olduğu tespit edilmiştir. Buna göre turizm yerleşimlerinde sezonunu belirleyen faktörler, sezonun açılış ve kapanışı, yerleşimlerin günlük, haftalık ve yıllık ritimleri, bu ritimlerin belirleyicisi olan doğrusal ve döngüsel faktörler, pandemi gibi aritmi unsurlarının etkileri ortaya konmuştur. Bu yeni veri kaynağının kullanımıyla, kentsel çalışmalarda mekan kullanımının yoğunluğunu ve zamansallığını bir arada dinamik bir şekilde ele almak mümkündür. Sonuç olarak mevcut geleneksel kentsel analiz yaklaşımlarına göre keşfedici metot ile daha derinlemesine bilgiye ulaşmak için alternatif fırsatlar oluşmaktadır.
Anahtar Kelimeler : Ritimanaliz, turizm sezonu, Twitter, yer kodlu veri, gündelik hayat, keşfedici metot