Planlama Alanında Coğrafi Konum Tabanlı Sosyal Medya Verilerinin Kullanımına Yönelik Literatür Değerlendirmes

İnternet ortamının kazandığı yeni özellikle birlikte yeni bir bilgi platformuna dönüştüğü görülmektedir. Günümüzde şehir planlamaya yönelik evrensel literatürde konum işaretli sosyal medya verileri kentsel sorunları çözümleme, sosyal mekâna yönelik yorumlamalar geliştirme konularında ele alınmaya başlamıştır. 1980 sonrası oluşan küreselleşme hareketi kentlerde farklı dönüşüm süreçlerini başlatmış ve paralel olarak sosyal davranış biçimleri, kentte yeni oluşan karmaşık, interaktif bilgi ağından ve akışından etkilenmiştir. Küreselleşme sonrası rekabetçi etkenler nedeniyle dinamik bir şekilde değişim/dönüşüm geçiren kentlerde ise şehir plancılarının yenilikçi/teknolojik çözümlemeleri planlama sürecine dahil etmesi gerekmektedir (N.-C. Chen, 2016).

Günümüzde “akıllı şehircilik (smart urbanism)” akımı altında ele alınmaya başlayan bu yeni eğilimde şehir plancıları; Twitter, Foursquare, Facebook, Swarm, Instagram, Flickr, TripAdvisor gibi sosyal medya platformlarından konum işaretli verilerin (yorum, fotoğraf, yer bildirimleri, etkinlikler vb.) alınmasını ve kente/planlamaya yönelik altlık oluşturacak şekilde derlenmesini hedeflemektedir (Goodspeed, 2013; Ciuccarelli ve diğerleri, 2014; Kitchin, 2014). Yapılacak bu derleme ise planların hazırlık sürecinde kentsel dinamiklerin, mekânsal okumanın yapılmasına kolaylık sağlamakta ve bu yapısı ile dolaylı bir yoldan kullanıcıların görüşlerinin planın hazırlık sürecine katılmasını sağlamaktadır (Baraniuk, 2013; Tasse ve Hong, 2014; Büyükdemirci ve Ercoşkun, 2017). Planın tasarım sürecinde konum işaretli sosyal medya verilerinin dahil edilmesi; kullanıcıların yoğunlaştığı iş alanlarının belirlenmesi, kentte kullanılmayan bölgelerin tespiti, en çok kullanılan park, meydan gibi kamusal noktaların tespiti, kentsel işlev alanlarında yapılan yorumların analizi, kentte gerçekleşen olayların neden/nerede/ne zaman sorgulamalarının yapılabilmesi, kullanıcıların yoğunlaştığı rotaların örüntüsünün ortaya konması ile uygun yaya ve taşıt rotalarının belirlenmesi vb. özellikleri bakımından yeni bakış açıları sağlayabilecektir (Girardin, Calabrese, Fiore, Ratti ve Blat, 2008; MIT, 2008; X. Chen, 2011; Cranshaw, Schwartz, Hong ve Sadeh, 2012; Noulas, Scellato, Mascolo ve Pontil, 2012; Komninos, Stefanis, Plessas ve Besharat, 2013; Y. Liu, Sui, Kang ve Gao, 2014; Zhan, Ukkusuri ve Zhu, 2014).

Brkovic ve Srteovic Brkovic (2013, s. 2) sosyal medya verilerinin şehir planlamada girdi sağlayabileceği başlıkları şu şekilde özetlemektedir:

• Nüfus örneklem büyüklüklerinin belirlenmesi ve veri madenciliğinin yapılabilmesi (dolaylı katılım),

• Bilgi sağlama,

• Kentteki kullanıcılar ile iletişim kurulması, anketlerin yapılması, görüşlerin alınması ve geri bildirim istenebilmesi,

• Halk katılımının sağlanabilmesi ve iş birliklerinin kurulabilmesi.

Ayrıca ilgili literatürde güncel bir bilgi akışının olması, uygulamanın kolay olması ve maliyetin olmaması bakımından planlama çalışmalarına girdi olarak sosyal medya verilerinin kullanımının uygunluğunu vurgulamaktadır (Brkovic ve Srteovic Brkovic, 2013; Tasse ve Hong, 2014; Smarzaro, Lima ve Davis, 2017). Örneğin B. Liu (2010) internetteki kullanıcıların yorumlarını incelediği çalışmasında; yorumlarda yapılacak içerik okumaları ile birlikte kentteki kullanıcıların mekânsal deneyimlerine ve/veya herhangi bir konudaki görüşlerine dair duygu analizlerinin (sentiment analysis) yapılabileceğini belirtmiştir. Twitter, Instagram, Facebook gibi sosyal medya sitelerindeki kullanıcıların yorumlarının içerik analizlerinin yapılması kentte yaşayanların genel psikolojik yapısına yönelik yorumların yapılabilmesini sağlamaktadır. Ek olarak Sagl, Resch, Hawelka ve Beinat (2012, s. 54) sosyal medya sitelerinde yapılacak yorumlamalar ile kentte geleneksel yöntemlerle takip edilemeyecek nitelikteki gizli davranış kalıplarının da bu yolla izlenebileceğini ve kentin sosyo-teknik örüntüsünün ortaya konabileceğini belirtmektedir. Örneğin Choudhury, Monroy-Hernández ve Mark, (2014) çalışmalarında, Twitter’daki kullanıcı paylaşımlarını inceleyerek 2010-2012 yılları arasında Meksika’da olan suçla mücadele sürecinin kentte yaşayanların psikolojik durumlarına olan etkilerini içerik analizleri ile incelemiştir. Ayrıca konum bazlı değerlendirmeler ile kullanıcıların yoğunlaştığı ve/veya etkileşim içinde olduğu noktalar ve kullanıcıların zaman içindeki etkinliklerinin örüntüsü tespit edilebilmektedir. Bir başka deyişle kentte en çok kullanılan ve kullanılmayan bölgelerin tespiti özellikle kentsel ölçekte soylulaştırılmış, kentsel yenileme gerektiren, korunması gereken vb. özel nitelikli bölgelerin tespitinde de yardımcı olabilecektir.

2008 yılında Massachusetts Institute of Technology bünyesinde bulunan MIT Senseable City Lab tarafından yapılan World’s Eye (Dünyanın Gözü) projesi kapsamında İspanya’da çekilmiş ve konum işaretli olarak Flickr sitesine yüklenmiş olan resimler incelenmiş sonucunda ise ülkedeki turist akışları, en çok gezilen noktalar tespit edilmiş ve gezi noktalarına ilişkin yorumlar derlenmiştir (MIT, 2008). X. Chen (2011) sanal ortamdan

elde edilen kentsel verileri kullanarak dinamik haritalar oluşturmaya yönelik çalışmasında; bu veriler yolu ile hazırlanacak haritaların gerçek zamanlı veri akışını yansıtabileceği ve fiziksel-sanal mekân arası etkileşimi incelemeye mümkün kılabileceğini belirtmiştir. GPS bilgili kullanıcı rotaları (Google Maps destekli kullanıcı sürüş ve yürüyüş rota/süre verileri), konum işaretli sosyal medya verileri kullanılarak eş zamanlı ulaşım haritaları hazırlanmıştır. Sonuç olarak, sanal ortamdan elde edilen verilerle eş zamanlı ve güncel haritaların hazırlanabildiği, ulaşım yapısındaki örüntülerin ortaya konabildiği ve kentteki kullanıcıların algısal süreçlerinin modellenebildiği belirtilmiştir. Noulas ve diğerleri (2012) Foursquare’deki kullanıcıların davranış psikolojileri ve yaşadıkları kentlerdeki görülen etkilerine yönelik büyük ölçekli çalışmalarında 111 günlük bir dilimde yaklaşık 12.000.000 adet kullanıcı paylaşımını incelemiş ve kolektif kullanıcı faaliyetlerinin mekânsal izlerine dair bir analiz yapmıştır. Analiz kapsamında kullanıcıların günlük ve haftalık davranış kalıpları ile kentteki aktivitelerin arası geçişler ile arazi kullanım yapısı arasındaki ilişkiyi incelemişlerdir. Çalışma sonucunda kentte kullanıcıların hafta içi ve hafta sonu en çok kullandığı mekânlar belirlenmiş, mekânlar arası geçişte hangi ulaşım aracının kullanıldığı ve hangi aktarma istasyonlarının kullanıldığı belirlenmiş; kentsel ritme ilişkin açıklamalar getirilmiştir. Büyükdemirci ve Ercoşkun (2017) sosyal medya sitelerindeki konum işaretli kullanıcı yorumlarını ve kullanıcıların mekândaki davranışları çözümlemeye yönelik çalışmasında; Ankara’da en çok vakit geçirilen kahve mekânları Foursquare ve Swarm sitelerindeki konum işaretli kullanıcı yorumları ile belirlenmiş ve en çok yer bildirimi yapılan kahve mekânlarının kentte yoğunlaştığı noktalar ile etkileyen faktörleri ayrıca müşteriler ile yapılan anket çalışmaları ile birlikte değerlendirilmiştir. Ayrıca son dönemde yapılan çalışmalarda (Munar ve Ooi, 2012; Ginzarly ve Teller, 2016; Stefano, 2017; Dameria, Akbar ve Indradjati, 2018; van der Hoeven, 2018) özellikle kültürel miras alanlarında turistlerin ve ziyaretçilerin yorumlarının analizi, yoğunlaştığı noktaların tespiti ve sonucunda bölgedeki sosyo-kültürel ağ örüntülerinin tespiti konusunda da sosyal medya verilerinin kullanılabilir olduğu belirtilmiştir.

2. Coğrafi Konum Tabanlı Sosyal Medya Verilerinin Kullanımına Yönelik