Abstract
Günümüzde,
doğal afetler veya beşerî etkilerle üretilmiş mekânsal riskler, hızla artan
dünya nüfusunu daha da fazla tehdit eder olmuştur. Çarpık kentleşme, plansız
yapılaşma ve insanlığın, yeryüzünü bilinçsizce kullanımı, afet durumlarındaki
kayıpların artmasına yol açmaktadır. Bu durum, risk öncesi ve sonrası planlama
ve yönetim aşamalarında, daha etkili kararlar alınması gerekliliğini ortaya
çıkarmıştır. Afet yönetiminde, yalnızca fiziki etkenler değil, toplumun
sosyoekonomik ve demografik yapısı da göz önünde bulundurulmalıdır. Bu
bağlamda, “sosyal kırılganlık” kavramı öne çıkmaktadır. Aynı kategori
içerisindeki, diğer insanlara karşı dezavantaja sahip grup olarak
tanımlanabilen kırılgan grupların tespiti, risk anı, öncesi ve sonrası
açısından büyük önem arz etmektedir. Tehlikelerden korunma ve yeniden yapılanma
aşamalarında, risklere karşı toplumdaki birey ve grupların savunmasızlığını
ölçen kırılganlık kavramı, mekânsal verilerle entegre edildiğinde daha başarılı
sonuçlar elde edilebilmektedir. Zira, toplumu mekân ve sosyo-politik
değişkenlerden ayrı değerlendirmek eksik bir yaklaşım olacaktır. Bu noktada,
mekânsal problemlere karşı güçlü karar destek sistemlerine sahip olan Coğrafi
Bilgi Sistemleri (CBS), kırılganlık analizlerinde aranılan araçlardan olmuştur.
Sosyal kırılganlık değerlerinin spesifik bir alanda incelendiği bu çalışmada,
İzmir iline ait sosyal kırılganlık indeksi (SoVI) hesaplanıp, CBS yöntemleriyle
haritalandırılmıştır. Böylelikle, risk durumlarında öncelikli bölgelerin
tespiti ve bu bölgelerdeki sosyal grupların niteliksel ihtiyaçlarına yönelik
değerlendirme yapılması mümkün hale getirilmiştir.
References
- Akgül, A. ve Çevik, O. (2003). İstatistiksel Analiz Teknikleri. Ankara: Emek Ofset.
- Atalay, İ. (1994), Türkiye coğrafyası. Ege Üniversitesi Basımevi.
- Cutter ve Emrich (2016), Social Vulnerability Index (SoVI®): Methodology and Limitations
- Hair J. F., Anderson R. E., Tahtam R. L., Black W. C., (1998). Multivariate Data Analysis, Prentice Hall ; 374, New Jersey.
- Karagöz, S. (1991). “Faktör Analizi Tekniği Kullanarak Üniversite Öğrencilerinin Gazete Tercihinde Etkin Faktörlerin Belirlenmesi”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
- Khemka, A. (2003), A Colloborative Predictive Data Mining Model, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Faculty of University of Missouri-Kansas City, Missouri.
- Kline, P. (1994). An Easy Guide To Factor Analysis, Routledge, London.
- Kurtuluş, K. (1985). Pazarlama Araştırmaları. İstanbul: İstanbul Üniversitesi Yayın No: 2789.
- Mavhura ve diğerleri (2017), An approach for measuring social vulnerability in context: The case of flood hazards in Muzarabani district, Zimbabwe
- Nakip, M. (2003). Pazarlama Araştırmaları Teknikler ve (SPSS Destekli) Uygulamalar. Ankara:Seçkin Yayıncılık.
- Schmidtlein ve diğerleri (2008), A Sensitivity Analysis of the Social Vulnerability Index
- Tavşancıl, E. (2002). Tutumların Ölçülmesi ve SPSS ile Veri Analizi. Ankara: Nobel Yayıncılık.
- Özdamar, K. (2002). Paket Programlar ile istatistiksel Veri Analizi. Eskişehir: Kaan Kitabevi.
Abstract
For In recent time, spatial risks produced by natural disasters or human
impacts have been threatening the rapidly growing world population. Distorted
urbanization, unplanned construction and the unconscious use of human resources
lead to an increase in losses in disastrous situations. This situation revealed
the need to make more effective decisions in the planning and management stages
before and after the risk. In disaster management, not only physical factors
but also socioeconomic and demographic structure of society should be taken
into consideration. In this context, the concept of “social vulnerability”
stands out. Detection of vulnerable groups whom are disadvantageous groups of
people, has great importance for dealing with risks before and after they
occur. In the protection and recover stages, when the concept of vulnerability
is integrated with spatial data, better results could be obtained. It is not
appropriate evaluate the society apart from the spatial and socio-political
variables. At this point, Geographical Information Systems (GIS), which have
strong decision support systems against spatial problems, have been one of the
tools required in the analysis of vulnerability. In this study, social
vulnerability index (SoVI) of İzmir province was calculated and mapped with GIS
methods. Thus, it was made possible to identify priority regions in risky
situations and to evaluate the qualitative needs of social groups in these
regions.
References
- Akgül, A. ve Çevik, O. (2003). İstatistiksel Analiz Teknikleri. Ankara: Emek Ofset.
- Atalay, İ. (1994), Türkiye coğrafyası. Ege Üniversitesi Basımevi.
- Cutter ve Emrich (2016), Social Vulnerability Index (SoVI®): Methodology and Limitations
- Hair J. F., Anderson R. E., Tahtam R. L., Black W. C., (1998). Multivariate Data Analysis, Prentice Hall ; 374, New Jersey.
- Karagöz, S. (1991). “Faktör Analizi Tekniği Kullanarak Üniversite Öğrencilerinin Gazete Tercihinde Etkin Faktörlerin Belirlenmesi”, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul.
- Khemka, A. (2003), A Colloborative Predictive Data Mining Model, Yayınlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Faculty of University of Missouri-Kansas City, Missouri.
- Kline, P. (1994). An Easy Guide To Factor Analysis, Routledge, London.
- Kurtuluş, K. (1985). Pazarlama Araştırmaları. İstanbul: İstanbul Üniversitesi Yayın No: 2789.
- Mavhura ve diğerleri (2017), An approach for measuring social vulnerability in context: The case of flood hazards in Muzarabani district, Zimbabwe
- Nakip, M. (2003). Pazarlama Araştırmaları Teknikler ve (SPSS Destekli) Uygulamalar. Ankara:Seçkin Yayıncılık.
- Schmidtlein ve diğerleri (2008), A Sensitivity Analysis of the Social Vulnerability Index
- Tavşancıl, E. (2002). Tutumların Ölçülmesi ve SPSS ile Veri Analizi. Ankara: Nobel Yayıncılık.
- Özdamar, K. (2002). Paket Programlar ile istatistiksel Veri Analizi. Eskişehir: Kaan Kitabevi.
Details
| Primary Language | Turkish |
|---|---|
| Journal Section | Articles |
| Authors | |
| Publication Date | June 30, 2019 |
| Acceptance Date | June 29, 2019 |
| Published in Issue | Year 2019 Volume: 3 Issue: 1 |
