Evaluating the Digital Transformation of Cities with Multi-Criteria Decision-Making Techniques

Yıl 2021, Cilt: 5 Sayı: 2, 387 - 404, 30.12.2021

Mustafa Çoruh , Halil İbrahim Cebeci

https://doi.org/10.26650/acin.948458

Öz

The integration of mobile and digital technologies with sensors enables cities to become Digital and Smart City (SC), and thus to provide city services more productively and effectively. Therefore, measuring the weighted and unweighted Digital Transformation (DT) Level of cities has been determined as one of the important problems of cities. For this purpose, the indicators, dimensions and Critical Success Factors (CSF) affecting the DT of cities were determined through literature review, questionnaires and interviews. The effects of indicators, dimensions and CSFs on the weighted Urban Digitalization Index (UDI) calculation were investigated. The Questionnaire answered by the municipality Information System (IS) experts was used to calculate the indicators, dimension and CSF weights. In these measurements, the SWARA technique was used in the calculation of CSFs weight percentages, the AHP technique was used in the calculation of dimensions weight percentages, and the Categorical Value Selection technique was used in the calculation of indicators weight percentages. The TOPSIS technique was used to transform three weighted UDI ranks into an integrated ranking. Satyam technique was used in the calculation of different UDIs. Use of the Satyam technique in UDI calculation for the first time in the world and the use of different Multi-Criteria Decision- Making techniques together with the TOPSIS method in weighted UDI ranking increases the importance of the research. As a result, it is stated that weighted and unweighted UDI rankings can be used by city administrators in developing SC policies and strategies.

Anahtar Kelimeler

Digital Transformation, Urban Digitalization Index, TOPSIS Technique

Çok Kriterli Karar Verme Teknikleri ile Kentlerin Dijital Dönüşümünün Değerlendirilmesi

Öz

Yeni mobil ve dijital teknolojiler sensörlerle bütünleşerek kentlerin Dijital Dönüşümünü (DD) ve Akıllı Kent (AK) haline gelmesini ve bu sayede kent hizmetlerinin daha verimli ve etkin bir şekilde yerine getirilmesini sağlamaya başlamışlardır. Bu yüzden kentlerin ağırlıklı ve ağırlıksız DD Seviyesinin ölçülmesi kentlerin önemli sorunlarından birisi olarak belirlenmiştir. Bu amaçla literatür taraması, anketler ve mülakatlar vasıtasıyla kentlerin Dijital Dönüşümünü etkileyen göstergeler, boyutlar ve Kritik Başarı Faktörleri (KBF) belirlenmiş ve bunların ağırlıklı ve ağırlıksız Kent Dijitalleşme Endeks (KDE) değerlerinin hesaplanmasına etkileri araştırılmıştır. Ağırlıklı KDE’lerin hesaplanmasında kullanılan Gösterge, Boyut ve KBF ağırlıklarının hesaplanması için belediye Bilgi İşlem (Bİ) uzmanları tarafından cevaplanan Anketler kullanılmıştır. KBF ağırlık yüzdelerinin hesaplanmasında SWARA, boyut ağırlık yüzdelerinin hesaplanmasında AHP ve gösterge ağırlık yüzdelerinin hesaplanmasında Kategorik Değer Seçme tekniği kullanılmıştır. Bu yüzde ağırlık değerleri yardımıyla oluşturulan üç adet ağırlıklı KDE sıralaması da TOPSIS tekniği kullanılarak bütünleşik ağırlıklı bir sıralamaya dönüştürülmüştür. KDE’lerin hesaplanmasında ise Satyam tekniği kullanılmıştır. KDE hesaplamasında Satyam tekniğinin Dünya’da ilk defa kullanılması ve farklı Çok Kriterli Karar Verme tekniklerinin ağırlıklı KDE sıralamasında TOPSIS yöntemiyle birlikte kullanılması araştırmanın önemini artırmaktadır. Sonuçta ağırlıklı ve ağırlıksız KDE sıralamalarının kent yöneticileri tarafından AK politikaları ve stratejileri geliştirmede kullanabilecekleri belirtilmiştir.

Anahtar Kelimeler

Dijital Dönüşüm, Kent Dijitalleşme Endeksi, TOPSIS Tekniği

Kaynakça

• Ahvenniemi, H., Huovila, A., Pinto-Seppä, I., & Airaksinen, M. (2017). What are the differences between sustainable and Smart Cİties? Cities, 60, s. 234-245.
• Aihemaiti, A. (2018). Türkiye’deki akıllı şehirlerin sıralama modeli. İstanbul Ticaret Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Master Tezi. Akıllısehirler.gov.tr. (2020). Olgunluk değerlendirme modeli. https://www.akillisehirler.gov.tr/olgunluk-degerlendirme-modeli/ (21.11.2020).
• Ayçin, E. (2019). Çok kriterli karar verme (1 b.). Ankara: Nobel Akademik Yayıncılık.
• Baltalar, H. (2008). Analitik Hiyerarşi Süreci (AHP). http://www.hasanbaltalar.com/index.php?id=43 (10.9.2019).
• Berger, R. (2019). The Smart City breakaway. How a small group of leading Digital Cities is outpacing the rest. https://www.rolandberger.com/publications/publication_pdf/roland_berger_smart_city_breakaway_1.pdf (20.8.2019).
• CBSMüdürlüğü. (2019). Akıllı Şehirler beyaz bülteni. https://webdosya.csb.gov.tr/db/cbs/akillisehirler/ (24.12.2019).
• Cisco. (2018). Cisco Australian digital readiness index 2018 Digital Dividend or Digital Divide? https://www.cisco.com/c/dam/m/en_au/digital-readiness/pdfs/digital-readiness-report.pdf (20.8.2019).
• Cohen, B. (2012). What exactly is a Smart City. https://www.fastcodesign.com/1680538/what-exactly-is-a-smart-city (16.5.2018).
• Cohen, B. (2015). The Smartest Cities in the World 2015: Methodology. https://www.fastcompany.com/3038818/the-smartest-cities-in-the-world-2015-methodology (27.8.2019).
• Coruh, M. (2009). The factors involved in utilizing e-Municipality and Municipal Wireless Network (MWN) technologies for effective, efficient and productive use of city resources in municipal governments in the Information Age. Ph.D Thesis, International School of Management, Paris.
• Çoruh, M. (2021). Kentlerin Dijital Dönüşümü için Kritik Başarı Faktörlerinin belirlenmesi ve Kent Dijitalleşme Endeksi ile Kent Dijitalleşme Haritasının çıkarılması. Sakarya Üniversitesi İşletme Enstitüsü YBS Bölümü, Savunulmamış Doktora Tezi.
• Çoruh, M., & Cebeci̇, H. .. (2020). Zonguldak ili kentlerinin Kent Dijitalleşme Endekslerine göre sıralanması ve dijitalleşme seviyelerinin Kent Dijitalleşme Haritaları ile görselleştirilmesi. 11(30), 621-647. https://dergipark.org.tr/tr/pub/idealkent/issue/54964/654872 (12.10.2020)
• EDCi. (2016). European Digital City Index methodology report. https://digitalcityindex.eu/uploads/2016%20EDCi%20Construction%20Methodology%20FINAL.pdf (20.8.2020).
• Herzberg, C. (2017). Akıllı Şehirler dijital ülkeler. (N. Özata, Çev.) İstanbul: Infoloji Smart Solution, Optimist Yayın Grubu, Kasım 2017.
• IBM. (2016). How smart is your city? Helping cities measure progress. https://www.ibm.com/downloads/cas/KLEYQE6Z (30.8.2019).
• IMD. (2017). Smart City Index summary of criteria. https://www.imd.org/smart-city-observatory/smart-city-index/ (22.8.2019).
• Kamrysi, K., Gotzamani, K., Andronikidis, A., & Georgiou, A. C. (2014). Capturing and prioritizing students’ requirements for course design by embedding Fuzzy-AHP and Linear Programming in QFD. Eur J Oper Res: 10831094, 237(3).
• Kersuliene, V., Zavadskas, E. K., & Turskis, Z. (2010). Selection of rational disputeresolution medhodology by applying new stepwise weight assesment ratio analysis (SWARA). Journal of Business Economics and Management, 11(2), 243-258.
• Saaty, T. L. (1986). Axiomatik foundation of the Analytic Hierarcy Process. Management Science, 32(7), 841-855.
• Satyam, A. (2017). The Smart City transformations (e-Book). New Delhi: Bloomsbury Publishing India Pvt. Ltd., January 2017.
• SCRanking. (2007). Smart Cities – Ranking of European medium-sized cities. http://www.smart-cities.eu/download/smart_cities_final_report.pdf (20.8.2019).
• TBD. (2013). Bilişim kentleri kılavuzu V5. Bilişim Teknolojileri Derneği. https://www.tbd.org.tr/wp-content/uploads/2016/07/BK-KILAVUZ-SON.pdf (10.5.2020).
• Timor, M. (2011). Analitik Hiyerarşi Prosesi. İstanbul: Türkmen Kitabevi.
• TÜBİSAD. (2020). Türkiye’de e-Ticaret 2019 pazar büyüklüğü. İstanbul: Türkiye Bilişim Sanayicileri Derneği, Nisan 2020. http://www.tubisad.org.tr/: http://www.tubisad.org.tr/tr/images/pdf/tubisad_e-ticaret_2019_pazar_buyuklugu_raporu.pdf (12.12.2020)