Türkiye’de bilişim teknolojileri kullanımının ÇKKV yöntemleriyle incelenmesi 2014-2021 dönemi

Yıl 2022, Sayı: 37, 81 - 89, 15.07.2022

Orhan Ecemiş , Aysun Coşkun

https://doi.org/10.31590/ejosat.1134753

Cited By: 2

Öz

Türkiye’de son yıllarda azalan alt yapı maliyetleriyle birlikte artan elektronik ve haberleşme sektör yatırımları, Bilgi İletişim Teknolojilerinin (BİT) yaygınlaşmaktadır. Türkiye İstatistik Kurumu (TUİK)2021 yılı verilerine göre internet erişimi olan hane sayısı %92’e yükselmiştir. Bilgi ve iletişim teknolojilerinin gelişimi, ülkelerin kalkınma hızına etki ederek toplumsal dönüşümü sağlamaktadır. Türkiye’nin bölgesel farklılıklara rağmen bilişim alt yapısının gelişimini büyük gelişim göstermiştir. Bu çalışmada, Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleriyle, istatistiki bölge düzeyinde Türkiye’deki bölgelerin, bilişim teknolojilerinin kullanımına yönelik gelişim performanslarını ölçebilecek model ile incelenmiştir. Oluşturulan modelde kriterlerin ağırlıklandırılmasında PSI (Preference Selection Index), bölgelerin BİT kullanım düzeyinin değerlendirilmesinde ise WEDBA (Weighted Euclidean Distance Based Approach) yöntemleri kullanılmıştır. Çalışmada ki veriler TUİK veritabanından alınmıştır ve kurum tarafından gerçekleştirilen 2021 yılı Hane Halkı Bilişim Teknolojileri (BT) Kullanım Araştırması dayanmaktadır. Bilgi iletişim teknolojilerinin kullanımına yönelik kriterler, internet erişimi, geniş bant, sabit geniş bant, mobil geniş bant, düzenli internet kullanımı ve internet kullanımı kriterlerinden oluşmaktadır. Çalışmada elde edilen bulgulara göre en önemli kriter 2014 yıllarında internet erişimiyken, 2021 yılında mobil bant genişliği olduğu söylenebilir. Çalışma kapsamında en iyi performansı İstanbul ve Doğu Marmara bölgeleri göstermiştir. Ayrıca en fazla gelişim gösteren Güneydoğu Anadolu bölgesini, Batı Anadolu, Akdeniz, Orta ve Orta Doğu Anadolu bölgeleri takip ettiği, diğer bölgelerdeki gelişimin ise anılan bölgelere göre daha az olduğu sonucuna ulaşılmıştır.

Anahtar Kelimeler

Çok Kriterli Karar Verme, PSI, WEDBA, Bilişim Teknolojileri

EXAMINATION OF THE USE OF INFORMATION TECHNOLOGIES IN TURKEY BY MCDM METHODS: 2014-2021 PERIOD

Öz

Electronics and communication sector investments, which have increased with the decreasing infrastructure costs in recent years in Turkey, Information Communication Technologies (ICT) is becoming widespread. According to the data of the Turkish Statistical Institute (TUIK) for 2021, the number of households with internet access has increased to 92%. The development of information and communication technologies provides social transformation by affecting the development speed of countries. Despite the regional differences in Turkey, the development of the informatics infrastructure has shown great improvement. In this study, with Multi-Criteria Decision Making Methods, a model that can measure the development performance of the regions in Turkey towards the use of information technologies at the statistical region level has been examined. In the model created, PSI (Preference Selection Index) was used to weight the criteria, and WEDBA (Weighted Euclidean Distance Based Approach) methods were used to evaluate the ICT usage level of the regions. The data in the study was taken from the TUIK database and is based on the Household Information Technologies (IT) Usage Survey of 2021 carried out by the institution. The criteria for the use of information and communication technologies consist of internet access, broadband, fixed broadband, mobile broadband, regular internet usage and internet usage. According to the findings of the study, it can be said that while the most important criterion was internet access in 2014, it was mobile bandwidth in 2021. Within the scope of the study, Istanbul and East Marmara regions showed the best performance. In addition, it was concluded that the Southeastern Anatolia region, which showed the most development, was followed by the Western Anatolia, Mediterranean, Central and Middle East Anatolia regions, and the development in other regions was less than the aforementioned regions.

Anahtar Kelimeler

Multi-Criteria Decision Making, PSI, WEDBA, Information Technologies

Kaynakça

• Adalı, E. A. (2016). Personnel Selection In Health Sector with EVAMIX and TODIM Methods. Alphanumeric Journal, 69-84.
• Attri, R., & Grover, S. (2015). Application of preference selection index method for decision making over the design stage of production system life cycle. Journal of King Saud University-Engineering Sciences, 207-216.
• Belgin, Ö., & Avşar, B. A. (2019). Türkiye’de Bölgeler ve İller Düzeyinde Ar-Ge Ve Yenilik Performansının Gri İlişkisel Analiz Yöntemi İle Ölçülmesi. Verimlilik Dergisi, 27-48. Retrieved from https://dergipark.org.tr/en/pub/verimlilik/issue/44167/544921.
• Berberoğlu, B. (2010). Bilgi toplumu ve bilgi ekonomisi oluşturma yolunda Türkiye ve Avrupa birliği. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi,, 111-131.
• Demir, G. (2021). Vakıf Üniversitelerinde Akademik Performans Analizi: Crıtıc-Wedba Bütünleşik Model Uygulaması. Uluslararası İktisadi ve İdari Akademik Araştırmalar Dergisi, 39-50.
• Dikkaya, M., & Aytekin, İ. (2019). Bilgi iletişim teknolojileri ve dijital ekonomi: Avrupa Birliği ve Türkiye arasında bir karşılaştırma.
• Dinçer, S. E., & Demir, E. (2018). Türkiye’de İllerin Bölgesel Bazlı Sosyo Gelişmişlik Düzeylerinin Çok Kriterli Karar Verme Yöntemlerinden Vıkor Metodu Yaklaşımı İle Analizi. Sosyal Bilimler Araştırma Dergisi, 55-75.
• Durmaz, K. İ., Boyacı, A. Ç., & Gencer, C. (2020). Türkiye’deki Düzey-1 Bölgelerinin Eğitim Göstergeleri Açısından Çok Kriterli Karar Verme Yöntemleri ile Değerlendirilmesi. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 13-25.
• Işık, Ö. (2021). AHP, CRITIC VE WEDBA Yöntemlerini İçeren Entegre Bir ÇKKV Modeli İle AXA Sigorta Şirketinin Finansal Performansının Analizi. Uluslararası İşletme, Ekonomi ve Yönetim Perspektifleri Dergisi (IJBEMP), 892-908.
• Jain, V., & Ajmera, P. (2019). Application of MADM methods as MOORA and WEDBA for ranking of FMS flexibility. International Journal of Data and Network Science, 3(2), 119-136.
• Kalkınma Bakanlığı. (2022, Nisan 2). 2015-2018 Bilgi Toplumu Stratejisi ve Eylem Planı. T.C. Cumhurbaşkanlığı Strateji ve Bütçe Başkanlığı Bilgi ve İletişim Teknolojileri Dairesi: www.bilgitoplumustratejisi.org adresinden alındı.
• Kısa, A. C. (2020). TR83 bölgesinde yenilenebilir enerji kaynaklarının CRITIC tabanlı gri ilişkisel analiz yaklaşımı ile değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 542-548.
• Krishankumar, R., Ramprakash, R., Premaladha, J., & Ravichandran, K. S. (2017). Solving head nurse selection problem using hybrid VIKOR method under triangular fuzzy environment. 2017 International Conference on Energy, Communication, Data Analytics and Soft Computing (ICECDS) (s. 647-652). Chennai, Tamil Nadu, India: IEEE.
• Maniya, K., & Bhatt, M. G. (2010). A selection of material using a novel type decision-making method:Preference selection index method. Materials & Design, 1785-1789.
• Özsağır, A. (2014). Yenilik Ekonomisini Öne Çıkaran Gelişmeler. Akademik Araştırmalar ve Çalışmalar Dergisi, 2 - 16.
• Pekkaya, M., & Bucak, U. (2018). ÇOK KRİTERLİ KARAR VERME YÖNTEMLERİYLE BÖLGESEL LİMAN KURULUŞ YERİ SEÇİMİ: BATI KARADENİZ’DE BİR UYGULAMA. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi, , 253-268.
• Rençber, Ö. F. (2018). İllerin Bilgi ve İletişim Teknolojileri Gelişmişliklerine Göre Sıralanması: Promethee Yöntemi İle Örnek Uygulama . Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi , (33) , 293-312 . DOI: 10.30794/pausbed.425451.
• Selim, S. & Balyaner, İ. (2017). TÜRKİYE’DE HANEHALKININ SAHİP OLDUĞU BİLİŞİM TEKNOLOJİLERİ ÜRÜNLERİ SAYISINI BELİRLEYEN FAKTÖRLERİN ARAŞTIRILMASI: BİR SAYMA VERİ MODELİ - INVESTIGATION OF THE FACTORS DETERMINING THE NUMBER OF INFORMATION TECHNOLOGY PRODUCTS OWNED BY HOUSEHOLDS: A COUNT DATA MODEL . Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi , 9 (22) , 428-454 . DOI: 10.20875/makusobed.296800.
• Temel, Ç., & Ferudun, S. (2005). KÜRESELLEŞME, BİLGİ TOPLUMU VE EĞİTİM. Kastamonu Eğitim Dergisi, 55-66.
• Temiz Dinç, D. (2020). 1980 SONRASI TÜRKİYE’DE UYGULANAN TEKNOLOJİ POLİTİKALARI VE TÜRKİYE AÇISINDAN TEKNOLOJİK GELİŞME GÖSTERGELERİ. Uluslararası İktisadi ve İdari İncelemeler Dergisi , (28) , 119-136 . DOI: 10.18092/ulikidince.700665.
• Toslak, M., Aktürk, B., & Ulutaş, A. (2022). MEREC ve WEDBA Yöntemleri ile Bir Lojistik Firmasının Yıllara Göre Performansının Değerlendirilmesi. Avrupa Bilim ve Teknoloji Dergisi, 363-372.
• TÜBİSAD, Bilgi ve İletişim Teknolojileri Sektörü 2020 Pazar Verileri. TÜBİSAD: https://www.tubisad.org.tr/tr/images/pdf/tubisad_bit_2020_raporu_tr.pdf erişim tarihi 03/01/2022.
• TUİK. Hanehalkı Bilişim Teknolojileri (BT) Kullanım Araştırması, 2021. TUİK: https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Hanehalki-Bilisim-Teknolojileri-(BT)-Kullanim-Arastirmasi-2021-37437 erişim tarihi 03/01/2022.
• Türe, H. (2019). Türkiye'nin Bölgeleri (İBBS-2) İçin Refah Düzeyi Değerlendirmesi. Finans Politik & Ekonomik Yorumlar, 121-141.
• Ünal, Y. (2009). Bilgi toplumunun tarihçesi. Tarih Okulu Dergisi, 123-144.
• Yorulmaz, M., & Can, G. F. (2022). PSI-Entropi-Marcos entegrasyonu ile moodle öğrenim yönetim sistemi için öğrencilerin performans düzeylerinin kullanılabilirlik kriterleri açısından değerlendirilmesi. Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 000(1000), 0-0.