Akademik Veri Yönetim Sistemi
TÜBİTAK Projesi, 2025 - 2026
Bu çalışma, Türkiye’deki illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerini yapay zekâ ve makine öğrenimi yöntemleri ile analiz ederek, benzer sosyo-ekonomik özellikler gösteren illerin gruplandırılmasını amaçlamaktadır. Geleneksel istatistiksel yöntemlerin yeterince detaylı incelemeler yapmada yetersiz kaldığı durumlarda, yapay zekâ algoritmaları karmaşık veri setlerini daha güçlü ve esnek bir şekilde analiz etme olanağı sunmaktadır. Bu bağlamda, çalışmada k-ortalamalar, Cure, Bırsch gibi yöntemler uygulanarak, Türkiye’nin 81 ili eğitim, gelir, sağlık ve istihdam göstergeleri temelinde kümelenecektir. Çalışmanın özgün katkısı, yapay zekâ tabanlı kümeleme tekniklerinin dinamik ve esnek yapısını kullanarak illerin gelişmişlik düzeylerini daha doğru bir şekilde belirlemeye yönelik yeni bir yöntem sunmasıdır. Bu analizlerin, hangi illerin daha fazla kalkınma desteğine ihtiyaç duyduğunu tespit ederek politika yapıcılar için stratejik bir kaynak oluşturması hedeflenmektedir. Yapay zekâ ve makine öğrenimi yöntemleri, sosyal bilimlerde potansiyel kullanım alanları bakımından önemli fırsatlar sunmaktadır. Yapay zekânın teknik ve pozitif bilimlerde yaygın olarak kullanılmasına rağmen, sosyal bilimlerdeki uygulamaları henüz yeterince araştırılmamıştır. Sosyo-ekonomik gelişmişlik, yalnızca ekonomik göstergelere dayanmayan, sosyal refah ve toplumsal dinamikleri de içeren çok boyutlu bir kavramdır. Bu çalışmada, iller arasındaki gelişmişlik farkları hem ekonomik hem de sosyal göstergeler dikkate alınarak analiz edilecektir. Yapay zekâ tabanlı kümeleme yöntemlerinin kullanımı, veri gruplarının daha hızlı ve doğru bir şekilde değerlendirilmesine olanak tanıyarak stratejik kararların daha etkili bir şekilde alınmasını sağlayacaktır. Çalışmada, Türkiye’deki illerin sosyo-ekonomik gelişmişlik düzeylerini analiz etmek için 62 değişkenden oluşan kapsamlı bir veri seti kullanılacaktır. Bu değişkenler demografi, eğitim, sağlık, sanayi, tarım, inşaat, istihdam, mali yapı, altyapı ve refah göstergeleri olmak üzere çeşitli başlıklar altında toplanmıştır. Bu göstergeler sosyo ekonomik gelişmişliği gösteren değişkenlerden oluşmaktadır. Veriler, ağırlıklı olarak 2013-2023 yılları arasındaki istatistikleri kapsamaktadır. Çalışmanın ilk aşamasında veriler toplanacak ve ön işleme sürecinden geçirilerek standart hale getirilecektir. Standartlaştırılmış veri seti, illerin sosyo-ekonomik özelliklerine göre yapay zekâ tabanlı kümeleme yöntemleri kullanılarak gruplandırılacaktır. Kümeleme sonuçlarının performansı, çeşitli değerlendirme kriterleriyle analiz edilerek en uygun model tespit edilecektir. Bu çalışmanın amacı, yapay zekâ tekniklerinin kullanımıyla Türkiye’deki illerin gelişmişlik düzeylerini daha hassas bir şekilde belirlemek ve sosyo-ekonomik gelişmişlik farklarının daha iyi anlaşılmasını sağlamaktır. Yapılacak analizlerin, bölgesel kalkınma stratejilerinin geliştirilmesinde politika yapıcılar için yol gösterici olması beklenmektedir. Elde edilecek sonuçlar, hangi illerin daha fazla kalkınma desteğine ihtiyaç duyduğunun tespit edilmesine katkı sunarak kaynakların daha etkin bir şekilde kullanılmasını sağlayacaktır. Çalışma, yapay zekânın sosyal bilimler alanında sunduğu fırsatlara dikkat çekmeyi ve bu teknolojinin bölgesel kalkınma alanındaki uygulamalarına yönelik yenilikçi bir bakış açısı geliştirmeyi amaçlamaktadır. Sosyo ekonomik gelişmişlik düzeylerinin belirlenmesine yönelik sunulan bu yöntem, aynı zamanda akademik çalışmalara referans sağlayarak literatüre önemli bir katkı yapmayı hedeflemektedir.