Yapay Zekâ Destekli Isı Haritası (Heatmap) Yöntemiyle Temsil Kabiliyeti Düşük Hayvancılık Anket Verilerinin Görsel Analizi: Kırsal Bir Uygulama Örneği
Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi (Online), cilt.9, sa.2, ss.725-743, 2026 (TRDizin)
- Yayın Türü: Makale / Tam Makale
- Cilt numarası: 9 Sayı: 2
- Basım Tarihi: 2026
- Doi Numarası: 10.47495/okufbed.1718859
- Dergi Adı: Osmaniye Korkut Ata Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi (Online)
- Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
- Sayfa Sayıları: ss.725-743
- Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
- Van Yüzüncü Yıl Üniversitesi Adresli: Evet
Özet
Kırsal bölgelerde yürütülen hayvancılık anketlerinde, temsiliyetin düşük olduğu durumlar sıklıkla karşılaşılan bir sorundur. Bu tür verilerle geleneksel istatistiksel analizlerin yürütülmesi genellikle sınırlı geçerlilik ve güvenilirlik üretmektedir. Bu çalışma, saha koşullarının izin verdiği ölçüde toplanmış verilerin Yapay zekâ (YZ) destekli görselleştirme yöntemleri ile nasıl anlamlı hale getirilebileceğini göstermektedir. Heatmap tekniği kullanılarak, hem demografik hem de üretimsel örüntüler açık ve karşılaştırılabilir şekilde sunulmuştur. Bulgular, düşük temsiliyetli ve sınırlı veri yapılarında dahi güçlü görsel analiz çıktıları ile yönetsel ve mekânsal örüntülerin sezgisel biçimde analiz edilebileceğini göstermiştir.
In livestock surveys conducted in rural areas, low representativeness is a frequently encountered issue. Traditional statistical analyses performed on such data often yield limited validity and reliability. This study demonstrates how data collected under field constraints can be made meaningful using Artificial Intelligence (AI) assisted visualization techniques. By employing the heatmap method, both demographic and production patterns have been presented in a clear and comparable manner. The findings indicate that even with low representativeness and limited data structures, strong visual analysis outputs can facilitate intuitive interpretation of managerial and spatial patterns.