Konumsal analiz yöntemleri ve makine öğrenmesi entegrasyonu ile kitle kaynaklı verilere dayanarak rekreasyonel hareketliliğin haritalanması: Eskişehir örneği

Rekreasyonel hareketliliğin izlenmesi, sürdürülebilir turizm destinasyonlarının yönetiminde önemli bir husustur. Mevcut bilgi ve iletişim teknolojileri, rekreasyonel hareketlilik hakkında veri toplamak için yenilikçi yollar sunmaktadır. Konum tabanlı sosyal medya platformları, insanların hareketlerini ve davranışlarını analiz etmek için büyük veri kümeleri sağlamaktadır. Bu çalışmada, kitle kaynaklı sosyal medya verilerine dayalı olarak mekânsal-zamansal analiz yöntemleri ve makine öğrenmesi entegrasyonu ile Eskişehir destinasyonunda rekreasyonel hareketliliğin modellenmesi ve haritalanması amaçlanmıştır. Çalışma, Foursquare, Flickr ve Twitter platformlarından coğrafi etiketli verilerin elde edilmesi, elde edilen verilerin resmi ziyaretçi verileri ile arasındaki korelasyonun araştırılması, kullanıcıların turist ve şehir sakini olarak sınıflanması, zamansal analiz, yoğunluk analizi, makine öğrenmesi tekniği kullanılarak kentsel turizm ilgi alanlarının çıkarılması, karmaşık ağ teorisine dayalı mekânsal-zamansal akış haritalarının oluşturulması ve mekan zaman küpü tabanlı trend analizi ve sıcak nokta analizi uygulamalarını içermektedir. Çalışmanın sonuçları, rekreasyonel faaliyetlerin mekânsal-zamansal dinamiklerini analiz etmede coğrafi etiketli sosyal medya verilerinin önemini ve kullanım potansiyelini ortaya koymaktadır. Çalışmanın, kentlerin sürdürülebilir kalkınmasını sağlamak amacıyla turizm destinasyonu planlaması ve pazarlaması ile ilgilenen yöneticilere, araştırmacılara ve turizm endüstrisinin tüm paydaşlarına önemli faydalar sağlaması beklenmektedir.