Mapping urban change using street view imagery and computer vision: Case of Karaköy

Geleneksel kent çalışmaları genellikle saha araştırmaları ve arşiv verilerine dayanmıştır; ancak yapay zekâ ve uzaktan algılamadaki son gelişmeler, kentsel dönüşümün izlenmesine yönelik ölçeklenebilir yöntemler sunmaktadır. Tarihsel ve güncel Street View görüntülerinin karşılaştırılmasıyla, bilgisayarlı görü mekânsal değişimlerin sistematik olarak tespit edilmesini sağlar; ancak bu yöntemler, sosyo-tarihsel çerçevelerle eleştirel biçimde ilişkilendirilmediğinde bağlamdan kopuk çıktılar üretme riski taşır. Bu çalışma, haritalama temelli bir model içinde "ping" ve "sinyal" kavramlarını tanıtarak hesaplamalı tespit ile bağlamsal yorumu birleştirmektedir. Yıkım, tabela değişikliği veya işlevsel dönüşüm gibi mikro ölçekli müdahaleler ping olarak değerlendirilmekte; bu ping'ler zaman içinde bir araya gelerek, arazi kullanımı ve sosyo-ekonomik dinamiklerdeki daha geniş değişimlere işaret eden sinyalleri oluşturmaktadır. İstanbul Karaköy örneği, yeniden gelişim ve yaratıcı endüstrilerin yayılımı ile kentsel dokunun yeniden şekillenişini; kimliğin, erişimin ve mekânsal pratiklerin dönüşümünü ortaya koymaktadır. Bulgular, Google Street View verisinin zamansal analiz modelleriyle birleştirildiğinde mekânsal analiz için etkili bir araç olabileceğini göstermektedir. Tüm potansiyeline rağmen bu yaklaşım; veri yanlılığı, düzensiz zamansal kapsama ve sınırlı nitel bağlam gibi sınırlılıkları da barındırmakta ve eleştirel bir yorum gerektirmektedir. Yine de sokak düzeyindeki görüntüler değerli bir kaynak olmayı sürdürmektedir. Bu çalışma, hesaplamalı ve deneyimsel verilerin kentsel dönüşümü nasıl daha katmanlı biçimde anlamaya katkı sunduğunu ve haritalamanın fiziksel izleri bağlamsal anlatılarla ilişkilendiren bir eylem olarak nasıl işlediğini ortaya koymaktadır.