Çok kriterli karar verme tekniklerine dayalı yeni bir kent dijitalleşme endeks hesaplama modeli önerisi: Türkiye uygulaması = A new urban digitization index calculation model proposal based on multi-criteria decision-making techniques: Turkey application

Abstract

Yeni mobil ve dijital teknolojiler dijital nesnelerle bütünleşerek kentlerin Dijital Dönüşümünü ve Akıllı Kent haline gelmesini sağlamaya başlamışlardır. Bu yüzden "Kentlerin Dijitalleşme Endeksini ölçmek için yeni bir Hesaplama Modeli geliştirmek ve bu model yardımıyla kentlerin farklı Dijital Dönüşüm sıralamasını değerlendirmek" araştırmanın amacı olarak belirlenmiştir. Bu amaçla kaynak taraması, bilgi formları ve mülakatlar vasıtasıyla kentlerin Dijital Dönüşümü ile Akıllanmasını etkileyen boyutlar, Kritik Başarı Faktörleri (KBF) ve göstergeler belirlenmiştir. Kentlerin Dijitalleştirilmesini etkileyen gösterge verileri belediye, TSO, Türk Telekom, Emniyet Müdürlüğü, SGK, MEB, kaymakamlık ve ulusal istatistik kurumlarından (TUİK, BTK, TİM, TOBB vs.) toplanmıştır. Toplanan verilerden KBF bazında farklı Kent Dijitalleşme Haritaları (KDH) çıkarılmıştır. Bu haritalardaki alanlar ile ağırlıklı ve ağırlıksız Kent Dijitalleşme Endeksleri (KDE) "Satyam" tekniği ile belirlenmiştir. Belirlenen bu KDE değerleriyle kentler kendi aralarında sıralanmıştır. Farklı kent sıralamaları da TOPSIS tekniği ile bütünleşik bir sıralamaya getirilmiştir. Ağırlıklı KDE'lerin hesaplanmasında kullanılan gösterge ağırlıklarının hesaplanmasında "Kategorik Değer Seçme", KBF ağırlık yüzdelerinin hesaplanmasında "SWARA", boyut ağırlık yüzdelerinin hesaplanmasında "AHP" tekniği kullanılmıştır. Araştırma sonunda Zonguldak ilindeki sekiz ilçenin ve 81 il merkezinin Dijital Dönüşüm sıralamaları il ve ilçe bazında ayrı ayrı belirlenmiştir. Oluşan sıralama tablosunda her il ve ilçenin farklı ağırlıklı ve ağırlıksız KDE'lere sahip olduğu görülmüştür. Kentlerde kullanılan AK uygulamaları ile internet ve üniversitelerle ilgili göstergelerin KDE sıralamalarını önemli oranda etkilediği kent sıralamalarında görülmüştür. KDE sıralaması ve KDH'lar, kentlerin Dijital Dönüşüm seviyesini yöneticilere göstererek kentin Dijital Dönüşümü ve Akıllanması için gerekli strateji ve politikaların belirlenmesine ve planların yapılmasına yardım edebilir. Bu sayede kent kaynaklarının daha etkin, sürdürülebilir ve verimli şekilde kullanılmaları sağlanabilir. Araştırmanın en önemli sonucu araştırmada SWARA, AHP, TOPSIS, Kategorik Değer Seçme ve Satyam KDE Hesaplama Teknikleri gibi Çok Kriterli Karar Verme tekniklerinin entegre bir şekilde kullanılarak yeni bir Kent Dijitalleşme Endeks hesaplama modelinin literatüre sunulması olarak ifade edilebilir..

The integration of new mobile and digital technologies has started to integrate with digital sensors to enable cities to digitally transform and become Smart Cities. Therefore, "Developing a new Computational Model to measure the Urban Digitization Index and evaluating different Digital Transformation rankings of cities with the help of this model" was determined as the aim of the research. For this purpose, the dimensions, Critical Success Factors (CSF), and indicators affecting Digital Transformation (Digitalization) and Smartening of Cities have been determined through literature review, information forms, and interviews. Indicator data affecting the Digitalization of Cities were collected from city institutions such as the municipality, TSO, Türk Telekom, Police Department, SGK, MEB, district governorship, and national statistical institutions (TUIK, BTK, TİM, TOBB, etc.). Different Urban Digitization Maps (UDM) were derived from the collected data based on CSFs. The weighted and unweighted Urban Digitization Indices (UDI) were determined by the "Satyam" technique with the areas on these maps. The cities are ranked among themselves with these determined UDI values. Then, these determined different city rankings were brought into a single integrated ranking with the TOPSIS technique. In the calculation of the weighted UDIs, the "Categorical Value Selection" was used in the calculation of indicator weight, "SWARA" was used in the calculation of CSF weight percentages, and "AHP" was used in the calculation of dimension weight percentages. At the end of the research, the Digital Transformation rankings of eight districts of Zonguldak province and 81 province centers of Turkey were determined separately. It has been observed that each province and district have different weighted and unweighted UDIs in the resulting ranking table. It has been seen in the UDI rankings that the SC applications used in the cities and the university and internet-related indicators significantly affect the UDI rankings. UDI rankings and UDMs can show the status of the city's Digital Transformation level to the city managers. This way managers can make appropriate decisions in determining the necessary strategies, policies, and plans for Digital Transformation and smartening of cities. In this way, urban resources can be used more effectively, sustainably, and productively. The most important result of the research can be expressed as the presentation of a new Urban Digitization Index calculation model to the literature by using Multi-Criteria Decision-Making techniques such as SWARA, AHP, TOPSIS, Categorical Value Selection, and Satyam UDI Calculation Techniques in an integrated way.