|
Varlıkların yeryüzünde bir yerden bir yere hareketleri mekansal etkileşim olarak tanımlanan olguyu ortaya çıkarır. Toplum ve çevreye şekil veren önemli dinamiklerden olan mekansal etkileşim; insan göç hareketleri, para-mal hareketleri, bulaşıcı hastalıkların dolaşımı, bilgi, kültür değişimi gibi nedenlerle oluşabilir.
Mekansal ilişkilerin analizi ulaştırma, şehir ve bölge planlama, sağlık gibi birçok disiplinde kritik öneme sahiptir. Hareketlilik örüntülerinin ortaya çıkarılması, mekân ve zaman boyunca akan varlıklar arasındaki ortak noktaların anlaşılmasını sağlar. Örneğin pandemik bir salgının yayılma hızı, sıklığı ve akış doğrultusunun bilinmesi epidemiyoloji uzmanları için hayati bir öneme sahiptir. Benzer şekilde kent içinde çalışma amacıyla yapılan yolculuklar şehir planlama için kentin kapasitesi, konut ve çalışma yerlerinin seçimini etkileyen bir göstergedir.
Bilgi iletişim teknolojileri ve ulaştırma alanındaki ilerlemeler günümüzde dünyayı daha önce hiç olmadığı kadar birbirine bağlı hale getirmiş ve mekanlar arasındaki insan hareketlerini artırmıştır. Bu durum coğrafyalar arası çok yönlü etkileşimlerin ortaya çıkmasına ve ilişkilerin daha karmaşık; anlaşılması güç hale gelmesine yol açmaktadır. Her alanda etkisini gösteren sayısal dönüşüm, ilişkilerin de kayıt altına alınmasını sağlamaktadır. Konumsal niteliğe sahip bu verilerin analiziyle hareketlerin güdümündeki karmaşık sistemlerin anlaşılması ve gerçek dünya problemlerinin çözülmesi için karar destek araçlarının geliştirilmesi ihtiyacı vardır.
Öte yandan zamana bağlı hareketlilik verisinin analizi bu tür verilerin içerdiği hacim, çeşitlilik ve karmaşıklık nedeniyle oldukça zordur. Etkileşimleri oluşturan akış verileri, mekansal-zamansal ve boylamsal (bir olgunun belirli bir zaman aralığıyla tekrarlı şekilde ölçülmesi) nitelik taşır. Akışlara ilişkin öznitelik verilerinin çok boyutlu olması, akış örüntülerinin zaman içinde değişmesi ve birden fazla ölçekte gerçekleşmesi (ör; ulusal, bölgesel, yerel) mekansal etkileşimin analizini zorlaştırmaktadır.
Mekansal etkileşim örüntülerinin analizi başlıca dört tema altında toplanabilir; (1) nedensellik ilişkilerine odaklanan regresyon modelleri, (2) mekansal erişilebilirliği inceleyen analizler, (3) etkileşim ilişkilerini ağ yapılarıyla modelleyen çalışmalar ve (4) veri görselleştirme yeteneklerinden yararlanan akış haritası oluşturma araçları.
Hareketlerin nedenlerini anlamaya odaklanan çalışmalarda etkileşime yol açan etkenler sebep-sonuç ilişkileri açısından incelenir. Bu analizler belirli bir ekonometrik modele bağlı regresyon eşitlikleri oluşturarak bölgeler arasındaki hareketleri en iyi tahmin edecek bağımsız değişkenleri ortaya çıkarmayı amaçlar. Ancak regresyon analizleri aralarında hareketlilik gerçekleşen her bir merkezin karakteristiğine ve çok boyutlu özelliklerine ilişkin yeterli bilgi vermez.
Erişilebilirliği inceleyen analizlerde bir merkeze gelen/giden hareketliliğin oransal büyüklüğü tüm merkezler için karşılaştırılarak erişimin makro düzeyde bir coğrafi yorumu ortaya çıkartılır. Bu yöntemle, bir bölgenin çektiği veya kaybettiği ilgiden yola çıkılarak belirli bir hizmete erişim konusunda ne derece erişilebilir olduğu değerlendirilir. Öte yandan bu analizler bölge sayısı arttığında ve zaman boyutu dikkate alındığında merkezlerin karakteristiğini birbiriyle karşılaştırmakta zayıf kalmaktadır.
Etkileşim ilişkilerinin analizinde yerleşim yerlerini ve aralarındaki bağlantıları (akışları) birlikte incelemek için çizge kuramına dayanan ağ modelleri kullanılmaktadır. Ağ modeli, varlıkları birer düğüm, aralarındaki etkileşim ilişkilerini de bağlantı olarak ele alır. Mekanlar arası bağlantıların analiz edilmesiyle elde edilen parametreler; ağın genel yapısı, düğümlerin karakteristiği, ağdaki kümelerin tespiti ve ağın çizimi için kullanılır.
Mekansal etkileşim analizinde kullanılan diğer bir yöntem etkileşimli akış haritası üretim araçlarıdır. Akış haritası üretimi; kaynak-hedef konum çiftleri arasında gerçekleşen hareketlerin sayısal harita üzerinde otomatik/yarı otomatik gösterimidir. Akışları harita üzerinde görselleştirmek çok değişkenli ve mekansal-zamansal akışların analizi için kullanılır. Ancak çok boyutlu hareketlilik verilerinden harita gösterimlerinin oluşturulması bağlantı sayısının çokluğu ve harita düzlemindeki alanın sınırlı olmasından dolayı karmaşıktır.
Bu tezin amacı; büyük hacimli, çok boyutlu mekansal etkileşim verilerinin sistematik ve kapsamlı bir analizini yapmaktır. Bu tezde problemin kısıtlı bir versiyonuyla ilgilenmek yerine, bütüncül bir yaklaşımla, yukarıda belirtilen mekansal etkileşimi esas alan her bir tematik alana yönelik olarak literatürdeki araştırmalara katkıda bulunulması hedeflemektedir. Bu kapsamda mekansal etkileşim analizinde nedensellik, erişilebilirlik ve ağ modeli yaklaşımlarıyla ilgili özgün birer çalışma yapılırken akış haritaları üretimi konusunda ise internet tabanlı yeni bir harita üretim aracı geliştirilmiştir.
Tez kapsamında Türkiye genelinde iller arasında gerçekleşen hasta hareketleri mekansal etkileşim için örnek olay olarak ele alınmaktadır. Çalışmada kullanılan veriler 2010-2013 yılları arasındaki 48 aylık kesitler için bir ilden diğerine tedavi amacıyla giden toplam hasta sayılarını içermektedir. SGK'dan alınan veriler, araştırma dönemi için 1.2 milyardan fazla hastane başvurusuyla ilgili bilgiyi yansıtmaktadır. Hareketlilik verileri mekansal-zamansal değişimi yansıtmanın yanında; hastane türü (12 tür), hizmet kademesi (3 kademe) ve tıbbi branş (120 branş) gibi öznitelik alanlarıyla çok boyutlu bir özelliğe sahiptir. Gözlemler zamana göre periyodik olarak ölçüldüğünden araştırmada kullanılan verilerin aynı zamanda boylamsal bir niteliği vardır.
Mekansal etkileşim örüntülerinin analizinde bütüncül yaklaşımın bir parçası olarak öncelikle örnek olay hasta hareketlerinin arkasında yatan sebepler incelenmiştir. Yapılan çalışmayla Türkiye'de hasta hareketliliğini açıklayan değişkenler tespit edilmektedir. Panel veri ve rassal etkiler modeliyle gerçekleştirilen regresyon analizinde, daha önce farklı ülkelerdeki hasta hareketlerini inceleyen araştırmalarda kullanılmış olan değişkenlerle birlikte yeni bir parametre test edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre; uzman doktor sayısı, sağlık altyapısı, gelir gibi değişkenlerin yanında, Türkiye'de iller arasındaki göçlerin de hasta hareketliliği üzerinde önemli bir etkiye sahip olduğu tespit edilmiştir.
Erişilebilirliğin ele alındığı literatürdeki çalışmalarla benzer doğrultuda gerçekleştirilen ikinci araştırmada, akış değerlerinden hizmet merkezlerinin erişilebilirlik karakteristiğinin belirlenmesi, mekansal-zamansal değişim örüntülerinin ortaya çıkarılması ve özellikle benzer grupların tespit edilmesi üzerine odaklanılmıştır. Bu çalışmada, mekansal erişilebilirliği ölçen Gandy Nomogramı, zamanla değişen hareketlilik özelliklerini ve kümeleri tespit edecek şekilde ileriye taşınmıştır. Çalışma kapsamında; (1) hizmet merkezlerinin erişilebilirlik dağılımı çıkarılmış, (2) erişilebilirliğe ilişkin zamansal değişim örüntüleri saptanmış, (3) hiyerarşik kümeleme yöntemiyle benzer gruplar ortaya çıkarılmış ve (4) örüntülerin ve grupların rastlantısal olmadığı istatistiksel testlerle doğrulanmıştır.
Ağ modelini esas alan üçüncü çalışmada, hasta hareketlilik ağı kullanılarak, mekansal kısıtlı çizge bölütleme yaklaşımıyla Türkiye'de sağlık alanında işlevsel bölgeler ortaya çıkarılmıştır. Veri güdümlü olarak tespit edilen bölgeler, Sağlık Bakanlığı'nca belirlenen mevcut bölgelerle karşılaştırılmıştır. Bu çalışmada ayrıca ağ modelinden elde edilen ağırlıklı kümeleme katsayısı ve modülerlik metrikleri esas alınarak, hareketlilik ağındaki zamana göre oluşan yapısal değişiklikler tanımlanmış ve öz düzenleyici haritalar ve çok değişkenli paralel koordinat çizimi kullanılarak mekansal-zamansal akış örüntüleri ortaya çıkarılmıştır. Bölgesel ve zamansal değişimlerin gözlemlendiği hareketlilik örüntüleri, çeşitli boyutlarda hizmet sunumu farklılıklarına ve arz-talep dengesizliklerine işaret etmektedir.
Tezin önemli bilimsel çıktılarından birisi de mekansal etkileşim örüntülerinin ortaya çıkarılması amacıyla geliştirilen akış haritası üretim aracıdır. İnternet tabanlı geliştirilen uygulama, çok boyutlu öznitelik bilgileri içeren mekanlar arası akışların analizi için; filtreleme, ön izleme, sınıflandırma, akış çizgisi ve düğüm görselleştirme fonksiyonlarına sahiptir. Bu araç ile akışların kaynak ve hedef konumlarını etkileme potansiyeli olan mekansal dinamikleri anlamlandırma ve yorumlama mümkün hale gelmektedir. Bu ayırt edici etkiler bazı yerleşim yerlerinin özgünlüğünü ortaya koymakta ve farklı mekansal rolleri anlamakta önemli bir unsur teşkil etmektedir.
Bu tezde büyük hacimli, çok boyutlu ve karmaşık mekansal etkileşim verileri bütüncül bir yaklaşımla analiz edilmekte ve literatürde kullanılan yöntem ve araçlara katkıda bulunulmaktadır. Araştırma; mekansal etkileşimi açıklayan yeni bir değişkenin tespit edilmesi, çok sayıda hizmet merkezinin erişilebilirliğini mekansal-zamansal olarak analiz eden bir yöntem ortaya konulması, hasta hareketlilik örüntülerinden veri güdümlü sağlık hizmet bölgelerinin ortaya çıkarılarak yürürlükteki mevcut sağlık bölgeleriyle karşılaştırılması, mekanlar arası akış kümelerinin tespit edilmesi ve yeni bir mekansal akış haritası görselleştirme aracının geliştirilmesi gibi katkıları açısından özgün değer taşımaktadır.
|
|
Spatial interaction (SI) is a phenomenon that refers to location-to-location movements of things. Interaction between places, which is one of the essential dynamics shaping the society and the environment, can arise from human migration, commercial activities, commodity flows, infectious diseases, information or cultural exchanges.
The analysis of SI is critical in many disciplines such as transportation, urban and regional planning, health-care etc. Detection of mobility patterns allows us to understand commonalities between things that move across space and time. This distinguishing feature enables SI data to be used in a wide range of research fields. For instance, it is of vital importance for epidemiologists to learn the speed of spread, frequency and flow direction of a pandemic epidemic. Similarly, commuting within cities are an indicator for city capacity planning and the choice of residential areas or work places.
The advancements in information communication technologies and transportation has made the world more interconnected than ever before and increased the human mobility between places. This causes multi-dimensional interactions between geographies and the more complex incomprehensible relationships. In other respects, digital transformation can also provide an opportunity to obtain data about mobility of things. Therefore, to understand the complex systems driven by SI and solving real world problems, there is a critical need to develop advanced analysis methods and decision making tools.
On the other hand, the analysis of big time-dependent mobility data is quite difficult due to its volume, variety and complexity. The flow data derived from interactions has spatial-temporal and longitudinal (repeating for a specific time slice) characteristics. The multi-dimensional attribute of mobilities and fluctuation of flow patterns in time and scale (e.g. national, regional, local) make the analysis of spatial interaction even more difficult.
Analysis of spatial interaction patterns can be categorized under four main themes: (1) Regression models focusing on causality relationships, (2) analyzes that reveal spatial accessibilities, 3) studies modeling interaction relationships with network graph structures, and (4) interactive flow mapping tools benefiting data/information visualization capabilities.
In studies focusing on understanding reason of mobilities, the parameters behind the interaction are examined in terms of cause-effect relationships. These researches aim to reveal independent variables that will explain the mobility between regions by creating regression equations based on a certain econometric model. However, regression analyzes do not provide sufficient information on the features and multidimensional characteristics of all centers among which mobility occurs.
Studies that examine accessibilities, reveal a geographic interpretation of access at a macro level by comparing the proportional magnitude of in-out flows of all centers. They evaluate to what extent a region has advantage in terms of accessing to a service by considering the attraction this region has gained or lost. On the other hand, these studies are weak in comparing the characteristics of centers when the number of regions increase and considering the time dimension.
To analyze simultaneously features of space and mobilities that occur between places, graph based network models are seen as the most suitable method. In graph theory, entities represent by nodes, and interactions between them represent by lines. Parameters obtained by analyzing spatial relationships have been using to understand the general structure of network, the characteristics of nodes, detection of communities/clusters in network, and the visualization of network.
Another method has been using in the analysis of SI is interactive flow mapping tools. Flow mapping is the automatic/semi-automatic visualization of mobilities between origin-destination pairs on map. SI visualization can be used for the analysis of multivariate and spatio-temporal flows. However, creating map views using multi dimensional mobility data is complex due to the large number of connections and limited space on the map layout.
The aim of this thesis is to make a systematic and comprehensive analysis of big multi dimensional spatial interaction data. In this study, instead of dealing with a limited version of the problem, it is aimed to make a contribution for each aforementioned thematic field above with a holistic approach. In this context, we have been conducted a study on each topic; causality, accessibility and spatial network model approach, and we developed a web based new flow mapping tool.
Patients mobility between provinces in Turkey at national scale considered as a case for analysis of spatial interaction data in this thesis. The data used in the study include the number of patients who traveled from one province to the other for treatment purpose during the 48-months period between Dec. 2009 and Dec. 2013. It has also a longitudinal nature since the observations repeat for a certain period. The data obtained from Turkish Social Security Institute, and reflects information about more than 1.2 billion hospital admission for the research period. In addition to reflecting spatio temporal change, mobility data has multidimensional feature with attribute fields such as hospital types (12 types), service levels (3 levels) and medical branches (120 branches).
The reasons behind the patient mobility in Turkey have been examined as a part of our holistic approach in the analysis of SI patterns. The factors that lead the patient mobility are identified by performing the regression analysis in which the panel data and random effects models are employed. A new parameter is tested besides the previous variables used in patient mobility analysis in different studies. The obtained results reveal migration relationships between provinces in Turkey that has a significant effect on patient mobility besides other variables such as the number of specialists, per capita income, and health infrastructure.
The second study is conducted in the same direction with studies in the literature on accessibility, focuses on determining characteristics of service centers derived from in-flows/out-flows, and extracting spatio-temporal patterns/clusters. The graphical model (Gandy Nomogram), which evaluates the accessibility of the health service regions used in the study, has been enhanced in a way to detect the changing mobility characteristics and clusters. In scope of the research; (1) accessibility distribution of service centers were extracted, (2) temporal variation of mobility patterns have been determined, (3) clusters of provinces that have similar characteristics were detected by using hierarchical clustering method, and (4) differences between patterns and clusters have been confirmed by statistical inference tests.
In the third study based on network model, using patient mobility data, the functional regions were determined for administrative health areas in Turkey by employing spatially-constrained graph partitioning approach. The regions detected by the data driven approach have been compared to the designated regions from the Turkish Ministry of Health. In this study, the structural changes in the mobility network are determined based on the weighted clustering coefficient and modularity metrics obtained from the network model, and spatio-temporal flow patterns were detected using self-organized maps and multivariate parallel coordinate plot. The mobility patterns in which regional and temporal differences were observed, indicate differences in service provision in various dimensions and supply-demand imbalances.
One of the most important scientific outputs of the thesis is the flow mapping tool which was developed to reveal the SI patterns between places. The web-based application has advanced filtering, classification, flow line and nodes visualization functions, to gain insight from SI data which has multi-dimensional attribute. With this tool, it becomes possible to explain and interpret the spatial dynamics that have the potential to influence the origin-destination positions of the flows. These distinctive effects reveal the originality of some places and constitute an important element in understanding different spatial roles.
In this thesis, multi-dimensional and complex big spatial interaction data are analyzed with a holistic approach, and it is contributing to the methods and tools used in the literature. The research has unique value in terms of identifying a new parameter that explain the interaction between provinces in Turkey, the development of new methods in analysis of spatio temporal accessibility for multiple service centers, uncovering the data driven regions from mobility patterns and comparing to the existing regions, the detection of cluster of flows between spaces, and the development of a new flow mapping tool. |
