Afet yönetimine dair kamuoyu algısının muhtemel İstanbul depremi kapsamında incelenmesi: Yapay zekâ teknikleri ve büyük sosyal veriler üzerinden mekânsal bir yaklaşım

Abstract

Bu araştırma, muhtemel büyük İstanbul (Marmara) depremi özelinde afet yönetimine dair kamuoyu algısını, X (eski adıyla Twitter) platformundan elde edilen büyük sosyal veriler ve yapay zekâ teknikleri aracılığıyla mekânsal boyutta (İstanbul) incelemektedir. Araştırma kapsamında 2009-2025 yılları arasını kapsayan 775.940 tweet toplanmış, veri temizleme, metin sınıflandırma ve konum çıkarımı işlemleri sonucunda araştırma odağına uygun 122.033 tweet analiz edilmiştir. Karma yöntem yaklaşımı üzerine tasarlanan araştırmada; verilerin işlenmesi ve anlamlandırılmasında Doğal Dil İşleme (NLP), ince ayar yapılmış BERT modeli ile duygu analizi, LLM destekli konu modelleme ve Adlandırılmış Varlık Tanıma (NER) teknikleri kullanılmıştır. Mekânsal görselleştirmeler ise Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) ile hazırlanmıştır. 2009-2025 dönemi mekânsal tweet aktivitesi 2019 yılına kadar düşük seyrederken bu tarihten itibaren belirgin şekilde artmış; 2023 yılı Kahramanmaraş merkezli depremlerle birlikte zirveye ulaşmıştır. Bu dönemdeki paylaşımlar 1,5 milyondan fazla beğeni, 256 bini aşkın retweet ve 81 binin üzerinde yanıt almıştır. En yüksek tweet aktivitesi Beşiktaş, Kadıköy, Fatih, Silivri ve Üsküdar ilçelerinden gerçekleşmiştir. En az tweet aktivitesi ise Gaziosmanpaşa, Sultangazi, Sancaktepe, Sultanbeyli ve Çatalca ilçelerinden gerçekleşmiştir. Uygulanan duygu analizi sonucunda tweetler sekiz farklı duygu sınıfına ayrılmıştır. Bilgi verici tweetlerin ağırlıkta olduğu "Nötr" sınıfı en büyük payı alırken; bunu sırasıyla “Memnuniyetsizlik-Eleştiri”, "Korku-Endişe”, “Beklentiİstek”, “Beğeni-Takdir-Memnuniyet”, “Öfke-Kızgınlık”, “Üzüntü” ve “Umutsuzluk” izlemiştir. Elde edilen konu modelleme bulgularına göre kamuoyu; kentsel dönüşümün rant odaklı ilerlemesinden, imar barışından, Kanal İstanbul Projesinden, toplanma alanlarının yetersizliğinden ve olası sarsıntılarda iletişim altyapısının (GSM operatörleri) çökmesinden derin endişe ve memnuniyetsizlik duymaktadır. Ayrıca, 1999 Marmara depreminin bıraktığı travmatik hafıza ve toplanan deprem vergilerinin akıbetine dair şeffaflık talepleri dikkat çekmektedir. Umutsuzluk sınıfındaki tweetler operasyonel güvensizliği ve kaderci bir kabullenişi yansıtmaktadır. Araştırmanın sonucunda, kamuoyunun artan kaygılarını gidermek üzere adil ve yerinde kentsel dönüşüm süreçlerinin hızlandırılması, yapı denetimlerinin artırılması, imar barışı kapsamındaki yapı kayıtlarının doğrudan risk envanterine dönüştürülmesi; deprem vergilerinde şeffaflık sağlanması ve toplumdaki bilgi kirliliğini önleyecek risk iletişim stratejilerinin geliştirilmesi ve diğer somut politika önerileri sunulmuştur. İstanbul halkı depremi soyut bir olasılık olarak değil, kaçınılmaz bir gerçeklik olarak algılamaktadır. Ancak ulaşılan sonuçlar bu riskin yönetim sürecinde siyasi ve kurumsal aktörlere olan güvenin ciddi biçimde aşındığını göstermektedir. Bu güven açığının kapatılması, deprem riskine karşı her türlü hazırlığın ön koşulu olarak değerlendirilebilir.

This study spatially examines public perception of disaster management in the context of a probable major earthquake in Istanbul (Marmara), using big social data obtained from the X platform (formerly Twitter) and artificial intelligence techniques. Within the scope of the research, 775,940 tweets spanning the years 2009–2025 were collected, and following data cleaning, text classification procedures, and location extraction, 122,033 tweets relevant to the research focus were analyzed. Structured around a mixed-methods approach, the study employed Natural Language Processing (NLP), a fine-tuned BERT model for emotion detection, LLMassisted topic modeling, and Named Entity Recognition (NER) techniques for processing and interpreting the data. The spatial visualizations were created using Geographical Information Systems (GIS). Spatial tweet activity for the 2009–2025 period remained low until 2019, after which it increased significantly, peaking with the 2023 earthquakes centered in Kahramanmaraş. These posts received over 1.5 million likes, more than 256,000 retweets, and over 81,000 replies. The highest levels of tweet activity were recorded in the districts of Beşiktaş, Kadıköy, Fatih, Silivri, and Üsküdar. The lowest levels of tweet activity were recorded in the districts of Gaziosmanpaşa, Sultangazi, Sancaktepe, Sultanbeyli, and Çatalca. As a result of the sentiment analysis/emotion detection applied, public posts were categorized into eight distinct emotional classes. The "Neutral" class, dominated by informative posts, received the largest share, followed respectively by “Dissatisfaction–Criticism,” “Fear–Anxiety,” “Expectation–Request,” “Appreciation-Admiration-Satisfaction,” “Anger-Irritation,” “Sadness,” and “Hopelessness.” According to the topic modeling findings, the public expresses deep concern and dissatisfaction regarding the rent-driven progression of urban transformation, construction amnesty policies, the Canal Istanbul Project, the inadequacy of assembly areas, and the potential collapse of communication infrastructure (GSM operators) during possible tremors. Additionally, the traumatic collective memory left by the 1999 Marmara earthquake and demands for transparency regarding the fate of collected earthquake taxes stand out as prominent themes. Tweets in the 'Hopelessness' class reflect operational insecurity and a fatalistic acceptance As a conclusion, the study puts forward a series of concrete policy recommendations aimed at addressing the public's growing concerns, including the acceleration of fair and appropriate urban regeneration processes, the intensification of building inspections, the direct conversion of building registrations under the ‘construction amnesty’ into a risk inventory, the assurance of transparency in earthquake tax, and the development of risk communication strategies to prevent misinformation within society. The people of Istanbul perceive the earthquake not as an intangible possibility, but as an inevitable reality. However, the findings indicate that trust in political and institutional actors has been seriously eroded in the management of this risk. Bridging this trust gap can be regarded as a prerequisite for all preparations against earthquake risk.