Hedef özelliklerinin kültürel rotalarda turist ziyaretlerini sosyal medya verileri ve yorumlanabilir makine öğrenimi ile nasıl şekillendirdiğini anlamak

Pelerin Yürüyüşlerinin Yolları Neden Bugün Hala Önemli?

Kumano Kodo gibi kültürel rotalar bir zamanlar imparatorlar ve keşişler tarafından yürünürdü; bugünse akıllı telefon taşıyan turistler tarafından da yürünüyor. Bu çalışma, miras ve turizm için büyük sonuçları olan pratik bir soru soruyor: insanların seyahat etmek istediklerini neden söyledikleri değil, bir rota üzerindeki yerlerin somut özelliklerinin ziyaretçilerin nereye gittiğini gerçekte nasıl şekillendirdiği. Binlerce coğrafi etiketli sosyal medya gönderisini kazıyıp şeffaf makine öğrenimi araçları kullanan yazarlar, tapınaklar, manzaralar, dükkanlar, konaklama ve otobüslerin modern hac yolculuğunun coğrafyasını nasıl birlikte oluşturduğunu gösteriyor.

Eski Bir Yol Boyunca Dijital İzleri İzlemek

Araştırmacılar anketlere ve anılara güvenmek yerine insanların seyahat ederken çevrimiçi bıraktığı izlere yöneldi. Kumano Kodo çevresinde 2010 ile 2025 arasında çekilmiş 24.569 coğrafi etiketli Flickr fotoğrafı topladılar. Muhtemel yerel sakinleri ve gündelik yaşam sahnelerini dikkatle filtreledikten sonra kalan her fotoğraf mekânda ve zamanda somut bir ziyaret olarak ele alındı. Bu dijital kalabalığın gerçekten turist rotalarını takip edip etmediğini kontrol etmek için ekip noktalarını Google Maps ve TripAdvisor gibi bağımsız verilerle karşılaştırdı. Flickr ziyaretleri bilinen çekim merkezleri etrafında güçlü kümelenmeler gösterdi; bu da sosyal medya gönderilerinin ziyaretçilerin gerçekten zaman geçirdikleri yerleri gerçeğe yakın biçimde sunduğunu düşündürdü.

Ziyaretçilerin Yol Boyunca Neye Dikkat Ettiği

Bir sonraki adım bu tarihî rota boyunca hangi tür yerlerin en çok önem taşıdığını anlamaktı. Yazarlar, insanların Flickr başlıklarında, etiketlerinde ve açıklamalarında kullandığı sözcükleri analiz etti; metinleri çevirip temizledikten sonra tekrar eden temaları bulmak için konu modellemesi kullandılar. Bu temalardan tapınaklar ve geleneksel yapılar gibi kültürel ve miras kaynakları; kıyılar, nehirler ve ormanlar gibi doğal ortamlar; konaklama, kaplıcalar, restoranlar ve dükkanlar gibi turizm ve dinlenme hizmetleri; yollar, demiryolları, istasyonlar ve otoparklar gibi seyahat altyapısı olmak üzere dört geniş aileye gruplanmış 17 tür destinasyon özelliği çıkardılar. Daha sonra her bir türü tapınak haritaları, tren hatları, eğimler, bitki örtüsü ve daha fazlasını içeren ayrıntılı coğrafi verilerle eşlediler, böylece bu özelliklerin gerçek ziyaret örüntüleriyle nasıl örtüştüğünü inceleyebildiler.

Manzarayı Okuması İçin Bir Model Eğitmek

Bu çok katmanlı verileri insanların gerçekte nereye gittiğiyle ilişkilendirmek için araştırmacılar bölgeyi birer kilometrekarelik karelerden oluşan bir ızgaraya böldüler. Her kare için her bir çekim merkezi veya tesise ne kadar yakın olduğu ve her doğal özelliğin orada ne kadar baskın olduğu özetlendi. Bu sayılar modelin girdileri; gözlemlenen Flickr ziyaret sayısı açıklanacak çıktı oldu. Birkaç makine öğrenimi yaklaşımını karşılaştırdılar ve özelliklerin mesafeye dayalı ölçümlerini kullanan rastgele orman modelinin gözlemlenen ziyaret örüntülerini en iyi biçimde yeniden ürettiğini buldular. Önemli olarak, ardından her bir faktörün tek başına ve kombinasyon halinde tahmini ziyaret sayısını nasıl yükselttiğini veya düşürdüğünü gösteren yorumlanabilir araçlarla “kara kutuyu açtılar”.

Tapınaklar, Hizmetler ve Sokaklar Nasıl Birlikte Çalışıyor

Sonuçlar, rota üzerindeki sıcak noktaların nadiren tek bir çekim merkezinden kaynaklandığını ortaya koyuyor. Dini yerler, geleneksel sokaklar, anıtlar ve müzeler gibi kültürel ve miras mekânları ana mıknatıslar olarak işlev görüyor: bir ızgara karesinin bunlara ne kadar yakın olduğu, genellikle o kareye düşen ziyaret sayısını artırıyor. Ancak bu mıknatıslar, yakınlardaki hizmetler ve kolay erişimle güçlü biçimde destekleniyor. Demiryolları, istasyonlar, yollar ve otoparklarla bağlı konaklama, kaplıcalar, restoranlar ve alışveriş kümelerine sahip alanlar, ulaşımı güç olan izole tapınaklara kıyasla çok daha fazla ziyaretçi çekiyor. Dağlar, nehirler ve yoğun bitki örtüsü gibi doğal özellikler daha ince bir rol oynuyor; bu öğeler doğrudan sürükleyici olmaktan ziyade bu örüntüleri güçlendiren veya sakinleştiren bir zemin sağlıyor. Bu bileşenler arasındaki denge mevsimlere, seyahat biçimlerine ve ziyaretçi türlerine göre de değişiyor: örneğin kış ziyaretçileri iç mekan çekimlerine ve ulaşım merkezlerine daha çok yaslanırken, yürüyüşçüler temel toplu taşıma ile desteklenen manzara zengini bölümlere yöneliyor.

İçgörüyü Daha İyi Rotalara Dönüştürmek

Uzman olmayanlar için temel çıkarım, başarılı kültürel rotaların tek tek anıtlardan ziyade canlı ağlar gibi işlediği. Bu çalışma, insanların anlamlı miras mekânlarının basit konforlar ve güvenilir erişimle örüldüğü, hepsinin de ayırt edici bir peyzaj tarafından çerçevelendiği yerlere çekildiğini gösteriyor. Yalnızca ifade edilen motifler yerine gerçek davranışı nicelendirerek yazarlar, diğer tarihî rotalara uyarlanabilecek pratik bir reçete sunuyor. Kültürel odakları güçlendirmek, etraflarında hizmetleri ve ulaşımı koordine etmek ve yönetimi farklı mevsimlere ve gezgin stillerine göre uyarlamak, antik yolların yirmi birinci yüzyılda hem yürünebilir hem de anlamlı kalmasına yardımcı olabilir.

Atıf: Lin, X., Teng, X., Shen, Z. et al. Understanding how destination attributes shaping tourist visitation on cultural routes through social media data and interpretable machine learning. npj Herit. Sci. 14, 197 (2026). https://doi.org/10.1038/s40494-026-02427-5

Anahtar kelimeler: kültürel rotalar, turizm kalıpları, sosyal medya verisi, miras yönetimi, makine öğrenimi