SciMAT tabanlı bilim haritalama analizi, çok sayıdaki bilimsel yayının anahtar kelime ilişkilerini, tematik kümelerini, akademik etkisini ve zaman içindeki kavramsal değişimini bibliyometrik ağlar üzerinden inceleyen bir araştırma yaklaşımıdır. Bu çalışma, yaya hareketliliği ve yürünebilirlik araştırmalarının yapısını Web of Science Core Collection verileri üzerinden incelemekte; performans analizi ile ortak-sözcük (co-word) ağ analizini birlikte kullanarak alanın hangi konular çevresinde geliştiğini göstermektedir.

Kaynak yöntem bölümüne göre Şubat 2024'te yapılan Web of Science sorgusu başlangıçta 6258 yayın döndürmüştür. Yayın yılı, belge türü ve araştırma alanı gibi filtrelerden sonra 1934 yayın nihai veri kümesine alınmıştır. Bibliyografik metadata SciMAT v1.1.06 içine aktarılmış; benzer kelimeler ve kavramlar birleştirilmiş, geniş ve ayırt ediciliği düşük terimler çıkarılmış ve anahtar kelime kümesi 6102'den 5323 benzersiz terime indirilmiştir.

Yöntem ve sonuç bölümleri çalışma dönemini 1990–2023 olarak ele almakta ve bunu iki alt döneme ayırmaktadır: 1990–2019 döneminde 1023 yayın, 2020–2023 döneminde 911 yayın. Toplam 1934 yayın 49.148 atıf almış ve yayın başına ortalama atıf sayısı 25,41 olarak raporlanmıştır. Son dört yıllık ikinci dönemde 911 yayın bulunması, önceki otuz yıllık dönemdeki 1023 yayına yakın bir üretim hacmine ulaşıldığını göstermektedir.

Bilim haritalama sonucunda yaya hareketliliği araştırmaları beş geniş tematik alan altında gruplanmıştır: yöntemler (methods), çevresel–sosyal (environmental–social), sağlık (health), kent (city) ve hareketlilik (mobility). Bu alanlar içerisinde “city” tematik alanı kaynak Tablo 7'de 2099 yayın ilişkisi ve 65.930 atıfla en yüksek performans değerlerini göstermektedir. Environmental–social için 1446 yayın ve 35.103 atıf; health için 1314 yayın ve 27.793 atıf; methods için 1310 yayın ve 34.228 atıf; mobility için 881 yayın ve 17.404 atıf raporlanmıştır.

İlk dönemde BUILT-ENVIRONMENT en baskın tema olarak öne çıkarken 2020–2023 döneminde PHYSICAL-ACTIVITY en yüksek yayın, atıf ve h-index değerlerine sahip tema olmuştur. Son dönemde CITY, PUBLIC-TRANSPORT, IMPACT, EQUITY, URBAN-FORM, NEIGHBORHOOD-WALKABILITY, GIS ve STREET-VIEW-IMAGES gibi temalar alanın şehir tasarımı, sağlık, eşitlik ve veri teknolojileriyle daha yoğun birleştiğini göstermektedir.

Ancak çalışma gerçek kentlerde yürümenin arttığını, belirli bir tasarımın insanların daha fazla yürümesine neden olduğunu veya belirli bir politikanın başarılı olduğunu doğrudan test etmemektedir. Bibliyometrik ağın gösterdiği şey bilimsel literatürün hangi konulara yöneldiği, bu konuların birbirleriyle nasıl ilişkilendirildiği ve akademik üretimin zaman içinde nasıl değiştiğidir. Yayın/atıf büyüklüğünü gerçek dünya etkisi veya nedensellik olarak yorumlamak doğru değildir.

Kaynakta ayrıca bazı raporlama tutarsızlıkları bulunmaktadır. Özet ve araştırma amacı dönemi 1994–2023 olarak verirken yöntem, tablolar ve sonuç 1990–2023 kullanmaktadır. Özet 1934 öğeyi “articles” olarak adlandırırken yöntem, veri kümesinin makale, derleme makalesi ve proceedings paper içerdiğini belirtmektedir. Bu farklar Verianla tarafından sessizce düzeltilmemiştir.

Yaya hareketliliği neden kentsel araştırmanın ayrı bir alanıdır?

Çalışmada yaya hareketliliği yalnız bir kişinin bir noktadan diğerine yürüyerek ulaşması olarak ele alınmamaktadır. Yürüme; kamusal mekân tasarımı, ulaşım sistemi, erişilebilirlik, sağlık, güvenlik, sosyal eşitlik, parklar, mahalle yapısı, arazi kullanımı, toplu taşıma ve kent yaşamının kalitesiyle bağlantılı geniş bir araştırma alanıdır.

Bu nedenle yaya hareketliliği araştırmaları tek bir akademik disipline ait değildir. Kaynak; mühendislik, işletme-ekonomi, yöneylem araştırması ve yönetim bilimi, çevre bilimleri ve teknoloji araştırmalarının aynı literatür yapısına katkı sağladığını göstermektedir.

Walkability yani yürünebilirlik nedir?

Walkability / yürünebilirlik, bir kentsel çevrenin yürümeyi ne ölçüde desteklediğini veya kolaylaştırdığını inceleyen kavram ailesidir. Çalışmada yürünebilirlik; yapılaşmış çevre, mesafe, erişim, arazi kullanımı, mahalle yapısı, toplu taşıma, güvenlik, sağlık, yeşil alanlar ve kullanıcı algıları gibi birçok temayla birlikte görülmektedir.

Kaynakça uyarısı: Makalenin giriş bölümünde “walkability” teriminin ortaya çıkışına ilişkin cümle [7] ve [8] numaralı kaynaklara bağlanmıştır. Ancak makalenin kendi kaynakça listesinde 7 ve 8 numaralı kayıtlar lean supply chain alanındadır. Bu nedenle Verianla bu atfı tarihsel bir kaynak doğrulaması olarak kullanmamaktadır.

Bibliyometrik Analiz Ne Ölçüyor?

Bibliyometrik analiz, tek tek çalışmaların deney sonuçlarını yeniden test etmek yerine bilimsel yayınların sayısını, atıflarını, yazarlarını, dergilerini, ülkelerini, araştırma alanlarını ve anahtar kelime ilişkilerini nicel olarak inceleyerek bir araştırma alanının bilgi yapısını haritalar.

Bu çalışmada iki ana analiz katmanı vardır:

1. Performans analizi: Kaç yayın üretildiği, kaç atıf alındığı, hangi yazarların, dergilerin ve ülkelerin öne çıktığı gibi bibliyometrik üretim ve etki göstergelerini inceler.
2. Bilim haritalama / science mapping: Anahtar kelimelerin birlikte görünme ilişkilerinden tematik ağlar kurar ve temaların zaman içinde nasıl geliştiğini araştırır.

Atıf sayısı bilimsel doğruluk ölçüsü müdür?

Hayır. Atıf sayısı bir çalışmanın bilimsel literatürde ne kadar görünür veya etkili olduğunu değerlendirmekte kullanılabilen bibliyometrik bir göstergedir; bir araştırmanın doğru, nedensel olarak güçlü veya gerçek dünyada başarılı olduğunu tek başına kanıtlamaz. Bu çalışma da atıf sayılarını akademik performans ve etki göstergesi olarak kullanmaktadır.

h-index nedir?

h-index, bir araştırmacı, tema veya yayın grubunda hem yayın üretkenliğini hem de atıf yoğunluğunu birlikte özetlemek için kullanılan bibliyometrik göstergedir. Kavramsal olarak h değeri, en az h yayının her birinin en az h atıf almış olması koşuluna dayanır.

Bu açıklama h-index'in genel anlamını öğretmek içindir. Kaynak makale h-index için bir denklem vermemekte; göstergeyi SciMAT performans analizinde ve Tablo 5–6'da doğrudan raporlamaktadır.

G-index, HG-index ve q2-index neden geçiyor?

Kaynak, SciMAT'ın yayın ve atıf sayılarına ek olarak G-index, HG-index ve q2-index gibi gelişmiş bibliyometrik göstergeleri de kullanabildiğini belirtmektedir. Ancak makalenin ana dönem performans tablolarında görünür biçimde raporlanan temel göstergeler yayın sayısı, atıf sayısı ve h-index'tir. Kaynak bu diğer indekslerin bu çalışmadaki hesap değerlerini veya denklemlerini ayrıca yayımlamadığı için Verianla bunlara kaynak dışı formül veya sonuç eklememektedir.

SciMAT Stratejik Diyagramında Centrality ve Density Ne Anlama Geliyor?

SciMAT stratejik diyagramında centrality bir temanın diğer temalarla ne kadar güçlü bağlantıya sahip olduğunu, density ise temanın kendi iç bağlantılarının ne kadar gelişmiş ve güçlü olduğunu temsil eder; bu iki boyut temaları motor, temel/transversal, gelişmiş-izole ve gelişen/gerileyen kümeler olarak sınıflandırmak için kullanılır.

Bu diyagramdaki dört bölgeyi “iyi-kötü” sıralaması gibi okumamak gerekir. Örneğin Q4'teki temel/transversal tema iç gelişmişliği daha düşük görünse bile araştırma alanının başka bölümlerini birbirine bağlayan önemli bir konu olabilir. Q2'deki tema ise kendi içinde gelişmiş fakat alanın geri kalanıyla daha sınırlı bağlantıya sahip olabilir.

Küre büyüklüğü kaynakta nasıl açıklanıyor?

Burada kaynak-içi bir tutarsızlık vardır. Şekil 1 açıklaması küre büyüklüğünün ilgili yayın sayısını temsil ettiğini ve atıf sayısının parantez içinde gösterildiğini belirtmektedir. Buna karşılık Şekil 4'ü açıklayan metin küre büyüklüğünü atıf sayısıyla ilişkilendirir. Bu nedenle yukarıdaki Verianla diyagramında küre büyüklüğüyle yayın veya atıf sayısı kodlanmamıştır.

Ortak-sözcük ağı yani co-word network nedir?

Ortak-sözcük ağı, bilimsel yayınların anahtar kelimelerinin birlikte görünme sıklığını kullanarak konular arasındaki bağlantıları gösteren ağ yapısıdır. Bir ağ düğümü bir anahtar kelimeyi; iki düğüm arasındaki bağlantı ise bu kelimelerin aynı yayınlarda birlikte kullanılma ilişkisini temsil eder.

SciMAT benzer bağlantı örüntülerine sahip kelimeleri kümelendirerek araştırma temaları oluşturur. Böylece yalnız hangi kelimenin çok kullanıldığı değil, hangi kavramların sistematik biçimde birlikte ele alındığı da görünür hale gelir.

Tematik evrim ne demektir?

Tematik evrim analizi, bir dönemdeki araştırma kümelerinin sonraki dönemde devam edip etmediğini, başka bir tema içinde yeniden yapılanıp yapılanmadığını veya yeni bir temaya dönüşüp dönüşmediğini inceler.

Kaynağın Ek B'sindeki evrim ağlarında sürekli çizgiler aynı adın devamı veya bir tema adının diğerini kapsaması gibi doğrudan bağlantıları; kesik çizgiler ise aynı ad kullanılmasa bile ortak anahtar kelimeler üzerinden oluşan ilişkileri göstermektedir. Çizgi kalınlığı inclusion index ile bağlantının gücünü temsil eder.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Veri toplama ve filtreleme

Web of Science Core Collection taraması Şubat 2024'te gerçekleştirilmiştir. Kaynağın verdiği gelişmiş arama sorgusu şöyledir:

TS = ("walkability") OR ("walking" AND "city") OR ("pedestrian mobility")

Bu sorgu ilk aşamada 6258 yayın döndürmüştür. Kaynak Şekil 2'de filtreleme için 1990–2023 dönemi, articles/review articles/proceedings papers belge türleri ve Transportation, Geography, Urban Studies, Transportation Science & Technology ve Regional & Urban Planning gibi araştırma alanları gösterilmektedir.

Ön işlemede ne yapıldı?

Web of Science kayıtları yazarlar, başlıklar, özetler, anahtar kelimeler, kurum bilgileri ve atıf verileriyle SciMAT'a aktarılmıştır. Ön işleme aşamasında benzer kelimeler ve kavramlar birleştirilmiş, tekrarlar azaltılmış ve “methodology” gibi çok geniş anlam taşıdığı düşünülen terimler tematik ayrımı korumak amacıyla çıkarılmıştır.

Kaynak Şekil 2 daha ayrıntılı biçimde tekrarların, çoğul biçimlerin, özel adların, anlamsal olarak önemsiz kelimelerin ve aynı anlamı taşıyan farklı kelime biçimlerinin temizlendiğini göstermektedir.

İki dönem neden eşit uzunlukta değil?

Çalışma dönemi 1990–2019 ve 2020–2023 olarak ikiye ayrılmıştır. İlk dönem yaklaşık otuz yıl, ikinci dönem yalnız dört yıldır. Kaynak bu eşitsizliği bilinçli bir yöntem seçimi olarak açıklamakta; amaç her iki dönemde birbirine yakın yayın hacmi elde ederek tematik değişimi karşılaştırmayı kolaylaştırmaktır.

Bu iki sayının toplamı 1934'tür. Ancak kaynak Tablo 5'in “% of Total” değerleri 999, Tablo 6'nın değerleri 899 tabanıyla matematiksel olarak uyuşmaktadır. Kaynak 1023→999 ve 911→899 farkını ayrıca açıklamamaktadır. Bu nedenle Verianla bu farkı “şu nedenle oldu” diyerek tahmin etmemektedir.

Yayın ve atıf üretimi

1934 yayın toplam 49.148 atıf almıştır. Kaynağın raporladığı ortalama 25,41 atıf/yayındır. Yayın sayısının 2019'a kadar düzenli biçimde arttığı ve 2020–2023 döneminde üretimin belirgin biçimde hızlandığı belirtilmektedir.

Kaynak Şekil 3 yıllık yayın ve atıf gelişimini grafik halinde vermektedir. Ancak PDF içinde yıl-yıl sayısal veri tablosu sunulmadığı için Verianla bu grafiği görselden yaklaşık değer okuyarak sahte hassasiyetle yeniden üretmemiştir.

En üretken yazarlar

Kaynak, Lu Yi'nin 17 yayınla ilk sırada olduğunu ve hiçbir tek yazarın alanı baskın biçimde “ele geçirmediğini” yorumlamaktadır. Burada yayın sayısı ile atıf sayısı aynı sıralamayı oluşturmaz; örneğin daha az yayın yapan bazı araştırmacılar daha yüksek toplam atıfa sahip olabilir.

En fazla yayın yapan dergiler

Kaynak Tablo 2 ayrıca bu dergilerin yaya hareketliliği makalelerinin atıf toplamlarını, beş yıllık etki faktörünü, 2022 journal citations değerini, JIF 2022, Journal Citation Indicator, article citation median ve yıllık sayı bilgilerini vermektedir. Bunlar dergi düzeyi bibliyometrik bağlam göstergeleridir; yaya hareketliliği araştırmasının doğrudan deney sonucu değildir.

Ülkelere göre yayın üretimi

Bu ülke sayıları benzersiz yayınların birbirini dışlayan dağılımı değildir. Kaynak, bir makalede birden fazla ülkeden ortak yazar bulunduğunda aynı yayının birden fazla ülkeye sayılabileceğini açıkça belirtmektedir. Bu nedenle ülke toplamları 1934 benzersiz yayın sayısını aşabilir.

Web of Science araştırma alanları

Bu dağılım yaya hareketliliği araştırmasının yalnız ulaşım veya şehir planlamasına ait olmadığını; mühendislik, yönetim, çevre ve teknoloji alanlarının da araştırma ağına dahil olduğunu göstermektedir.

1990–2019 döneminin 25 teması

BUILT-ENVIRONMENT, ilk dönemin en baskın temasıdır. Yürüme davranışının ölçümü, yürünebilirlik, sağlık, obezite, fiziksel aktivite, ulaşım, arazi kullanımı, mahalleler ve urban form gibi konular bu küme içinde ilişkilendirilmektedir.

ACCESS sağlık hizmetlerine erişim, mekânsal erişilebilirlik, eşitlik, toplu taşıma ve parklar gibi konuları birbirine bağlamaktadır. ATTITUDES kişisel ulaşım tercihleri ve risk algısı gibi kullanıcı odaklı araştırmaları; CHILDREN çocuklar, gençler ve okul bağlamını; OLDER-ADULTS yaşlı bireyler, yaşam kalitesi, sağlık, engellilik ve yürümeyi kapsamaktadır.

BODY-MASS-INDEX yürünebilirlik, aktif ulaşım, mesafe, kardiyovasküler sağlık, fazla kilo ve hava kirliliği gibi sağlık bağlantılarını; CYCLING sürdürülebilir ulaşım, otomobil bağımlılığı, yaralanmalar, güzergâh güvenliği ve sağlık yararlarını ele almaktadır.

2020–2023 döneminin 24 teması

Kaynak yazım notu: Tablo 6'da bisiklet teması “BYCICLE” şeklinde yazılmıştır. Verianla kaynak temanın canonical etiketini sessizce değiştirmemek amacıyla tablo içinde bu biçimi korumaktadır; normal Türkçe açıklamada “bisiklet” denmektedir.

İkinci dönemin en büyük teması PHYSICAL-ACTIVITY'dir. Kaynak bu temanın ilk dönemde BUILT-ENVIRONMENT kümesi içinde yer alırken ikinci dönemde bağımsız bir araştırma teması haline geldiğini belirtmektedir.

EQUITY, önceki dönemin ACCESS/JUSTICE ekseninden daha belirgin bir temaya dönüşür. NEIGHBORHOOD-WALKABILITY urban design, walk score, body mass index, Google Street View, pedestrian networks ve semantic segmentation gibi konuları birleştirir.

STREET-VIEW-IMAGES, machine learning, deep learning ve big data'nın kentsel çevre görsellerinden yaya hareketliliğini etkileyen mekânsal özellikleri analiz etmek için kullanıldığı yeni araştırma çizgisini temsil etmektedir.

GIS indeksler, göstergeler, yolculuklar, mekânsal sözdizim ve hizmet/tesis erişimi gibi konularla ilişkilidir. GENDER kadınlar, çalışma yaşamı, zaman ve korku gibi kavramları; CRIME şehirde şiddet ve güvenlik algısını; VISUAL-ENCLOSURE görsel algı ve ruh sağlığı bağlantılarını kapsamaktadır.

Sağlık temasıyla ilgili kaynak-içi sınıflandırma gerilimi

Kaynak anlatı bölümünde CRIME ve PHYSICAL-ACTIVITY'nin ikinci dönemde “motor themes” haline geldiğini ifade etmektedir. Ancak Tablo 6 stratejik sınıflandırmasında PHYSICAL-ACTIVITY Q1 motor temadır; CRIME ise Q2'de, yani yüksek gelişmişlik fakat daha izole bağlantı bölgesindedir. Bu nedenle Verianla tematik kadran için Tablo 6 değerini korumaktadır.

Beş ana tematik alan nasıl oluştu?

SciMAT'ın iki dönem arasındaki tema bağlantıları incelendikten sonra araştırmacılar kümeleri beş geniş bilgi alanı altında adlandırmıştır: methods, environmental–social, health, city ve mobility.

Tematik alanların toplam performansı

Bu tablodaki yayın sayılarının toplamı 1934 benzersiz belge sayısını aşmaktadır. Kaynak Tablo 7'yi benzersiz belgelerin birbirini dışlayan dağılımı olarak tanımlamamaktadır ve toplamın neden 1934'e eşit olmadığını ayrıca açıklamamaktadır. Dolayısıyla bu değerler “1934 yayının yüzde kaçı yalnız bu alana aittir?” biçiminde doğrudan yorumlanmamalıdır.

Methods tematik alanı

Methods alanı bilimsel literatürün yaya hareketliliğini hangi araçlarla ölçüp analiz ettiğine odaklanmaktadır. İlk dönemde SYSTEM, FRAMEWORK, VALIDITY, CYCLING, TIME ve IMPACT gibi kümeler görülürken ikinci dönemde MODEL, GIS, STREET-VIEW-IMAGES, SERVICE ve IMPACT gibi daha veri ve görselleştirme odaklı yapılar öne çıkmaktadır.

Kaynak özellikle Street View görüntülerinin, machine learning, deep learning ve big data yöntemleriyle birlikte kentsel çevrenin görsel ve mekânsal özelliklerini analiz etmekte kullanılan yeni bir araştırma hattı olduğunu vurgulamaktadır.

Environmental–social tematik alanı

Bu alan ACCESS, ATTITUDES, DISTANCE, SAFETY, JUSTICE, POLICY, EQUITY, EXPERIENCE, NEIGHBORHOOD-WALKABILITY ve GENDER gibi konular üzerinden yaya hareketliliğinin yalnız ulaşım performansı değil sosyal eşitlik, güvenlik, sürdürülebilirlik ve kent deneyimi meselesi olduğunu göstermektedir.

Kaynak çapraz-referans notu: Yapısal gelişim bölümünde environmental–social doğru biçimde Figure A3'e bağlanmaktadır. Tartışma bölümünde aynı alan yanlışlıkla Figure A4 olarak gösterilmiştir. Figure A4 kaynakta health alanıdır.

Health tematik alanı

Sağlık alanı BODY-MASS-INDEX, OLDER-ADULTS, PHYSICAL-ACTIVITY, PUBLIC-HEALTH, VISUAL-ENCLOSURE ve CRIME gibi konuları bir arada değerlendirmektedir. Kaynak, yaşlı yetişkinlerin alan boyunca sürekli önemli bir araştırma grubu olduğunu; ikinci dönemde fiziksel aktivite ve halk sağlığı kavramlarının daha belirgin hale geldiğini belirtmektedir.

Burada bibliyometrik bağlantı, yürümenin belirli bir sağlık sonucuna kesin olarak neden olduğunu göstermemektedir. Ağ yalnız araştırma literatüründe bu kavramların birlikte ele alındığını ve belli tematik kümelerde toplandığını gösterir.

City tematik alanı

City tematik alanı ilk dönemde BUILT-ENVIRONMENT, GEOGRAPHIES, PARKS, NEIGHBORHOOD-DESIGN, URBAN-DESIGN, AREAS ve SELF-SELECTION gibi konulardan; ikinci dönemde CITY, URBAN-FORM, STREET, AMENITY ve GENTRIFICATION gibi temalardan oluşmaktadır.

Kaynak bu alanı kamusal alan, sokaklar, yollar, meydanlar ve yeşil alanların insanların hareketini ve sosyal yaşamı destekleyen şehir yapısı içindeki rolüyle ilişkilendirmektedir.

Mobility tematik alanı

Mobility alanında ilk dönemde CHILDREN, PEDESTRIANS ve MOTOR-VEHICLE öne çıkarken ikinci dönemde BICYCLE, PUBLIC-TRANSPORT, STATIONS ve CRASHES gibi ulaşım sisteminin farklı kullanıcıları ve modları daha görünür hale gelmektedir.

Çalışmanın yorumu, yaya hareketliliğinin otomobil, bisiklet, toplu taşıma ve diğer kullanıcı gruplarından ayrı düşünülmemesi gerektiğidir. Kent içindeki kamusal alan aynı anda farklı hareket biçimlerinin karşılaştığı ortak bir sistemdir.

En çok atıf alan örnek çalışmalar

Bu atıf sayıları çalışmanın derlediği bibliyometrik veri setindeki değerlerdir. Atıf sayısının zamanla değişebileceği ve çalışmanın veri toplama zamanına bağlı olduğu unutulmamalıdır.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• Yaya hareketliliği araştırmalarında yayın hacmi özellikle 2020–2023 döneminde belirgin biçimde artmıştır.
• Literatürün yapısı yalnız ulaşım performansından oluşmaz; sağlık, yöntem, çevresel-sosyal konular, kent yapısı ve hareketlilik birlikte temel bilgi alanlarını oluşturur.
• İlk dönemde BUILT-ENVIRONMENT en güçlü temalardan biridir.
• İkinci dönemde PHYSICAL-ACTIVITY en yüksek yayın, atıf ve h-index performansını gösteren temadır.
• EQUITY, NEIGHBORHOOD-WALKABILITY, STREET-VIEW-IMAGES, GIS, GENDER ve PUBLIC-HEALTH gibi konular yakın dönem literatüründe belirginleşmektedir.
• City tematik alanı kaynak Tablo 7'de en yüksek yayın ve atıf performansına sahiptir.
• Makine öğrenmesi, derin öğrenme, büyük veri ve Street View görüntülerinin kullanımı yakın dönem araştırmalarında görünür hale gelmiştir.
• Kentsel tasarım, araştırma literatüründe önemli olmakla birlikte yazarların değerlendirmesine göre gelecekte daha doğrudan merkezî değişken olarak ele alınmalıdır.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• Daha fazla yayın yapılan temanın gerçek kentlerde mutlaka daha önemli olduğu kanıtlanmamıştır.
• Daha fazla atıf alan temanın daha doğru bilimsel sonuçlar ürettiği kanıtlanmamıştır.
• Bibliyometrik ortak-görünüm ilişkileri nedensellik göstermez.
• Çalışma belirli bir yaya politikası veya kent tasarımının insanları ne kadar daha fazla yürüttüğünü ölçmemiştir.
• Çalışma yeni bir walkability indeksi geliştirmemiştir.
• Çalışma yeni bir GIS, machine learning veya deep learning modeli eğitmemiştir.
• Yaya hareketliliği ile sağlık arasındaki doğrudan etki büyüklüğü bu bibliyometrik araştırmada hesaplanmamıştır.
• 2030 veya daha sonraki yıllarda hangi temanın kesin olarak baskın olacağı tahmin edilmemiştir.
• Web of Science dışında kalan literatürün aynı tematik yapıyı vereceği gösterilmemiştir.

Gelecek araştırma alanları

Yazarlar kentsel tasarımın yaya davranışını etkileyen temel bileşen olarak mevcut literatürde yeterince merkezî ele alınmadığını belirtmektedir. Gelecek araştırmaların şehirlerin mekânsal ve tasarımsal boyutları ile yaya davranışı arasındaki ilişkiyi daha doğrudan incelemesi önerilmektedir.

Kaynak ayrıca resilience kavramının literatürde yetersiz temsil edildiğini, yaya hareketliliğinin başka kentsel stratejilerle nasıl birleştirilebileceğinin daha fazla araştırılması gerektiğini belirtmektedir.

Environmental ve social faktörlerin performans ve verimlilik odaklı araştırmalara kıyasla daha az incelendiği; özellikle inequality ve inclusion gibi sosyal meselelerin gelecek çalışmalarda daha fazla yer alması gerektiği belirtilmektedir.

Machine learning, deep learning ve big data kullanımı giderek görünür hale gelmiştir. Kaynak, büyük verinin özellikle kamusal alan bağlantısallığını ve başka kentsel bağlamları incelemek için daha fazla kullanılabileceğini önermektedir.

Başlıca sınırlılıklar

Tek veri tabanı: Çalışma yalnız Web of Science kullanmıştır. Yazarlar Scopus veya ABI gibi başka veri tabanlarının farklı yayın kümeleri ve dolayısıyla farklı sonuçlar oluşturabileceğini açıkça belirtmektedir.

Dahil etme/dışlama ölçütleri: Yayın yılı, belge türü, araştırma alanı ve dil gibi filtreler veri kümesinin sınırlarını belirlemektedir. Farklı kriterler daha kapsamlı veya farklı tematik sonuçlar üretebilir.

SciMAT parametreleri: Kaynak, yazarların SciMAT'a aşinalığının stratejik diyagramların aşırı karmaşık hale gelme riskini azaltacak parametre seçimine yardımcı olduğunu belirtmektedir. Bu aynı zamanda haritalamanın yazılım ayarlarına ve analitik seçimlere tamamen bağımsız olmadığını gösteren önemli yöntemsel bağlamdır.

Dönem başlangıcı tutarsızlığı: Özet ve araştırma amacı 1994–2023, yöntem ve sonuçlar 1990–2023 kullanmaktadır.

Belge türü terminolojisi: Özet 1934 “article” ifadesini kullanırken yöntem articles, review articles ve proceedings papers dahil etmektedir.

Tematik tablo paydaları: 1023 ve 911 dönem yayınına karşılık Tablo 5 ve Tablo 6 oranlarının sırasıyla 999 ve 899 tabanıyla uyuşmasının nedeni açıklanmamıştır.

Şekil küre büyüklüğü: Kaynak bir yerde küre büyüklüğünü yayın sayısıyla, başka yerde atıf sayısıyla ilişkilendirmektedir.

Tematik çapraz referans: Environmental–social alanı doğru olarak Figure A3 iken tartışma bölümünde Figure A4 referansı bulunmaktadır.

Kaynakça numaralandırması: Bazı metin içi referans numaraları bibliyografideki kayıtlarla anlam açısından uyuşmamaktadır. Bu nedenle Verianla bu tür tarihsel veya yöntemsel iddiaları sırf numaralı atıf bulunduğu için doğrulanmış kabul etmemektedir.

Veri erişilebilirliği ifadesi: Kaynak “No new data were created or analysed” beyanı vermesine rağmen referans listesinde aynı yazarların 2026 tarihli “Pedestrian Mobility Papers Dataset Version 1.0” kaydı bulunmaktadır. Kaynak bu iki ifadenin ilişkisini ayrıca açıklamamaktadır.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık: Pedestrians as an Innovation Key for Urban Research: A Bibliometric Network Analysis and Literature Review

Yazarlar: Lorenzo Ros-McDonnell; Manuel Jesús Cobo; María Victoria de-la-Fuente-Aragón; Diego Ros-McDonnell.

Yazar sırası: Kaynaktaki sıra aynen korunmuştur.

Sorumlu yazar: Lorenzo Ros-McDonnell.

Kurum 1: Research Group “Industrial Engineering”, ETSII, Universidad Politécnica de Cartagena, Cartagena, Spain.

Kurum 2: Department of Computer Science and Artificial Intelligence, Universidad de Granada, Granada, Spain.

Eş katkı / eş birinci yazarlık: Kaynakta eş katkı veya eş birinci yazar işareti belirtilmemektedir.

Yazar katkıları: Kaynak PDF'de ayrı bir Author Contributions / CRediT bölümü bulunmamaktadır; Verianla yazar görevlerini tahmin etmemektedir.

Dergi: Urban Science.

Yayınevi: MDPI, Basel, Switzerland.

Makale türü: Review; bibliyometrik ağ analizi ve literatür derlemesi.

Cilt / sayı / makale numarası: 10(7), 347.

DOI: 10.3390/urbansci10070347

Gönderim tarihi: 15 Aralık 2025.

Revizyon tarihi: 25 Ocak 2026.

Kabul tarihi: 4 Şubat 2026.

Yayın tarihi: 24 Haziran 2026.

Hakemlik durumu: Urban Science dergisinde yayımlanmış hakemli derleme makalesi.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Resmî bağlantı: DOI 10.3390/urbansci10070347 üzerinden MDPI Urban Science kayıt sayfası.

Anahtar kelimeler: walkability; bibliometric analysis; mapping scientific literature; citations; keyword co-occurrence; research trends.

Temel veri kaynağı: Web of Science Core Collection.

Arama tarihi: Şubat 2024.

Kaynakta raporlanan sorgu: TS = ("walkability") OR ("walking" AND "city") OR ("pedestrian mobility").

İlk kayıt sayısı: 6258.

Nihai bibliyografik veri kümesi: 1934 yayın.

Anahtar kelime ön işleme: Kaynak Şekil 2'ye göre 6102 terimden 5323 anahtar kelimeye.

Yazılım: SciMAT v1.1.06.

Ana yöntemler: Bibliyometrik performans analizi, keyword co-occurrence / co-word network, tematik kümeleme, stratejik diyagram, tematik evrim analizi.

Analiz dönemleri: Yöntem ve sonuç bölümlerinde 1990–2019 ve 2020–2023. Özet ve araştırma amacı ise 1994–2023 başlangıcını vermektedir.

Birinci dönem yayın sayısı: 1023.

İkinci dönem yayın sayısı: 911.

Toplam atıf: 49.148.

Ortalama atıf: Yayın başına 25,41.

Beş ana tematik alan: Methods, environmental–social, health, city, mobility.

En yüksek tematik alan performansı: Kaynak Tablo 7'ye göre City: 2099 yayın ilişkisi ve 65.930 atıf.

İlk dönemin baskın teması: BUILT-ENVIRONMENT; 740 yayın, 31.576 atıf, h-index 83.

İkinci dönemin baskın teması: PHYSICAL-ACTIVITY; 686 yayın, 6930 atıf, h-index 36.

Temel yöntemsel sınırlılık: Yalnız Web of Science kullanılmıştır; farklı veri tabanları farklı sonuçlar oluşturabilir.

Kaynak-içi tutarsızlık — dönem: Özet/amaç 1994–2023, yöntem/tablolar/sonuç 1990–2023.

Kaynak-içi tutarsızlık — belge türü: Özet “1934 articles” derken yöntem articles, review articles ve proceedings papers dahil etmektedir.

Kaynak-içi belirsizlik — dönem tablo paydaları: Metin/Şekil 2 dönem toplamlarını 1023 ve 911 verirken Tablo 5 ve 6 oran sütunları sırasıyla 999 ve 899 tabanıyla uyumludur; açıklama verilmemiştir.

Kaynak-içi tutarsızlık — şekil sembolü: Şekil 1 açıklamasında küre büyüklüğü yayın sayısı; Şekil 4 açıklayıcı metninde atıf sayısı olarak tarif edilmektedir.

Kaynak-içi çapraz referans: Environmental–social tematik alanı Figure A3'tür; tartışma bölümündeki Figure A4 referansı bununla uyuşmamaktadır.

Kaynak-içi sınıflandırma gerilimi: Sağlık teması metni CRIME ve PHYSICAL-ACTIVITY'yi motor tema olarak ifade ederken Tablo 6 CRIME'ı Q2, PHYSICAL-ACTIVITY'yi Q1 olarak sınıflandırmaktadır.

Kaynakça bütünlüğü notu: Bazı metin-içi numaralı atıflar kaynakça kayıtlarının konusuyla uyuşmamaktadır; örneğin walkability'nin tarihsel kökenine ilişkin [7]/[8] referansları bibliyografide lean supply chain çalışmalarına karşılık gelmektedir.

Finansman: Araştırma dış finansman almamıştır.

Etik kurul: Not applicable.

Bilgilendirilmiş onam: Not applicable.

Veri erişilebilirliği: Kaynak “No new data were created or analysed in this study” beyanını vermektedir. Bununla birlikte kaynakça, aynı yazarların “Pedestrian Mobility Papers Dataset Version 1.0” adlı 2026 veri setini referans 26 olarak listeler; kaynak bu raporlama gerilimini açıklamamaktadır.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan etmektedir.

Temel yorum sınırı: Bu çalışma yaya hareketliliğinin gerçek dünyadaki nedenlerini veya belirli tasarım müdahalelerinin etkisini deneysel olarak ölçmez; bilimsel literatürün üretim, atıf, anahtar kelime, tema ve kavramsal evrim yapısını bibliyometrik olarak analiz eder.