Akıllı Ulaşım Sistemleri (Intelligent Transportation Systems, ITS), bu derlemede toplu ve paylaşımlı kentsel ulaşımın planlanmasını, işletilmesini ve yönetimini desteklemek için algılama, haberleşme, veri işleme, analitik ve karar destek teknolojilerini bir araya getiren veri odaklı ulaşım çözümleridir. Çalışma, 2014–2024 dönemindeki hakemli Scopus literatürünü PRISMA tabanlı sistematik seçim, PERT tabanlı relevance scoring, VOSviewer 1.6.21 bibliyometrik analizleri ve manuel tematik içerik analiziyle incelemektedir. İlk 1049 kayıt çeşitli filtrelerden geçirilmiş; 300 kayıt biçimsel kriterleri karşılamış, 202 çalışma uygunluk aşamasına geçmiş ve son PERT elemesinden sonra 186 çalışma nihai analiz gövdesini oluşturmuştur.

Derlemenin temel sonucu, ITS destekli toplu taşıma araştırmalarının büyük ölçüde teknoloji yoğun bir yapıya sahip olduğudur. 186 çalışmanın 180'i (%96,77) Smart Infrastructure and Frameworks, 167'si (%89,78) AI and Data-Driven Mobility Systems, 163'ü (%87,63) Smart Public Transportation Systems, 139'u (%74,73) Smart Traffic and Congestion Management, 133'ü (%71,51) IoT and Connected Mobility ve 128'i (%68,82) Sustainable and Green Mobility kategorilerine girmiştir. Autonomous and Intelligent Vehicles kategorisi ise 22 çalışma (%11,83) ile en düşük temsil edilen uygulama alanıdır. Bir makale birden fazla kategoriye atanabildiği için bu oranların toplamı %100 olmak zorunda değildir.

Sürdürülebilirlik analizinde benzer bir teknoloji ağırlığı görülmektedir. Technology-Driven Sustainability 180 çalışmada (%96,77), Smart and Sustainable Urban Mobility 179 çalışmada (%96,24), Environmental Sustainability 174 çalışmada (%93,55), Economic Sustainability 171 çalışmada (%91,94) ve Public Transportation Sustainability 169 çalışmada (%90,86) bulunurken Social Sustainability yalnız 106 çalışmada (%56,99) görülmektedir. Kaynak özellikle erişilebilirlik, eşitlik, engelli bireylerin ihtiyaçları, yolcu refahı, toplumsal cinsiyet ve güvenlik, kurumsal kapasite ve düzenleyici hazırlık gibi sosyal ve yönetişim boyutlarının teknoloji ve çevre boyutlarına kıyasla daha az sistematik ele alındığını vurgulamaktadır.

Bu sonuçların önemli bir yorum sınırı vardır. Çalışma tek tek ITS uygulamalarının ortalama olarak belirli bir yüzde emisyon azalması, bekleme süresi düşüşü veya maliyet kazancı oluşturduğunu hesaplayan bir meta-analiz değildir. Kaynakta sunulan fayda yönleri, incelenen farklı çalışmaların raporladığı tipik eğilimlerin tematik sentezidir. Ayrıca veri tabanı yalnız Scopus, dil yalnız İngilizce ve dönem 2014–2024 ile sınırlıdır; literatür coğrafi olarak da Çin, Hindistan ve bazı diğer ülkelerde yoğunlaşmaktadır. Bu nedenle bulgular bütün kentlere ve bütün ITS uygulamalarına değişmez etki büyüklükleri olarak genellenmemelidir.

Akıllı Ulaşım Sistemleri Bu Derlemede Ne Anlama Geliyor?

Akıllı Ulaşım Sistemleri, bu çalışmada GPS ve sensörlerden toplanan veriyi haberleşme ağları, bulut/edge altyapıları, büyük veri analitiği ve yapay zekâ gibi araçlarla işleyerek trafik yönetimi, toplu taşıma optimizasyonu ve yolcu bilgilendirmesi gibi uygulamaları destekleyen teknoloji etkin ulaşım çözümlerini ifade eder; derlemenin kapsamı özellikle otobüs, BRT, metro, tramvay, talebe duyarlı ulaşım ve feeder hizmetleri gibi toplu ve paylaşımlı ulaşım sistemleridir.

ITS son derece geniş bir terimdir. Özel araç yönetimi, yük taşımacılığı ve genel trafik kontrolü de ITS alanına girebilir. Ancak bu derleme kapsamı bilinçli olarak daraltarak teknolojinin özellikle public and shared urban transport içindeki kullanımına yoğunlaşmaktadır.

Kaynakta verilen örnekler arasında GPS/AVL tabanlı araç takibi, IoT sensörleri, akıllı kart sistemleri, CCTV ve video analitiği, mobil yolcu bilgilendirme, tahmini varış süresi modelleri, yolcu yoğunluğu tahmini, dinamik çizelgeleme, adaptif sinyal önceliği, araç–altyapı haberleşmesi, edge/fog computing, bulut platformları, elektrikli otobüs şarj optimizasyonu, dijital ikizler ve yapay zekâ destekli karar sistemleri bulunmaktadır.

ITS neden sürdürülebilir kentsel hareketlilikle birlikte inceleniyor?

Sürdürülebilir hareketlilik yalnız araçların daha hızlı hareket etmesi değildir. Kaynak çevresel, ekonomik, sosyal ve yönetişimsel boyutları birlikte ele almaktadır. Bir toplu taşıma sistemi trafik sıkışıklığını azaltabilir fakat düşük gelirli veya engelli kullanıcıların erişimine uygun değilse sürdürülebilirlik değerlendirmesinin sosyal boyutu eksik kalabilir. Benzer biçimde elektrikli otobüs kullanmak egzoz emisyonlarını azaltabilir; ancak yüksek maliyet, yetersiz şarj altyapısı veya zayıf kurumsal kapasite uygulamanın uzun dönem başarısını sınırlayabilir.

Bu nedenle derlemenin ana problemi “hangi teknoloji en akıllıdır?” sorusu değildir. Araştırmacılar, ITS teknolojilerinin toplu taşımadaki gerçek uygulama alanlarını ve bu uygulamaların çok boyutlu sürdürülebilir hareketlilik hedefleriyle ne ölçüde ilişkilendirildiğini incelemektedir.

İki temel araştırma sorusu

ITS'nin katmanlı teknolojik yapısı

Kaynak Şekil 1, ITS'yi tek bir yazılım veya cihaz değil, birbirine bağlı teknolojik katmanlar olarak göstermektedir. Alt katmanlarda veri toplama bulunur; bunun üzerinde haberleşme, veri işleme ve analitik gelir; daha sonra uygulama katmanı oluşur ve en üstte sürdürülebilirlik çıktıları yer alır.

Literatür nasıl tarandı?

Scopus'ta kullanılan ana sorgu şöyledir:

TITLE-ABS-KEY ("Intelligent Public Transport*") OR TITLE-ABS-KEY ("Smart Public Transport*") OR TITLE-ABS-KEY ("Sustainable Public Transport*") OR TITLE-ABS-KEY ("Advanced Public Transport*")

Buradaki yıldız işareti wildcard/truncation karakteridir; Scopus'a ilgili kelime kökünün farklı devam biçimlerini de aramasını söyler.

İlk sorgu 1049 kayıt üretmiştir. Ardından yayın dönemi 2014–2024 ile sınırlandırılmış, yalnız journal article türü, peer-reviewed journal source ve İngilizce yayınlar tutulmuştur. Bu filtrelerden sonra 300 çalışma kalmıştır.

Title/abstract eligibility aşamasında ITS destekli toplu taşıma kapsamı dışında kalan, yeterli yöntem açıklaması bulunmayan veya gray literature niteliğindeki çalışmalar dışlanmıştır. Bu aşamada 98 çalışma çıkarılmış ve sayı 202'ye düşmüştür.

Son aşamada çalışmalar C1–C4 relevance kriterleri ve PERT puanı ile değerlendirilmiş; 16 düşük relevance çalışma daha çıkarılarak nihai 186 çalışma elde edilmiştir. Appendix A'da bunların 128'i High, 58'i Medium relevance olarak sınıflandırılmaktadır.

Dört relevance kriteri neyi ölçüyor?

PERT Puanı Neyi Ölçüyor ve Nasıl Hesaplanıyor?

PERT puanı, çalışmanın C1–C4 tematik relevance değerlendirmelerini tek bir ağırlıklı relevance değerinde birleştirmek için kullanılan boyutsuz bir puandır; kaynak orta/merkez değeri dört kat ağırlıklandıran \((O+4M+P)/6\) formülünü kullanır ve 5,99'un altındaki çalışmaları nihai gövdeden çıkarır, ancak kullanılan puan ölçeği ile M değişkeninin tanımı kaynak metninde tam tutarlı değildir.

Kaynakta verilen Denklem (1):

\[ \text{PERT Score}=\frac{O+4M+P}{6} \]

Formül neyi hesaplıyor? Bir makalenin genel relevance düzeyini, yüksek, merkezi ve düşük değerlendirme değerlerini ağırlıklı biçimde birleştirerek hesaplıyor.

O: Kaynakta consolidated reviewer scores içindeki maksimum değer olarak tanımlanır ve “optimistic” değerlendirmeyle ilişkilendirilir.

M: Formülün en ağır bileşenidir; katsayısı 4'tür. Kaynak aynı M sembolünü önce “most likely”, hemen sonraki açıklamada ise “median” olarak tanımlamaktadır. Verianla bu iki ifadeden birini sessizce seçmemiştir.

P: Minimum değer ve “pessimistic” değerlendirmedir.

6: Ağırlıkların toplamıdır: 1 + 4 + 1 = 6. Böylece sonuç yeniden puan ölçeğinin içinde kalır.

Birim: Fiziksel birimi yoktur; relevance score'dur.

Matematiksel anlam: Merkezi değerlendirme uç değerlerden dört kat daha fazla ağırlık taşır. Bu nedenle tek bir aşırı yüksek veya düşük puanın nihai sonucu tek başına belirlemesi azaltılmaya çalışılır.

Eleme: PERT Score < 5,99 olan çalışmalar çıkarılmıştır. Kaynak ±0,5 eşik değişiklikleriyle yapılan sensitivity check'in ana tematik örüntüleri veya sonuçları maddi biçimde değiştirmediğini bildirmektedir.

Kaynak-içi tutarsızlık: Aynı bölümde önce her kriter için 1 = low, 2 = moderate, 3 = high şeklinde üç puanlı sistem anlatılırken birkaç cümle sonra üç değerlendiricinin 1–9 ölçeği kullandığı yazmaktadır. Appendix A'daki C1–C4 puanları da 9, 8, 7, 6 gibi değerler içerdiği için yayınlanan nihai tablo üç puanlı sistemle uyumlu değildir.

Ayrıca kaynak “High = 7 ve üzeri, Medium = 4–6, Low = 3 ve altı” sınıflamasını verirken eleme eşiği 5,99'dur. Bu nedenle bu kategorik açıklama ile gerçek eleme kuralı aynı sınırları kullanmamaktadır. Bu durum nihai 186 çalışmanın sayısını değiştirmek için Verianla tarafından yeniden yorumlanmamıştır.

Değerlendiriciler arası güvenilirlik nasıl ele alındı?

Üç bağımsız değerlendirici C1–C4 kapsamında makaleleri değerlendirmiş, büyük farklılıklar calibration meeting ile tartışılmıştır. Kaynak ayrıca ayrı bir Cohen's κ inter-rater reliability katsayısı hesaplamamıştır. Yazarlar bunun yerine bağımsız scoring, disagreement durumunda consensus discussion ve PERT aggregation birleşiminin reliability desteği sağladığını belirtmektedir.

Bu ifade kaynağın yöntem tercihidir. Çalışma Cohen's κ veya başka bir inter-rater coefficient raporlamadığı için Verianla böyle bir değer üretmemektedir.

Bibliyometrik analiz nasıl yapıldı?

Eşikler rastgele verilmemiştir. Kaynak, daha düşük keyword threshold'larının çok yoğun ve zayıf bağlantılı ağlar ürettiğini; daha yüksek eşiklerin ise anlamlı temaları kaybettirdiğini belirtmektedir. Bibliographic coupling ve citation threshold'ları da ağın okunabilir ve bağlantılı kalmasını sağlayacak biçimde seçilmiştir.

Keyword co-occurrence ne gösterdi?

Tüm anahtar kelimelerde toplam 1863 keyword bulunmuş; minimum dört occurrence eşiğini geçen 118 keyword analize alınmış, bunlar beş kümeye ayrılmış ve ağda toplam 2369 bağlantı bulunmuştur.

Öne çıkan kavramlar arasında:

• advanced public transportation — 68 occurrence,
• public transport — 51 occurrence,
• intelligent systems — 46 occurrence

yer almaktadır.

Overlay visualization, daha eski dönemde trafik kontrolü, intelligent systems ve transport optimization gibi konuların öne çıktığını; daha yeni dönemde ise electric buses, energy efficiency ve sustainable public transport gibi sürdürülebilirlik odaklı terimlerin daha görünür hale geldiğini göstermektedir.

Author keyword ağı neden daha küçüktür?

Author keyword analizi minimum beş occurrence eşiğiyle yapılmıştır. Toplam 693 author keyword içinden yalnız 9 kelime bu eşiği geçmiştir. “Public transport” 26 occurrence ve total link strength 11 ile ağın merkezindedir. Sustainability, intelligent transportation system ve public transportation ile güçlü bağlantılar bulunurken electric buses, sustainable transportation, big data ve deep learning daha yeni destekleyici temalar olarak görünmektedir.

Bibliographic coupling neyi ölçüyor?

Bibliographic coupling, iki makalenin aynı referansları ne ölçüde kullandığına bakar. İki çalışma birbirine doğrudan atıf yapmasa bile çok sayıda ortak kaynağa dayanıyorsa benzer intellectual foundation'a sahip olabilir.

186 çalışmadan 61'i minimum 20 citation eşiğini geçmiş, ancak yalnız 39'u birbirine bağlı bibliographic coupling ağı oluşturmuştur. Bu 39 çalışma dokuz kümeye ayrılmıştır.

Kümeler; sustainable public transportation, real-time traffic management and intelligent path planning, public transport travel-time prediction, spatio-temporal analytics, low-carbon transport, smart and sustainable public transport, deep-learning-based waiting-time estimation, electric PUV transition ve IoT-connected mobility gibi temaları kapsamaktadır.

Citation ağı neden alanın parçalı olduğunu düşündürüyor?

Minimum beş citation eşiğinde 186 makalenin 125'i analize girebilmiştir; ancak bunların yalnız altısı doğrudan bağlantılı citation network oluşturmuş ve bu küçük ağ iki kümeye ayrılmıştır.

Kaynak bunu, alanın çok sayıda çalışma üretmesine rağmen doğrudan intellectual citation bağlantılarının az sayıda merkezi çalışmada yoğunlaştığı; yani ITS destekli toplu taşıma araştırmasının disiplinler arası fakat tematik olarak parçalı olduğu şeklinde yorumlamaktadır.

Ülkeler arası ortak yazarlık ağı

Toplam 55 ülke içinde minimum 5 document ve minimum 2 citation kriterini 13 ülke karşılamış; bunların 12'si bağlantılı ağ oluşturmuştur. Çin en merkezi ve en bağlantılı ülke olarak görünmektedir. Kaynak Çin'in ABD ve Kanada ile güçlü işbirliği bağlantılarını, ayrıca Almanya–İspanya–Avustralya ve Hindistan–Birleşik Krallık gibi bölgesel kümeleri bildirmektedir. Güney Kore birden fazla bölgeyi bağlayan bridging node olarak yorumlanmaktadır.

Manuel tematik içerik analizi nasıl yapıldı?

Bibliyometrik analizden sonra 186 makalenin full-text içerikleri manuel olarak kodlanmıştır. Kodlama hem deductive hem inductive yaklaşım kullanmaktadır.

Deductive coding, araştırma soruları, ITS politika boyutları ve sürdürülebilir hareketlilik kavramlarından önceden belirlenmiş kategorilere dayanır. Inductive coding ise incelenen çalışmaların içinden tekrar tekrar ortaya çıkan yeni temaların kodlama yapısına eklenmesine dayanır.

Her çalışma birden fazla yöntem, uygulama alanı veya sürdürülebilirlik boyutuna sahip olabildiği için multi-label coding kullanılmıştır. Bu nedenle ilerleyen yüzdeler birbirine eklenerek %100 yapmak için tasarlanmamıştır.

İncelenen çalışmalar hangi yöntemleri kullanıyor?

Bir çalışma birden fazla methodology kategorisine girebildiği için bu oranların toplamı %100'ü aşmaktadır.

Coğrafi dağılım nasıl?

186 çalışmanın 94'ü (%50,54) belirli bir ülke veya ülkeleri primary study setting olarak açıkça tanımlamaktadır. 76 çalışma (%40,86) belirgin bir coğrafi kapsam belirtmemiş, 14 çalışma (%7,53) regional context ve yalnız iki çalışma (%1,08) global veya multi-country perspective kullanmıştır.

Kaynak özellikle birçok Afrika ülkesi, Latin Amerika'nın büyük bölümü ve Güneydoğu Asya'nın önemli bir kısmının literatürde zayıf temsil edildiğini belirtmektedir. Bu durum yöntem veya teknolojinin bu bölgelerde işe yaramadığı anlamına gelmez; ilgili uygulamaların daha az gerçekleştirilmiş, daha az sistematik değerlendirilmiş veya Scopus'taki İngilizce hakemli literatürde daha az raporlanmış olabileceği belirtilmektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Toplu taşımada en yaygın ITS uygulama alanları

Smart Infrastructure and Frameworks kategorisinin %96,77 gibi çok yüksek bir orana sahip olması, hemen her makalenin yeni fiziksel altyapı kurduğu anlamına gelmez. Kategori; integrated mobility platforms, digital infrastructures, intelligent transport architectures ve framework-based systems gibi daha geniş teknolojik yapıları da kapsamaktadır.

AI and Data-Driven Mobility Systems kategorisinde trafik tahmini, route optimization, predictive analytics ve data-driven decision making gibi uygulamalar bulunmaktadır.

Smart Public Transportation Systems kategorisi smart ticketing, passenger information, transit operation optimization ve benzeri doğrudan toplu taşıma uygulamalarını kapsar.

Kaynak burada ayrıca önemli bir boşluğa işaret eder: yolcu bilgilendirmesi ve hizmet kalitesi sık incelense de universal design ve engelliliğe özgü erişilebilirlik unsurları ana akım uygulama önceliği değildir.

Sürdürülebilirlik boyutlarının dağılımı

Neden Sosyal Sürdürülebilirlik Teknoloji ve Çevre Boyutlarından Daha Az Temsil Ediliyor?

Derlemede sosyal sürdürülebilirlik 106/186 çalışma ile %56,99 oranında temsil edilirken teknoloji, akıllı hareketlilik, çevre ve ekonomi boyutları %90'ın üzerindedir; yazarlar birçok çalışmanın erişilebilirlik veya “vulnerable groups” kavramlarını genel düzeyde kullandığını, ancak engelli bireylerle ortak tasarım, fiziksel-sensory-cognitive erişilebilirlik, yardımcı teknolojiler ve universal design gereksinimlerini sistematik biçimde değerlendiren çalışmaların sınırlı olduğunu belirtmektedir.

Social Sustainability kategorisinde accessibility, commuter safety, inclusiveness, passenger satisfaction ve quality of life gibi temalar bulunmaktadır. Ancak kaynak özellikle engelli yolcular için erişilebilir human–machine interfaces, görme veya işitme engellilere yönelik wayfinding ve information systems ile bağlayıcı inclusive policy framework'lerinin az işlendiğini vurgulamaktadır.

Bu nedenle derlemenin mesajı “ITS sosyal sürdürülebilirliğe katkı sağlamaz” değildir. Mesaj, teknik ve çevresel performansın literatürde çok daha sistematik ölçüldüğü, sosyal ve yönetişim sonuçlarının ise daha düzensiz ve çoğu zaman dolaylı işlendiğidir.

ITS'nin raporlanan tipik faydaları nasıl okunmalıdır?

Çok önemli yorum sınırı: Bu tablo 186 çalışmadan hesaplanmış ortak effect size tablosu değildir. “Azalma”, “artış” veya “double-digit savings” gibi ifadeler kaynak derlemesinin farklı çalışmalarda raporlanan tipik yönleri özetlemesidir. Çalışmaların veri setleri, şehirleri, yöntemleri ve baseline koşulları farklıdır.

RQ1'in cevabı: ITS'de öncelikli uygulama alanları neler?

Bibliyometrik ve manuel tematik sonuçlar birlikte değerlendirildiğinde araştırma alanının merkezi dört eksen etrafında toplandığı görülmektedir:

1. intelligent and connected infrastructure,
2. AI ve data-driven mobility,
3. smart public transportation operations,
4. IoT-enabled connected mobility.

Bunlara congestion management, green mobility ve daha sınırlı ölçüde autonomous/intelligent vehicles eklenmektedir.

Kaynağın yorumuna göre alan, birbirinden izole pilotlardan daha bağlantılı, data-centric ve adaptive transport ecosystem yaklaşımlarına doğru evrilmektedir.

RQ2'nin cevabı: ITS sürdürülebilir hareketliliğe nasıl katkı sağlıyor?

Kaynak dört ana katkı hattı tanımlamaktadır.

Operasyonel: Arrival prediction, scheduling, route optimization ve traffic management ile waiting time, reliability ve fleet utilization üzerinde iyileşmeler hedeflenmektedir.

Çevresel: Daha etkin işletme, eco-driving, elektrikli/hidrojenli otobüs sistemleri ve energy-management çözümleri yakıt, enerji ve emisyon performansıyla ilişkilendirilmektedir.

Ekonomik: Fleet sizing, scheduling, infrastructure planning ve resource allocation maliyet etkinliğini destekleyebilir.

Sosyal/yönetişimsel: Passenger information, accessibility ve safety önemli katkı alanlarıdır; ancak equity, disability inclusion, institutional capacity ve regulatory readiness alanlarındaki kanıt daha düzensizdir.

Neden yüksek teknoloji tek başına sürdürülebilirlik anlamına gelmiyor?

Derlemenin önemli mesajlarından biri budur. Bir şehir gelişmiş GPS, IoT, AI veya electric bus teknolojisine sahip olabilir; buna rağmen arazi kullanımı, ulaşım fiyatları, özel otomobil bağımlılığı, kurumsal koordinasyon, finansman, düzenleme veya toplumsal kabul sorunları sürdürülebilir hareketlilik dönüşümünü sınırlayabilir.

Kaynak özellikle hızlı büyüyen ve otomobil bağımlılığı yüksek kentlerde ITS ile temiz otobüs teknolojilerinin gerekli fakat tek başına yeterli olmayabileceğini belirtmektedir.

Çalışmanın desteklediği sonuçlar

• ITS destekli toplu taşıma literatürü büyük ölçüde teknoloji ve veri odaklıdır.
• Smart Infrastructure and Frameworks, AI/Data-Driven Mobility ve Smart Public Transportation en yaygın uygulama alanları arasındadır.
• Çevresel ve ekonomik sürdürülebilirlik sosyal sürdürülebilirlikten daha sistematik temsil edilmektedir.
• Literatür gerçek zamanlı monitoring, predictive analytics ve adaptive operation uygulamalarına güçlü ilgi göstermektedir.
• Elektrikli toplu taşıma, enerji verimliliği ve sustainable public transport temaları daha yeni literatürde daha görünür hale gelmektedir.
• Araştırma alanı mühendislik, computer science, data analytics, urban planning, sustainability science ve public policy arasında disiplinler arasıdır.
• Literatür aynı zamanda tematik ve citation bağlantıları açısından parçalıdır.
• Engelli bireylere özgü inclusive ITS tasarımı mevcut literatürde sınırlı temsil edilmektedir.
• Kanıt coğrafi olarak dengeli değildir.

Çalışmanın desteklemediği sonuçlar

• Her ITS uygulamasının otomatik olarak sürdürülebilir olduğu gösterilmemiştir.
• 186 çalışma için ortak bir emisyon azaltım yüzdesi hesaplanmamıştır.
• Her şehirde aynı ulaşım, maliyet veya çevre etkisinin oluşacağı gösterilmemiştir.
• Keyword co-occurrence iki konu arasında nedensellik göstermez.
• Bibliographic coupling iki çalışmanın sonuçlarının aynı olduğunu göstermez; ortak referans yapısını gösterir.
• Citation sayısı tek başına metodolojik kalite veya gerçek dünya etkisi değildir.
• China veya India'nın daha fazla çalışma üretmesi bu ülkelerdeki bütün ITS sistemlerinin diğer ülkelerden daha başarılı olduğunu göstermez.
• Technology-Driven Sustainability oranının %96,77 olması 180 çalışmanın her birinin ölçülmüş uzun dönem sürdürülebilirlik kazanımı kanıtladığı anlamına gelmez.
• Bu derleme longitudinal real-world impact için birleşik nedensel kanıt sağlamamaktadır.

Çalışmanın sınırlılıkları

Tek veri tabanı: Yalnız Scopus kullanılmıştır. Başka bibliyografik veri tabanlarındaki çalışmalar dışarıda kalmış olabilir.

Dil sınırı: Yalnız İngilizce yayınlar seçilmiştir. Yerel dillerde yayımlanmış ITS uygulamaları görünmez kalabilir.

Zaman sınırı: İnceleme 2014–2024 dönemini kapsamaktadır.

Manuel kodlama: Tematik sentez manuel olarak yapıldığı için yapılandırılmış scoring ve validation uygulanmış olsa da subjective interpretation tamamen ortadan kalkmamaktadır.

Bibliyometrik sınırlılık: Citation ve keyword tabanlı ağlar bir çalışmanın kavramsal derinliğini veya gerçek dünyadaki pratik etkisini bütünüyle ölçmeyebilir. Yeni fakat henüz az atıf almış araştırmalar düşük görünürlük kazanabilir.

Çoklu kategori: Çalışmalar birden fazla temaya atanabildiği için kümülatif yüzdeler %100'ü aşmaktadır.

Coğrafi dengesizlik: Kanıt bazı ülkelerde yoğunlaşmıştır; Afrika, Latin Amerika ve Güneydoğu Asya'nın birçok bağlamı az temsil edilmektedir.

Gerçek dünya değerlendirmesi: Literatürde simulations, prototypes ve short-term pilots güçlü biçimde bulunmaktadır; uzun süreli gerçek saha etki değerlendirmeleri daha sınırlıdır.

PERT/relevance yöntem anlatımı: 1–3 ve 1–9 ölçek açıklamaları, M değişkeninin “most likely/median” tanımları ve 5,99 cutoff ile 4–6 medium kategorisi arasındaki sınır ilişkisi kaynak metninde tam tutarlı değildir.

Gelecek çalışmalar için önerilen yönler

Uzun dönem saha doğrulaması: Simulation ve short-term pilot çalışmaların ötesine geçilerek deployment effectiveness, bakım, dayanıklılık, ridership, modal shift ve user satisfaction zaman içinde izlenmelidir.

Çok boyutlu değerlendirme: ITS yalnız technical efficiency ile değil environmental, economic, social ve governance kriterlerinin birlikte bulunduğu framework'lerle değerlendirilmelidir.

Engellilik ve universal design: Gelecek çalışmalar engelli kullanıcılarla co-design, physical/sensory/cognitive accessibility ve universal design ilkelerini daha sistematik değerlendirmelidir.

Disiplinler arası çalışma: Transportation engineering, urban planning, sustainability science, governance ve public policy daha güçlü biçimde bağlanmalıdır.

Az temsil edilen coğrafyalar: Informal transport, infrastructure limitations ve data scarcity bulunan bölgelerde yerel bağlama uygun modeller geliştirilmelidir.

Yeni teknolojiler: Autonomous mobility, digital twins, edge computing, connected vehicles ve AI-enhanced transport management'ın mevcut sistemlerle interoperability, cybersecurity, ethics, governance ve equity ilişkileri incelenmelidir.

Son bilimsel mesaj

Bu sistematik derleme, ITS'nin sürdürülebilir toplu taşımaya önemli teknik araçlar sağlayabildiğini göstermektedir; ancak “akıllı” ve “sürdürülebilir” kavramlarının otomatik olarak aynı şey olmadığını da ortaya koymaktadır.

Bir sistem gerçek zamanlı veri işleyebilir, yapay zekâ kullanabilir ve araçları optimize edebilir; fakat erişilebilirlik, eşitlik, kurumsal kapasite, kullanıcı güvenliği, maliyet ve uzun dönem çevresel sonuçlar yeterince değerlendirilmemişse sürdürülebilirlik resmi eksik kalır.

Dolayısıyla kaynak yazarlarının vardığı temel yön, daha fazla teknolojiden ziyade teknoloji ile environmental, economic, social ve governance hedeflerini aynı evaluation framework içinde buluşturan daha insan merkezli, bağlama duyarlı ve uzun dönem doğrulanmış ITS yaklaşımlarına ihtiyaç olduğudur.

Kaynak ve Yöntem Notu

Özgün başlık: Intelligent Transportation Systems for Sustainable Urban Mobility: A Systematic Literature Review of Research and Applications in Public Transport

Yazarlar: Arvin Fernando; Kate Francisco; Marielet Guillermo.

Yazar sırası: Kaynaktaki sıra korunmuştur.

Corresponding author: Marielet Guillermo.

Eş katkı / eş birinci yazarlık: Kaynakta eş katkı bildirimi bulunmamaktadır.

Kurum 1: College of Engineering, De La Salle University, Manila 1004, Philippines.

Kurum 2: Department of Science and Technology, National Research Council of the Philippines, Taguig City 1631, Philippines.

Kurum 3: College of Engineering, National University, Manila 1008, Philippines.

Dergi: Urban Science.

Yayınevi: MDPI, Basel, Switzerland.

Cilt / sayı / makale: 10(7), 380.

DOI: 10.3390/urbansci10070380.

Resmî bağlantı: https://doi.org/10.3390/urbansci10070380

Gönderim: 29 Nisan 2026.

Revizyon: 20 Haziran 2026.

Kabul: 24 Haziran 2026.

Yayın: 2 Temmuz 2026.

Kaynak türü: Systematic Review.

Hakemlik durumu: Hakemli Urban Science dergisinde yayımlanmış Version of Record.

Preprint: Kaynak PDF ve doğrulanan resmî yayın kaydı ayrı bir preprint sürümü belirtmemektedir.

Lisans: Creative Commons Attribution (CC BY).

Literatür dönemi: 2014–2024.

Veri tabanı: Scopus.

İlk kayıt sayısı: 1049.

Biçimsel filtreleme sonrası: 300.

Eligibility aşaması: 202.

Nihai çalışma sayısı: 186.

Nihai relevance dağılımı: 128 High + 58 Medium.

Sistematik review çerçevesi: PRISMA; kaynak Supplementary Materials içinde PRISMA 2020 abstract checklist ve PRISMA 2020 checklist sağlamaktadır.

Protocol registration: Kaynak, review protocol'ünün PROSPERO veya OSF gibi veri tabanlarında formal olarak kayıt edilmediğini belirtmektedir.

Bibliyometrik yazılım: VOSviewer version 1.6.21.

Bibliyometrik analizler: Keyword co-occurrence, citation analysis, bibliographic coupling ve country-level co-authorship.

İçerik analizi: 186 çalışma üzerinde manual thematic coding; deductive + inductive yaklaşım.

Meta-analiz durumu: Kaynak birleşik effect-size meta-analysis raporlamamaktadır. Temel nicel sentez frequency/percentage distributions ve bibliometric network ölçüleridir.

PERT denklemi: \(\text{PERT Score}=(O+4M+P)/6\).

PERT cutoff: 5,99.

PERT sensitivity check: Kaynak ±0,5 eşik değişikliklerinin ana tematik örüntüleri veya sonuçları maddi biçimde değiştirmediğini bildirmektedir.

Inter-rater reliability: Ayrı Cohen's κ değeri raporlanmamıştır; kaynak bağımsız reviewer scoring, consensus calibration ve PERT aggregation kullandığını belirtmektedir.

Kaynak-içi scoring tutarsızlığı: Metin bir yerde 1–3 relevance scale, hemen ardından 1–9 reviewer scale bildirmektedir; Appendix A puanları 1–9 yapısıyla uyumludur.

Kaynak-içi PERT terminoloji tutarsızlığı: M sembolü bir yerde “most likely”, ardından “median” olarak tanımlanmaktadır.

Kaynak-içi cutoff/kategori notu: 5,99 eleme eşiği ile “High ≥7, Medium 4–6, Low ≤3” açıklaması aynı sınır sistemini kullanmamaktadır.

Yazar katkıları: Conceptualization — K.F., M.G.; methodology, software, visualization ve writing—original draft preparation — K.F., A.F., M.G.; resources ve supervision — A.F., M.G.; writing—review and editing, formal analysis ve funding acquisition — A.F., M.G. Tüm yazarların yayımlanan sürümü okuyup onayladığı belirtilmektedir.

Finansman: Article Processing Charge, Department of Science and Technology Philippine Council for Industry, Energy and Emerging Technology Research and Development (DOST-PCIEERD) Human Resources Development Program kapsamında “Publication of Scientific/Research Papers in S&T Journals: 1215306—Research Dissemination” desteğiyle finanse edilmiştir.

Institutional Review Board: Uygulanabilir değil.

Informed Consent: Uygulanabilir değil.

Veri erişilebilirliği: Kaynak, verilerin ihtiyaç halinde corresponding author'dan talep edilebileceğini belirtmektedir.

Acknowledgments: De La Salle University College of Engineering, National University College of Engineering ve Department of Science and Technology–National Research Council of the Philippines'in idari ve kaynak desteği kabul edilmektedir.

Çıkar çatışması: Yazarlar çıkar çatışması olmadığını beyan etmektedir. Finansörlerin study design, data collection, analysis/interpretation, manuscript writing veya publication decision üzerinde rolü olmadığı belirtilmektedir.

Temel bilimsel sınırlılık: Sonuçlar Scopus'taki 2014–2024 İngilizce hakemli literatürün sistematik sentezidir; bütün dünya ITS uygulamalarının ortak nedensel etki büyüklüğü veya gerçek saha performans garantisi değildir.