Geri Dön

Büyük verinin göç yönetiminde kullanımı

The use of big data in migration management

  1. Tez No: 695030
  2. Yazar: ŞÜKRÜ ATSIZELTİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT ŞENTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Sosyoloji, Sociology
  6. Anahtar Kelimeler: Büyük veri, Göç yönetimi, Göçler, Göçmenler, Uluslararası Göç Örgütü, Uluslararası göç, Big data, Migration management, Migrations, Emigrants, International Organization for Migration, International migration
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sosyoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Göç Çalışmaları Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada göç yönetiminde önemli hükümetlerarası kurumlardan Uluslararası Göç Örgütü'nün (IOM) Veri İnovasyon Dizini'nde yer alan projeler temel alınarak göç yönetiminde büyük verinin kullanımı betimsel içerik analizi yöntemiyle ele alınmıştır. Öncelikle göç yönetimi tarihi ve literatürü değerlendirilmiş, daha sonrasında büyük verinin tanımı, kapsamı, etik bağlamında ortaya çıkardığı tartışmalar ve göç alanında kullanımı analiz edilmiştir. Veri İnovasyon Dizini'nde yer alan projeler kullandıkları veri kaynaklarına göre (telefonla arama kayıtları, sosyal medya, dünya gözlem verileri ve diğer kaynaklar) sınıflandırılmış; verileri elde etme biçimleri, verilerin alındıkları kurumlar, verilerin odaklandığı göç süreci, projelerin teorik bağlamları değerlendirilmiştir. Bu projeler, göç yönetiminin tanımında da yer aldığı gibi bütün paydaşların (göçmenler, devletler, şirketler vb.) fayda elde edeceği; göçmenlerin korunmasının ve ülkelerin göçü kontrolünün önemli temalar olarak öne çıktığı çalışmalar olarak belirmektedir. Projelerin veri kaynakları ve kaynak kurumlar bakımından büyük çeşitlilik gösterdikleri; inovatif veri kaynaklarıyla diğer veri kaynaklarının birlikte kullanıldıkları, veri kaynaklarının dünyadaki ülkeler bakımından oldukça geniş bir kapsama sahip olduğu; projelerin göçmenlere yönelik tutum, göçü anlama ve yordama, entegrasyon, koruma, kontrol ve örnekleme konu başlıkları etrafında toplandıkları ve bu başlıklarda göç yönetimini güçlendirdikleri sonucuna ulaşılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this study, the use of big data in migration management is analyzed with descriptive content analysis method using the projects in Data Innovation Directory of International Organization for Migration (IOM), one of the important intergovernmental agencies in migration management. First of all, the history and literature of migration management were evaluated, then the definition, scope, ethical debates and use of big data in the field of migration were analyzed. Projects in the Data Innovation Directory were classified according to the data sources they used (phone call records, social media, world observation data and other sources); the methods of obtaining the data, the institutions from which the data were obtained, the migration process that the data focused on, and the theoretical contexts of the projects were evaluated. These projects, as included in the definition of migration management, stand out as studies that all stakeholders (immigrants, states, companies, etc.) will benefit from the process and that protection and control of migrants emerge as important themes. It has been found that projects show great diversity in terms of data sources and source institutions, innovative data sources are used together with other data sources, data sources have a great extent in terms of the countries they covered, projects are clustered around attitudes toward migrants, understanding and forecasting migration, integration, protection, control and sampling.

Benzer Tezler

  1. Kırsal kalkınma desteklerinin seçilmiş kalkınma göstergeleri ile ilişkisi: Türkiye İBBS Düzey-2 bölgeleri örneği

    The relationship between rural development supports and selected development i̇ndicators: A case study of NUTS Level-2 regions in Türkiye

    CANSU GÜVEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    EkonomiNecmettin Erbakan Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH MEHMET ÖCAL

  2. Social vulnerability analysis of the cities affected by the february 6 kahramanmaras earthquakes

    6 şubat Kahramanmaraş depreminden etkilenen şehirlerin sosyal hasar görebilirlik analizi

    HİLAL AKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HİMMET KARAMAN

  3. Gezgin satıcı probleminin hadoop üzerinde çalışan paralel genetik algoritma ile çözümü

    Parallel genetic algorithm to solve traveling salesman problem on hadoop cluster

    HARUN RAŞİT ER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NADİA ERDOĞAN

  4. Influence of dietary siam weed (Chromolaena odorata) leaf extract on growth, body composition and thermal stress resistance in Nile tilapia (Oreochromis niloticus)

    Diyetsel Siyam Otu (Chromolaena odorata) Yaprak Ekstraktının Nil Tilapyasında (Oreochromis niloticus) Büyüme, Vücut Kompozisyonu ve Termal Stres Direnci Üzerindeki Etkisi

    VERONICA A. KABIA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Su ÜrünleriAtatürk Üniversitesi

    Su Ürünleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MURAT ARSLAN

  5. Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia

    Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi

    ABDURAHMAN HUSSEN YIMER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU