Mekansal veri ve gösterimi üzerine

Aklınıza gelebilecek tüm sektörlerde mekansal veri önemli bir yer tutmaktadır. Bankalar yeni ATM ya da şubeleri için yer seçerken, telekom operatörleri baz istasyonları ve satış operasyonu için planlama yaparken, sigorta şirketleri sizle ve mekanla ilişkili riskleri analiz ederken o ya da bu şekilde mekansal verileri kullanmaktadırlar.

Ancak mekansal verinin gösterimi ve kullanımı konusunda yapılan hatalar bu veriden elde edebileceğiniz verimi oldukça düşürmektedir. En çok karşılaşılan problemlerin bir kısmını örneklerle göstermenin faydalı olduğunu düşünüyorum.

Bu hataların başında gelen konu idari sınırlara bağımlı kalan demografik, sosyo ekonomik ve hatta doğasına aykırı olmasına rağmen risk verilerdir.

Örneğin deprem riski İstanbul’da Güney Batıdan Kuzeydoğuya doğru azalan bir davranış göstermektedir ve bu davranış ilçe sınırlarından tamamen bağımsızdır.

Ancak, zorunlu deprem sigortası yaptırmak istediğinizde Beşiktaş ilçesinde bulunan konutlarınız için 2. bölge üzerinden prim öderken, Sarıyer ilçesinde bulunan konutlar için 3. bölge üzerinden prim ödersiniz. Oysa iki ilçede de deprem riskinin aynı aralıkta olduğu bölgeler bulunmaktadır.

Bu problemli yaklaşım bir çok sektörde yer seçim ve satış-pazarlama aktivitelerinde de kendini göstermeye devam etmektedir. Örneğin nüfus büyüklüklerini mahalle bazlı inceleme ile nokta bazlı incelemek arasındaki önemli farkı aşağıdaki haritadan görebilirsiniz:

Nüfusu mahalle bazlı incelediğinizde soldaki haritada en kırmızı olan mahallenin yatırım yapmak için en doğru mahalle olduğunu düşünebilirsiniz. Ancak aynı verilere farklı yöntemler kullanarak sokak bazlı bir gösterim kazandırdığınızda aslında turuncu olan bir mahallede küçük bir alanda önemli bir nüfus yoğunluğu olduğunu görebilirsiniz. Vermek istediğiniz kararın ölçeği ne ise kullanmanız gereken verinin de ölçeği o olmalıdır.

Karar destek aşamasında mekansal yetkinlikleri olan bir yazılım kullanıyor iseniz bir diğer sık karşılaşılan problem ise sınıflama kaynaklı görsellemedir. (Aslında bu hata excel grafiklerinde de sıklıkla yapılmaktadır)

Her 3 haritada da aynı veri eşit sayıda sınıfa ayrılarak görsellense de, kullanılan sınıflama yöntemleri ve seçilen renk paleti verinin yorumlanması sırasında tamamen farklı bir açı getirmektedir.

Uzun lafın kısası her analitik çalışmada olduğu gibi mekansal veriler kullanılarak yapılan çalışmalarda da çalışmaya başlamadan önce cevaplamanız gereken en önemli soru “Bu çalışmayı yaparak hangi soruya cevap vermeye çalışıyorum?” olmalıdır. Bu soruya verdiğiniz cevap, veriyi inceleme, düzenleme, analiz etme ve görselleştirme konusunda seçeceğiniz yöntemleri belirlemenizde size çok yardımcı olacaktır.