Akademik Veri Yönetim Sistemi
PLANLAMA-PLANNING, cilt.1, sa.1, ss.1-16, 2023 (ESCI)
Bu çalışma, kentleşme ile COVID-19 salgını arasındaki rastlantısal olmayan ilişkiyi ortaya çıkarmayı hedeflemektedir. Türkiye’deki 81 ilin nüfus, istihdam ve eğitim gibi demografik özelliklerinin yanında, kentleşme oranı, yapılaşma hızı, sayısı ve yoğunluğu ve ulaşım ve iletişim altyapısı gibi kentsel yapılı çevre faktörlerini kullanan bu araştırma, farklı kentleşme deneyimlerinin COVID-19'un yayılmasını nasıl ve ne ölçüde etkilediğini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Farklı kurumlardan elde edilen veri setlerini kullanan bu makale, ilk olarak Hiyerarşik Çoklu Regresyon analizi kullanarak kentsel yapılı çevre faktörlerinin COVID-19 düzeyi ile ilişkilerini incelemektedir. Ardından, bu çalışma 81 ili COVID-19 vaka oranlarına göre beş farklı kategoriye (çok düşük, düşük, orta, yüksek ve çok yüksek) ayırarak ve MANOVA ve ANOVA analizlerini uygulayarak, kentsel yapılı çevre faktörleriyle birlikte demografik yapıyı temsil eden değişkenlerin farklı risk gruplarına göre nasıl farklılaştığını ortaya koymaya çalışmaktadır. Çalışmanın bulguları kentsel faktörlerin COVID-19’un yayılmasında etkili rol oynadığını açık bir biçimde ortaya koymaktadır. Türkiye, farklı kentleşme öykülerine ve gelişme deneyimlerine sahip kentlerden oluşan bir ülke olduğundan, çalışmada ortaya konulan bulguların, özellikle kent ve toplum sağlığı çerçevesinde mevcut kentsel sorunların anlaşılmasına ve salgın sonrası planlama yaklaşımlarına ve araştırmalarına katkı sunması beklenmektedir.
This study aims to reveal the non-random relationship between urbanization and the COVID-19 pandemic. This research, which uses urban built environment factors such as urbanization rate, rate, number and density of construction, and transportation and communication infrastructure, as well as demographic characteristics such as population, employment and education in 81 provinces in Turkey, aims to reveal how and to what extent different urbanization experiences affect the spread of COVID-19. Using datasets obtained from different institutions, this article firstly examines the relationships of urban built environment factors with the level of COVID-19 using Hierarchical Multiple Regression analysis. Then, by dividing 81 provinces into five different categories (very low, low, medium, high and very high) according to their COVID-19 case rates and applying MANOVA and ANOVA analyses, this article tries to reveal how the variables representing the demographic structure, together with the urban built environment factors, differ according to different risk groups. The findings of the study clearly reveal that urban factors play an effective role in the spread of COVID-19. Since Turkey is a country that consists of cities with different urbanization histories and development experiences, it is expected that the findings presented in the study will contribute to the understanding of current urban problems, especially within the framework of urban and public health, and to post-pandemic planning approaches and research.