Artificial Intelligence Based Strategic Disaster Management: Full Utilisation of Data

Abstract

Disasters cause serious damage to the human, economic and natural resources of countries. In order to contribute to the reduction of this serious damage to the country's resources, strategic disaster management should be implemented and these practices should be revised with the latest technological developments in a sustainable manner. With the developments in the technological world, artificial intelligence technologies can be used for predicting and preventing disasters, rapidly detecting the effects of disasters, taking measures to minimise these effects, intervening in disaster areas and creating innovative solutions in these areas. In this study, it is argued that strategic disaster management is an important and necessary component of countering disasters and that a comprehensive framework should be developed in order to effectively counter and protect against disasters, utilising artificial intelligence technologies while developing and implementing this framework is important for the effective use of resources, and the possible usage areas of artificial intelligence in strategic disaster management are explained with examples in the light of scientific studies that demonstrate the accuracy of this argument. This study aims to contribute to the development of the process of combating disasters with the data obtained and analyses made. In order to achieve this goal, the data are obtained through literature review and archival research techniques and analysed by qualitative research method. With the findings obtained at the end of the study, it is concluded that artificial intelligence-based technologies have a very strong potential in the field of predicting, preventing and responding to disasters and that the use of this potential would make significant contributions to strategic disaster management.

Keywords

• Artificial Intelligence
• Disaster Management
• Strategy
• Strategic Disaster Management

Yapay Zeka Tabanlı Stratejik Afet Yönetimi: Verilerin Tam Kullanımı

Öz

Afetler ülkelerin beşeri, ekonomik ve doğal kaynaklarını ciddi zarara uğratmaktadır. Ülke kaynağında oluşan bu ciddi zararın azaltılmasına katkı sunmak için stratejik afet yönetiminin uygulanması ve bu uygulamaların sürdürülebilir şekilde son teknolojik gelişimlerle revize edilmesi gerekmektedir. Teknoloji dünyasında yaşanan gelişimle birlikte, yapay zeka teknolojileri; afetlerin öngörülmesi ve engellenmesi, gerçekleşen afetlerin etkilerinin hızlı bir şekilde tespit edilmesi ve bu etkileri en aza indirecek tedbirler alınması, afet alanlarına müdahale edilmesi ve bu konularda yenilikçi çözümler oluşturulması için kullanılabilmektedir. Bu çalışmada stratejik afet yönetiminin afetlerle mücadelenin önemli ve gerekli bir bileşeni olduğu ve afetlerle etkili bir şekilde mücadele etmek ve afetlerden korunmak için kapsamlı bir çerçevenin geliştirilmesi gerektiği, bu çerçeve geliştirilirken ve uygulanırken yapay zeka teknolojilerinden faydalanmanın kaynakların etkin kullanımı açısından önemli olduğu ileri sürülmekte ve bu savın doğruluğunu ortaya koyan bilimsel çalışmalar eşliğinde stratejik afet yönetiminde yapay zekanın olası kullanım alanları örneklerle açıklanmaktadır. Bu çalışmayla elde edilen veriler ve yapılan analizlerle afetlerle mücadele sürecinin gelişimine katkı sunmak hedeflenmektedir. Bu hedefe varmak için bilgiler literatür taraması ve arşiv araştırma tekniğiyle elde edilerek nitel araştırma yöntemiyle analiz edilmiştir. Çalışma sonunda elde edilen bulgular ile yapay zeka tabanlı teknolojilerin afetleri öngörme ve ondan korunma ile gerçekleşen afetlere müdahale alanında çok güçlü potansiyele sahip olduğu ve bu potansiyelin kullanımının stratejik afet yönetimine önemli katkılar sunacağı sonucuna varılmıştır.

Anahtar Kelimeler

• Afet Yönetimi
• Strateji
• Stratejik Afet Yönetimi
• Yapay Zeka

Kaynakça

1. AFAD (2020). Bilgi ve Yönetim Sistemi (BYS). Erişim tarihi: 28 Mayıs 2020. https://www.afad.gov.tr/TR/Sayfalar/Bilgi-ve-Yonetim-Sistemi.aspx
2. Akyürek, C. (2019). Afet yönetimi. İstanbul: Beta Yayınları.
3. Arya, A. (2018). Risk assessment of natural disasters. California: SAGE Publications.
4. Bennet, B., Ballou, B. (2016). Risk yönetimi: Uygulamalı bir yaklaşım.
5. Boston Dynamics. (2023). Spot. https://www.bostondynamics.com/spot
6. Brown, C. M. (2021). Disaster response and management: Best practices for personnel training. Journal of emergency services, 42(1), 15-30.
7. Büyüköztürk, Ş., Kılıç Çakmak, E., Akgün, Ö. E., Karadeniz, Ş., Demirel, F. (2017). Sosyal Bilimler İçin Veri Analizi. Pegem Akademi.
8. Ceyhan, U. (2019). İllerin risk analizleri. Marmara Üniversitesi, 2(1), 863–896.

9. Chen, J., & Guo, H. (2020). A hybrid deep learning approach for flood mapping using remote sensing data. Sensors, 20(1), 182.
10. Çelik, M., İnci, M. (2018). Afet yönetiminde yapay zekanın kullanımı: Sosyal medya verilerinin kullanımı. Afet yönetiminde teknolojik yaklaşımlar: Risk değerlendirmesi, yönetim, iletişim ve deneyimler, 139-156.
11. Deng, B., Li, Y., Zhang, X., Jiang, Y., Hu, W. (2020). Artificial intelligence based on IOT and cloud computing. Applied Mechanics and materials, 881, 1-7.
12. Dhar, D.N., Patidar, S. and Dihora, A.K. (2020). Flood hazard monitoring and early warning system for ındian cities using artificial neural networks. Journal of disaster risk assessment and mitigation, 12(1), 1-11.
13. Dicle, Y., Düzdaş, C., Akıncı, H. (2017). Afet yönetimi planı. Uluslararası afet yönetimi, 216-221.
14. Dostal, J. and Helm, E. (2020). Artificial intelligence in disaster management: A systematic literature review. International journal of disaster risk reduction, 50.
15. Erdemir, N. (2021). Doğal afetler sonrasında afet planlarının gözden geçirilmesi ve güncellenmesi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 36(4), 1821-1832.
16. Eren, T., Akdaş E. (2023), Afet ve acil durum yönetiminde arama kurtarma ekiplerinin oluşturulması, Afet ve risk dergisi, Cilt 6, Sayı 3, 1060 – 1073.
17. Ferraro, P. (2019). Vulnerability and Adaptation to climate change. Springer International Publishing AG, 89.
18. Genç, H., Bulut, K. (2021). Stratejik yönetim: kaynakların tahsisi. İstanbul: Delta Yayınları.
19. Göksun, H. (2020). Sosyal iletişimde etkili tepkiler. Ankara: Bilgi Üniversitesi Yayınları.
20. Güngör, M., Özdamar, K. (2020). Stratejik yönetim. İstanbul: Beta Yayınları.
21. Gürgen, T., Aşkın, M. (2020). Yapay zeka teknolojileri ve afet yönetimde kullanımı. Akademik bakış dergisi, 3(2), 63-71.
22. Huang, C. (2019). Basics of Artificial Intelligence and Machine Learning. Apress.
23. İsbir B., Kaya A. (2022), Güvenlik ve acil durum koordinasyon merkezi (GAMER) ve yapay zekanın afetlerde uygulanabilirliği, Afet ve risk dergisi, Cilt 5, Sayı 2, 2022, 601 – 622.
24. IBM, (2023a). Weather company, http://www.ibm.com/watson/services/weather/
25. IBM, (2023b). IBM cloud: Watson natural disasters. https://www.ibm.com/case-studies/ibm-cloud-watson-natural-disasters
26. Kaufer, E., & Bursztein, E. (2020). Artificial intelligence technologies in disaster management for local governments: A literature review. Journal of emergency management, 18(3), 45-56.
27. Kim, J., & Lee, S. (2021). The use of artificial intelligence by local governments in disaster management: A case study of a city. Journal of risk management, 15(2), 76-85.
28. Kıyak, M., Şahin, E. (2021). Afet yönetiminde kaynak yönetiminin önemi ve sürdürülebilirlik açısından değerlendirilmesi. Yönetim ve ekonomi araştırmaları dergisi, 19(2), 123-138.
29. Knapp, M. (2020). Strategic management process. In C. Wankel (Ed.), Encyclopedia of business and management (vol. 1, pp. 1–8). Palgrave Macmillan, Cham.
30. Konak, A., Akdemir, E. (2019). Risk değerlendirmede yapay zeka teknolojilerinin kullanılması: Yıldız teknik üniversitesi örneği. Yönetim ve ekonomi, 26(3), 916-933.
31. Kotai, J., Alhaj, R. (2019). Yapay zeka ile afet yönetiminin kullanımı: mevcut ve gelecekteki uygulamalar. Ulusal afet yönetimi dergisi, 1-9.
32. Kumar, S. P., Goyal, D., Dass, S., Sahu, A. (2019). Artificial intelligence: a review of its recent developments, applications and challenges. International journal on recent and ınnovation trends in computing and communication, 7(6), 4218-4226.
33. Li, W., Xu, Y. (2021). The use of information system technologies in disaster risk management: A case study. International Journal of Disaster Risk Management, 10(2), 35-46. Liu, Y., Perez, R. Ve Dillenbourg, P. (2020). Socially intelligent robots for social distancing. Paladyn, Journal of Behavioral Robotics, 11(1), 369-376.
34. Ma, Y., Huang, P., Shang, Y., Zhang, Y. (2019). Exploring the role of artificial ıntelligence in social media. In advanced computing and communication technologies, 1-5.
35. Martin, C. (2019). The risk assessment of natural hazards. London: Routledge.
36. Morris, T. (2016). Disaster risk reduction in ethiopia. Palgrave macmillan, 132.
37. Müller, B. B., Blasi, G. (2018). The impact of climate change on household welfare in Ethiopia. The Journal of Development Studies, 38.
38. NASA, (2023). FIRMS - Fire Information for Resource Management System, https://firms.modaps.eosdis.nasa.gov/
39. NASA. (2018). UAV Sense: Air Traffic Management Support for UAVs. https://www.nasa.gov/centers/ames/capabilities/aerial/innovations/Air-Traffic-Management-Support-for-UAVs.html
40. National Science Foundation. (2019). Using artificial intelligence to improve emergency response and disaster relief. https://www.nsf.gov/cise/ai.jsp
41. Özberk, N. (2023). Afet ve Risk Dergisi, Cilt 6, Sayı 1, 2023, 36 - 56, NIST (2021). AI and disaster resilience: a resource collection. National institute of standards and technology. https://www.nist.gov/news-events/events/2021/07/2021-disaster-resilience-symposium
42. NOAA (2020). Hurricane evacuee assistance and logistics (HEAL). Erişim tarihi: 28 Mayıs 2020. https://www.noaa.gov/hurricane-prep
43. NOAA, (2023). Flood early warning system (FEWS), https://www.nssl.noaa.gov/education/svrwx101/floods/detection/
44. Norman, D. (2018). Security management. John Wiley ve Sons. Pillay, H. ve Meer, G. (2014). Office management. Oxford University Press.
45. Ocak, E., Güngör, H. O. (2020). Stratejik yönetimi. Alfa Yayıncılık.
46. Ojukwu, C., Alkali, N., and Anighata, G. (2021). Use of artificial intelligence in disaster management: A systematic literature review. International journal of disaster risk reduction, 57.
47. Özcan, Y. (2019). Artificial intelligence and its application areas. Journal of education and training studies, 7(8), 17.
48. Özdemir, K. (2021). Stratejik yönetim: Ar-Ge faaliyetleriyle rekabet gücü. İstanbul: Epsilon Yayınevi.
49. Özkan, A. B., Bozkurt, Y. (2018). Artificial intelligence (AI) in emergency management. In Book of Proceedings of the International Conference on Emergency Management, 435-440.
50. Özkan, A., Yüksel, E. (2017). Afet yönetiminde sosyal medya kullanımı. İstanbul Teknik Üniversitesi Yönetim ve Ekonomi Bilimleri Dergisi, 3(2), 255-270.
51. Öztürk, A., Tuncel, G. E. (2019). Yerel afet yönetimi. Yönetim ve Planlama, 273-278.
52. Partigöç, N. S. (2022). Afet risk yönetiminde yapay zeka kullanımının rolü. Bilşim teknolojileri dergisi, 15(4), 401-411.
53. Rosenberg Matthew, J. (2017). Climate Change. ReferencePoint Press, 64.
54. Sezer, F., Erdogan, K., Yurdakul, M. (2014). The role of artificial intelligence in disaster management. International Journal of Artificial Intelligence ve Applications (IJAIA), 5(4), 47­-55.
55. Sharma, A., & Dhir, A. (2021). The role of social media during COVID-19 pandemic: A systematic review. Informatics in Medicine Unlocked, 23, 100472
56. Shrestha, D., Bhattarai, R., & Lee, J. (2020). A literature review on natural language processing techniques for disaster management. International Journal of Disaster Risk Reduction, St. Martin’s Press, 51, 101771.
57. Singh, P. & Singh, S. K. (2021). Detection and classification of disasters using social media big data: A systematic literature review. Telematics and Informatics, 58, 101565.
58. Subedi, A., & Chintalapudi, S. (2020). A survey on the use of artificial intelligence in disaster management. International Journal of Disaster Risk Reduction, 50, 101775.
59. Suzuki, S. (2018). İşletme Politikası ve Stratejisi. Oxford University Press.
60. Sümer, Y. (2019). Stratejik Afet Yönetiminde Yapay Zeka Uygulamaları. Ar-Ge ve Strateji, 8(1), 55-72.
61. Tarm, M. (2014). Disaster risk reduction in an age of climate change. Routledge, 54.
62. Tezel, P. (2019). Güvenli Kentler İçin Risk Analizi. İstanbul: Akademi Yayınevi.
63. The World Bank, (2021). Disaster Risk Management. https://www.worldbank.org/en/topic/disasterriskmanagement
64. Thoma, G. (2016). Natural Disasters in Developing Countries. New York: Palgrave Macmillan.
65. Tilburg, G., Başoğlu, K. (2018). Afet Planlama ve Yönetimi. Ankara: CT Yayıncılık.
66. Tsunami Laboratory, TSUNAMIT: A real-time tsunami ınundation forecast system, http://tsun.sscc.ru/
67. Turk, M., Baer, M., Boss, C. (2016). Artificial intelligence in emergency management. International Journal of Emergency Management, 13(4-5), 228-240.
68. USGS, ShakeAlert earthquake early warning system, https://www.usgs.gov/media/videos/shakealert-sensor-and-station
69. URL 1, https://www.google.org/crisismap/ (Son Erişim: 28.05.2023).
70. Üçer, G. (2020). Afet Yönetiminde Uygulamalar. Ankara: Herr Yayıncılık.
71. Wein, A., Landsbergen, D., Vos, M. (2018). Afet Yönetimi ve Kriz Yönetimi. Ankara: Gazi Kitabevi.
72. Yakut, Y., Sevinç, U. (2016). Afet Yönetim Stratejileri. Afet ve Risk Yönetimi, 81-96.
73. Yılmaz, U., Küçük, B. (2020). Stratejik Yönetim: Sonuçları Değerlendirmek. Ankara: Gamma Yayınları.
74. Yüksel, G., Tuncay, T. (2023), Amasya ilinde afete hazırlık çalışmaları: Paydaş analizi. Afet ve Risk Dergisi, Cilt 6, Sayı 3, 2023, 901 – 922.