Disaster Logistics Artificial Intelligence Technology and Logistics 4.0 Applications After the February 6 Earthquake in Türkiye

Öz

The purpose of this research is to investigate the use and effects of logistics 4.0, artificial intelligence technology, social media in the earthquakes that occurred in Türkiye on February 6, 2023. Qualitative research method was used in the research, and the benefits of logistics 4.0 in preventing loss of life and property were examined using the case study model and sampling method. The focus group interview was conducted face-to-face with 800 people using a semi-structured interview guide by the researcher between the years 2024-2025. The data obtained in the research was evaluated with SPSS 25 and Maxqda 2024 softwares. According to the results of the research, it was stated that the participants did not have sufficient knowledge about disaster management, they tried to obtain their basic needs and logistics 4.0 products were not used in sufficient numbers while delivering humanitarian aid. It was stated that aid could not be delivered quickly in the disaster, there was traffic congestion due to the collapse of the roads, phones did not work, and they communicated through social media tools.

Anahtar Kelimeler

• Disaster
• Logistics 4.0
• Earthquake
• Artificial intelligence technology
• Social media

Türkiye’de 6 Şubat Depremi Sonrası Afet Lojistiği Yapay Zekâ Teknolojisi ve Lojistik 4.0 Uygulamaları

Öz

Bu araştırmanın amacı Türkiye’de 6 Şubat 2023’te yaşanan depremlerde, lojistik 4.0, yapay zekâ teknolojisi, sosyal medyanın kullanımı ve etkilerini araştırmaktır. Araştırmada nitel araştırma yöntemi kullanılmış, lojistik 4.0’ın can ve mal kayıplarını önlemede faydaları, vaka durum çalışması modeli kullanılarak, örneklem yöntemi ile incelenmiştir. Odak grup görüşmesi, araştırmacı tarafından yarı yapılandırılmış görüşme rehberi 800 kişi ile yüz yüze olarak 2024-2025 yılları arasında gerçekleştirilmiştir. Araştırmada elde edilen veriler SPSS 25 ve Maxqda 2024 programı ile değerlendirilmiştir. Araştırma sonucuna göre katılımcıların afet yönetimi hakkında yeterli bilgiye sahip olmadığı, temel ihtiyaçlarını, elde etmeye çalıştıkları, insani yardım ulaştırılırken lojistik 4.0 ürünlerinin yeterli sayıda kullanılmadığını belirtilmiştir. Afette yardımların hızlı bir şekilde ulaştırılamadığı, yolların çökmesi nedeniyle trafik sıkışıklığı yaşandığı, telefonların çekmediği, sosyal medya araçları ile iletişim sağladıkları ifade edilmiştir.

Anahtar Kelimeler

• Afet
• Lojistik 4.0
• Deprem
• Yapay zekâ teknolojisi
• Sosyal medya

Destekleyen Kurum

Bu araştırma için herhangi bir kurumdan destek alınmamış, araştırmacılar şahsi imkanları ile deprem bölgesine ulaşmıştır

Etik Beyan

Harran Üniversitesi Sosyal ve Beşeri Bilimler Etik Kurulu'nun 13.12.2024 tarihinde yapılan 20 nolu oturumunda alınan 2024/287 numaralı kurul kararı ile uygun bulunmuştur.

Teşekkür

Çalışmada emeği geçen depremzede katılımcılara ve Türk Deprem Araştırma Dergisi ekibine sonsuz teşekkür ederiz.

Kaynakça

1. Acar A., Muraki Y., 2011. Twitter for crisis communication: lessons learned from Japan’s tsunami disaster, Int J Web Based Communities, 7, 392-402.
2. Adiguzel S., 2019. Logıstıcs Management in Dısaster, Journal of Management, marketing and Logistics (JMML), 6 (4), 212-224, http://doi.org/10.17261/Pressacademia.2019.1173.
3. Adıgüzel S., 2022. Afet durumlarında yapay zekâ teknolojisi ile lojistik yönetimi örnekleri, Akademik Projeksiyon Dergisi, 7 (1), 47-70.
4. AFAD, 2022. Açıklamalı Afet Terimleri Sözlüğü, T.C. İçişleri Bakanlığı Afet ve Acil Durum Yönetimi Başkanlığı, Erişim adresi: https://www.afad.gov.tr/kitaplar.
5. Bharti U., Deepali B., Batra H., Lalit S., Lalit S., Gangwani A., 2020. Medbot: conversational artificial ıntelligence powered chatbot for delivering tele-health after COVID-19. 5th International Conference on Communication and Electronics Systems (ICCES), 10-12, NewJersey USA, Erişim adresi: https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9137944.
6. Cinkaya N., 2024. Doğal afetlerde enerji ihtiyacını karşılamak için mobitem geliştirildi, Enerji Ajansı, Güneş enerjisi haberleri, Erişim adresi: https://enerjiajansi.com.tr/dogal-afetlerde-enerji-ihtiyacini-karsilamak-icin-mobitem-gelistirildi/.
7. Çelik İ., 2020. Lojistik sektöründe kullanılan yeni bilgi sistemleri: lojistik 4.0 örneği 1, Balkan ve Yakın Doğu Sosyal Bilimler Dergisi, 6 (4), 85, Erişim adresi: https://www.ibaness.org/bnejss/2020_06_04/11_Celik.pdf.
8. Dooley L.M., 2002. Case study research and theory building, Advances in Developing Human Resources, 4(3), 335-354, https://doi.org/10.1177/1523422302043007.

9. Ellinger A.D., Watkins K., Marsick V., 2005. Case Study Research Methods, Research (In: Organizations: Foundations and Methods of Inquiry, Editors: R. A. Swanson and E. Holton) 327-350. Berret-Koehler Publishers.
10. Goodchild M.F., Glennon J.A., 2010. Crowdsourcing geographic information for disaster response: a research frontier, Int J Digit Earth, 3:231-241, https://doi.org/10.1080/17538941003759255.
11. Göçmen E., Güçlü Y., 2020. Bir afet sonrası insani lojistik yönetimi: bir deprem vakası, DÜMF MD, 11( 2), 679-688, https://doi.org/10.24012/dumf.658184.
12. Hoyois P., Scheuren J-M., Below R., Guha-Sapir D., 2007. Annual disaster statistical rewiew numbers and trends 2006, Centre for Research on the Epidemiology of Disasters (CRED) School of Public Health, Catholic University of Louvain-Brussels-Belgium.
13. İMO, 2014. 6.5`lik Deprem Korkuttu, İnşaat Mühendisleri Odası (İMO), Erişim adresi: https://www.imo.org.tr/yazdir?15ED4F5748574ABD3D0291077FC852A7.
14. Jorgen C., Panagiotis K., Konstantinos F., Ioannis K., Lampros A., Manolis F., Ivan D.Pi., Angel S.N., Martin C., ˇOndˇrej S., Alessandro U., Francesca F., Andre A.O., Dimitrios D., Evangelos M., Iraklis V., Georgios Th.P., 2025. TRIFFID: Autonomous Robotic Aid For Increasing First Responders Efficiency, arXiv:2502.09379v2 , Erişim adresi: https://arxiv.org/pdf/2502.09379?.
15. Kim Y., Ghorpade A., Zhao F., Pereira F.C., Zegras C., Ben-A M., 2018. Activity recognition for a smartphone and web-based human mobility sensing system, in ıeee ıntelligent systems, 33, 4, 5-23, https://doi.org/10.1109/MIS.2018.043741317.
16. Laylavi F., Rajabifard A., Kalantari M., 2017. Event relatedness assessment of Twitter messages for emergency response, Inf Process Management., 53:266-280, https://doi.org/10.1016/j.ipm.2016.09.002.
17. Li J., Rao H., 2010. Twitter as a rapid response news service: an exploration in the context of the 2008 China earthquake, Electron J Inf Syst Develop Ctries, 42:1-22.
18. MacEachren A.M., Jaiswal A., Robinson A.C., Pezanowski S., Savelyev A., Mitra P., Zhang X., Blanford J., 2011. Senseplace2: Geotwitter analytics support for situational awareness, In: Proceedings of the IEEE conference on visual analytics science and technology 2011, IEEE, 181-190.
19. Maghfiroh M., Baiduri B., Ummah S.K., 2017. Analysis of students’ mathematical communication of junior high school through the savı (somatic, auditory, visualization, ıntellectually) approach, Mathematics Education Journals, 1(2), 72-81.
20. Miles M.B., Huberman A.M., 1994. Qualitative data analysis: An expanded sourcebook (2nd ed.), Sage Publications, Inc.
21. Moore T.S., Lapan S., Quartaroli M., 2012. Case Study Research, (In: Qualitative Research: An Introductiont to Methods and Design Editors: S.D. Lapan M.T. Quartaroli ve F.J. Riemer), 243-270, Jossey-Bass.
22. Niyazi M., Behnamia J., 2022. Afet yardım operasyonlarında ortaya çıkan dijital teknolojilerin uygulanması: sistematik bir inceleme, Mühendislikte Hesaplamalı Yöntemler Arşivleri, 1579-1599. https://doi.org/10.1007/s11831-022-09835-3.
23. Ouerhani N., Maalel A., Ghéze H., 2020. SPeCECA: A smart pervasive chatbot for emergency case assistance based on cloud computing, Cluster Computing, 23, 2471-2482.
24. Rizk Y., Jomaa H., Award M., Castillo C., 2019. A computationally efficient multi-modal classification approach of disaster-related Twitter images, (In: The 34th ACM/SIGAPP symposium on applied computing (SAC ’19), ACM, https://doi.org/10.1145/3297280.3297481.
25. Rüßmann M., Lorenz M., Gerbert P., Waldner M., Justus J., Engel P., Harnisch M., 2015. Endüstri 4.0: Üretim Endüstrilerinde Üretkenliğin ve Büyümenin Geleceği. Erişim adresi https://inovasyon.org/images/Haberler/bcgperspectives_Industry40_2015.pdf.
26. Srivastava M., Abdelzaher T., Szymanski B., 2012. Human-centric sensing, Philos Trans R Soc A Math Phys Eng Sci, 370:176-197.
27. Sun W., Bocchini P., Davison B.D., 2020. Applications of artificial intelligence for disaster management, Nat Hazards, 103, 2631-2689, https://doi.org/10.1007/s11069-020-04124-3.
28. Takahashi B., Tandoc E.C. Jr., Carmichael C., 2015. Communicating on Twitter during a disaster: an analysis of tweets during Typhoon Haiyan in the Philippines, Comput Hum Behav, 50:392-398.
29. Tanç Ş.G., Öz A., 2020. Endüstri 4.0 kapsamında lojistik 4.0'ın incelenmesine yönelik teorik bir çalışma, Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 8, 110, 460-469, http://dx.doi.org/10.29228/ASOS.46834.
30. Tapia A.H., Bajpai K., Jansen B.J., Yen J., 2011. Seeking the trustworthy tweet: Can microblogged data fit the information needs of disaster response and humanitarian relief organizations, (In: The 8th international conference on information systems for crisis response and management: from early-warning systems to preparedness and training (ISCRAM), 1-10.
31. Tatsubori M., Watanabe H., Shibayama A., Sato S., Imamura F., 2012. Social web in disaster archives. (In: The proceedings of the 21st international conference companion on world wide web-www12 Companion, ACM), 715-716,. Erişim adresi https://doi.org/10.1145/2187980.2188190.
32. TDK, 2019. Türk Dil kurumu Sözlükleri, TDK (Türk Dil Kurumu), Erişim adresi: http://sozluk.gov.tr/.
33. Vieweg I., Hop H., Brey T., Huber S., Ambrose W.G., Locke-V W.L., Gabrielsen G.W., 2012. Persistent organic pollutants in four bivalve species from Svalbard waters. Environmental Pollution, 161, 134-142.
34. WHO, 2024. Global patient safety report 2024, Erişim adresi: https://www.who.int/publications/i/item/9789240095458.
35. WIRED, 2022. Google Expands Flood and Wildfire Tracking to More Countries, Wired Erişim adresi: https://www.wired.com/story/google-ai-wildfire-flood-tracking/.
36. Yılmaz N., Kılınç Ö., Kocabaş O., 2022. Çevrim içi şikâyetler üzerine nitel bir araştırma. Intermedia International E-Journal, 9(17), 391-410, https://doi.org/10.56133/intermedia.1182410.
37. Yin R.K., 2017. Applications of Case Study Research, Nobel Akademik Yayıncılık.
38. Yiping J., Yufei Y., 2019. Büyük ölçekli bir afet bağlamında acil durum lojistiği: başarılar ve zorluklar, Int J Environ Res Public Health, 16 (5), 779, https://doi.org/10.3390/ijerph16050779.