Forecasting the Number of Visitors of the Museums and Ruins by Using Time Series Analysis: The Case of Turkey

Yıl 2021, Cilt: 35 Sayı: 2, 232 - 248, 30.06.2021

Semanur Öztemiz , Mustafa Agah Tekindal

https://doi.org/10.24146/tk.836355

Cited By: 1

Öz

Objectives: As cultural places, museums and ruins are inseparable parts of the creation process of cultural and historical identity. The cultural heritage products covered by museums and ruins can be thought as a representation of a community and its highest values and truths. It is precisely for these reasons that the interest shown to museums and ruins can give clue for future plans of the cultural institutions in a country. The aim of this research is to forecast the number of visitors to the museums and ruins until 2037 in Turkey. Method: The research material consists of data about the number of visitors of the museums and ruins, between 2001 and 2019 in Turkey. The data were obtained from the Turkish Statistical Institute (TÜİK). Research data was analysed under the framework of Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) time series analysis in order to predict the future numbers of visitors to museums and ruins. Findings: The research findings show that time series contain highly usable estimates which indicate an increasing trend for the number of visitors to the museums and ruins in Turkey. Originality: The findings can also allow comparative studies, in which the issues about physical and digital users are compared, for museums and ruins which are willing to convert their content to digital platforms. Results: In addition to practical implications, the present study is expected to contribute to the literature.

Anahtar Kelimeler

Numbers of visitors, museum visitors, ruin visitors, cultural areas, time series analyses

Müze ve Ören Yeri Ziyaretçi Sayılarının Zaman Serisi Analizi ile Tahmin Edilmesi: Türkiye Örneği

Öz

Amaç: Kültürel yerler olarak müzeler ve kalıntılar kültürel ve tarihi kimliğin yaratılmasının ayrılmaz bir parçasıdır. Müzeler ve kalıntılar tarafından kapsanan kültürel miras ürünleri, bir topluluğun ve onun en yüksek değerlerinin ve gerçeklerinin temsili olarak düşünülebilir. İşte tam da bu nedenlerle müzelere ve ören yerlerine gösterilen ilgi, bir ülkedeki kültür kurumlarının gelecek planları için ipucu verebilir. Bu araştırmanın amacı Türkiye’de 2037 yılına kadar müze ve ören yerlerini ziyaret edeceklerin sayısını tahmin etmektir. Yöntem: Araştırma materyali, Türkiye’deki müze ve ören yeri ziyaretçi sayılarına ilişkin 2001-2019 yılları arasındaki verilerden oluşmaktadır. Veriler Türkiye İstatistik Kurumu’ndan (TÜİK) alınmıştır. Araştırma verileri, gelecekte müzelere ve ören yerlerine gelecek ziyaretçi sayısını tahmin etmek için Bütünleşik Otoregresif Hareketli Ortalama (ARIMA) zaman serisi analizi çerçevesinde çözümlenmiştir. Bulgular: Araştırma bulguları, zaman serilerinin Türkiye’deki müze ve ören yerlerini ziyaret edenlerin sayısındaki artış eğilimine işaret eden oldukça kullanışlı tahminler içerdiğini göstermektedir. Sonuç: Pratik sonuçlara ek olarak, bu çalışmanın literatüre katkı sağlaması beklenmektedir. Özgünlük: Bulgular, içeriklerini dijital platformlara dönüştürmek isteyen müzeler ve ören yerleri için fiziksel ve dijital kullanıcılarla ilgili konuların karşılaştırıldığı karşılaştırmalı çalışmalara da olanak sağlayabilir.

Anahtar Kelimeler

Ziyaretçi sayıları, müze ziyaretçileri, ören yeri ziyaretçileri, kültürel alanlar, zaman serisi analizleri

Kaynakça

• Arinze, E. N. (1999). The role of the museum in society. https://maltwood.uvic.ca/cam/activities/past_conferences/1999conf/CAM'99-EmmanuelArinze.GuyanaFinal.pdf
• Box, G. E. P. and Jenkins, G. M. (1976). Time series analysis: Forecasting and control. Holden-Day Inc.
• Brockwell, P. and Davis, R. (2002). Introduction to time series and forecasting (2nd ed.). Springer.
• Chan, Y. O. C. (2009). History museums as tourist attractions: a comparison of Hong Kong and Macau [Master of philosophy thesis]. https://core.ac.uk/download/pdf/48537895.pdf
• Dickey, D. A. and Fuller, W. A. (1981). Likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root. Econometrica, 49(4), 1057-1072.
• Fischer, B. (1995). Decomposition of time series comparing different methods in theory and practice, Eurostat Working Paper, no9/1998/A/8.
• Gujarati, D. N. (2003). Basic econometrics (4th ed.). McGraw‐Hill.
• International Council of Museum - ICOM. (2021). Museum definition. https://icom.museum/en/resources/standards-guidelines/museum-definition/
• Kervankıran, İ. (2014). Dünyada değişen müze algısı ekseninde Türkiye’deki müze turizmine bakış. Turkish Studies, 9(11), 345-369.
• Kirchberg, V. and Tröndle, M. (2012). Experiencing exhibitions: A review of studies on visitor experiences in museums. Curator: The Museum Journal, 55(4), 435-452.
• Kültür ve Turizm Bakanlığı Döner Sermaye İşletmesi Merkez Müdürlüğü. (2019). 2019 yılı müze ve örenyeri ziyaretçi istatistikleri. http://www.dosim.gov.tr/assets/documents/2019-ZIYARETCI-WEB-SITESI.pdf
• Kültür istatistikleri 2019. (2020). Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Kulturel-Miras-2019-33633
• Kültürel miras 2019. (2020). Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK). https://data.tuik.gov.tr/Bulten/Index?p=Kulturel-Miras-2019-33633
• Kültür Varlıkları ve Müzeler Genel Müdürlüğü. (2019). Bakanlığımıza bağlı müzeler. https://kvmgm.ktb.gov.tr/TR-43253/bakanligimiza-bagli-muzeler.html
• Merriam Webster. (2019). Museum. In Merriam-Webster.com dictionary. https://www.merriam-webster.com/dictionary/museum
• Rumina, R. and Kishwar, P. (2010). Introduction to cultural studies. Himalaya Publishing House.
• Schwert, G. W. (2015). Time series analysis: trend & seasonality. APS 425 - Advanced Managerial Data Analysis. http://schwert.ssb.rochester.edu/a425/a425_trend.pdf
• Styliani, S., Fotis, L., Kostas, K. and Petros, P. (2009). Virtual museums, a survey and some issues for consideration. Journal of Cultural Heritage, 10, 520-528. https://doi.org/10.1016/j.culher.2009.03.003
• Sureka, F. (2013). Müze ve ören yeri arasındaki bildirişim ve etkileşim sorunları: Alacahöyük müzesi ve ören yeri için bir uygulama çalışması [Yüksek lisans sanat çalışması raporu]. http://www.openaccess.hacettepe.edu.tr:8080/xmlui/handle/11655/2278
• T.C. Kültür ve Turizm Bakanlığı. (2020). Sanal gezinti. https://www.ktb.gov.tr/TR-96599/sanal-gezinti.html
• Tekindal, M. A. (2008). Avrupa Birliği ülkeleri ve Türkiye’nin borsa endekslerinin modellenmesi ve geleceğe yönelik kestirimlerinin değerlendirilmesi. R. Kasap (Ed.). In 17. İstatistik Araştırma Sempozyumu Bildiriler Kitabı (p. 135-153). Türkiye İstatistik Kurumu.
• Tekindal, M. A., Güllü, Ö., Yazıcı A. C. and Yavuz, Y. (2016). The modelling of Time-Series and the evaluation of forecasts for the future: The case of the number of persons per physician in Turkey between 1928 and 2010. Biomedical Research, 27(3), 965-971.
• Wickramarachchi, A. R., Herath, H. M. L. K., Jayasinghe-Mudalige, U. K., Edirisinghe, J. C., Udugama, M. M., Lokuge, L. D. M. N. and Wijesuriya, W. (2017). An analysis of price behavior of major poultry products in Sri Lanka. The Journal of Agricultural Sciences, 12(2), 138-148.
• Yaman, K., Sarucan, A., Atak, M. ve Aktürk, N. (2001). Dinamik çizelgeleme için görüntü işleme ve ARIMA modelleri yardımıyla veri hazırlama. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 16(1), 19-40.
• Yau, R. (2001). Museums are for people. http://www.lcsd.gov.hk/ce/Museum/History/en_US/web/mh/publications/spa_pspeci_04_0.html
• Yeh, J. T. and Lin, C. L. (2005). Museum marketing and strategy: Directors’ perception and belief. The Journal of American Academy of Business, 6(2), 279-284.
• Yenice, S. and Tekindal, M. A. (2015). Forecasting the stock indexes of fragile five countries through Box-Jenkins methods. International Journal of Business and Social Science, 6(8), 180-191.