• İstanbul 18 °C
  • Ankara 18 °C

Akıllı Şehirler ve Kişisel Verileri Koruma Kanunu Uyumu

Akıllı Şehirler ve Kişisel Verileri Koruma Kanunu Uyumu
Arş. Gör. Mazlum Özçağdavul & Prof. Dr. Hasan Hüseyin Sayan

Akıllı Şehir ve İnsan Altyapısı

Nam ve Pardo ‘ya (2011a) göre akıllı şehir; altyapıların ve teknoloji aracılı hizmetlerin entegrasyonu, insan altyapısının güçlendirilmesi için sosyal öğrenmenin kullanılması ve kurumsal gelişme ve vatandaş katılımı için yönetişim olarak tanımlanabilir. Diğer şehirler gibi akıllı şehirlerin de sosyal, çevresel ve ekonomik boyutları vardır. Aradaki fark, teknolojinin çok daha büyük bir rol oynamasıdır. Akıllı şehirler dijital şehirlerden daha fazlasıdır: Öncesinde elektrik ve geniş bant modern metropolü karakterize ederken, artık bilgi ve iletişim teknolojisi (ICT) ve Nesnelerin İnterneti (IoT) teknik omurgası olarak hizmet etmektedir. Fakat bu iki temel öğe de akıllı şehir kavramını desteklemek için yeterli değildir. 

Akıllı şehir olmak, sadece şehre yeni teknoloji eklemek değil, onu sosyal inovasyonla birleştirmek demektir. ICT, şehrin yenilikçi, verimli, duyarlı, dirençli ve yenilikçi olmasına yardımcı olmak için bir kolaylaştırıcı bir görev görür (Cavada, Hunt & Rogers, 2014). Amaç, hizmetleri geliştirmek, kentsel göç zorluklarını çözmek, kentsel kapasiteyi artırmak, kaynakları daha verimli bir şekilde yönetmek ve en önemlisi sakinlerinin yaşam kalitesini iyileştirmektir. Akıllı şehirden bahsederken sadece teknolojiyi baz almak sağlıklı bir yaklaşım değildir (Akpınar & Atak, 2020). Fiber optik altyapı, 5G kablosuz ağ, bağlı IoT cihazları veya Yapay Zekâ (AI) gibi gelişmiş ICT benzeri bağlantıya sahip olmak akıllı şehir olmak için yeterli değildir.

Yerel kimlik ve bilgi, şehirler ve akıllı şehir planlarının entegrasyonunda gereken pratik temel için ana değer kaynağıdır (Yigitcanlar vd.,, 2018). Buna rağmen akıllı şehir, yerel bağlamlara çok az ilgi gösterilerek küresel bir fenomen olarak sunuldu (McFarlane & Söderström, 2017).

Mevcut akıllı şehir planları, şehri “güçlü ve gelişmiş teknolojinin basitçe üzerine gelip basitçe kullanışlı, yeni şekillerde çalışması için yapılabilecek boş bir tuval” olarak resmetme eğilimindeydi (Lara vd.,, 2016). Şehirlerin vatandaş odaklı uygun teknolojiyi seçmesi ve geliştirmesi için, vatandaşlarını anlamaları ve iyi karşılanacak uygun teknolojileri geliştirmeleri gerekir. Bu tür akıllı şehir araştırma çerçeveleri “vatandaş merkezli” olarak tanımlanmaktadır (Lee, Hancock & Hu, 2014).

Dünya Bankası, 2016 yılında yayımladığı bir makaleye göre akıllı şehir teknolojilerinin verimlilik, kapsayıcılık ve yenilik hedeflerini teşvik etmesini sağlamak için gelecekteki akıllı şehirlerin kendi "analoglarına" veya sosyal altyapılarına yatırım yapmaları gerektiğini öne süren bu görüşü güçlendirmektedir (Komninos vd.,, 2019).

Ayrıca Dünya Bankası dijital teknolojinin şehirlerle olumlu bir şekilde entegre edilmesi için yukarıdaki üç hedefin aynı anda geliştirilmesi gerektiğini öne sürmektedir. Uygun akıllı şehir teknolojilerinin geliştirilmesi, kalkınma ve ekonomik fırsatlara erişim sağlayabilir. Bağlam geliştirmek için çığır açan akıllı teknolojinin en iyi bilinen örneklerinden biri, cep telefonu tabanlı para transferi ve mikro finans hizmeti olan M-Pesa'dır. Bu tür dijital teknolojiler, finansmana erişimi önemli ölçüde artırdı, işlem maliyetlerini düşürdü ve diğer pek çok sektörü daha uygulanabilir hale getirdi (Townsend, 2013). Görünür her yerde bulunmalarına rağmen, akıllı şehir teknolojileri dünya nüfusunun çoğunun hayatına dokunamıyor. Küresel nüfusun yalnızca %15'i geniş bant internete erişebilirken, % 60'ının internete hiç erişimi yoktur Cep telefonları dünya nüfusunun beşte dördüne iletişim hizmeti vermesine ve internetin ana kaynağı olmasına rağmen 2 milyara yakın insanın telefonu yok (Townsend, 2013).

 

Teknoloji Kabul Modelleri

Teknoloji kabulünün insani boyutlarının doğru bir şekilde anlaşılması, akıllı teknolojileri benimsemenin ilk aşamalarında olan şehirler için özellikle önemlidir. Bu şehirler aynı zamanda teknolojik gelişmelerden en çok yararlanan yerlerdir. Kimse tarafından benimsenmeyen ve kullanılmayan teknolojik gelişmeler maalesef âtıl kalmakta ve bunların geliştirilmesi için harcanan kaynakların israf olmasına sebep olmaktadır. Bunun için yapılan çalışmalar teknolojinin insani boyutları soyutlamadan yapılması gerektiğini ortaya koymaktadır (Davis, 1993).

Bilgi teknolojisi kabul ve benimseme modellemesinin ortaya çıkışı, 1980'lerde ve 1990'ların başında internetin benimsenmesiyle başladı (Davis, 1993). Davis burada Teknoloji Kabul Modeli’ni (Technology Acceptance Model (TAM)) doktora tezi olarak MIT’de yazdı. Davis bu çalışmasında teknolojinin sadece işleri kolaylaştıran pragmatik yanına takılı kalmadı, aynı zamanda olayın psikolojik yanının da bir o kadar önemli olduğunu ortaya koymuştur. Bu da Davis’in bu çalışmasını geniş kitleler tarafından başarılı bulunmasını sağlamış ve bu alanda önemli çalışmalara yön vermesini sağlamıştır.

Teknoloji Kabul ve Kullanımı Birleşik Teorisi (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) UTAUT, Venkatesh vd., tarafından geliştirilmiştir (Venkatesh, Davis & Morris, 2007). E-devlet hizmetlerinin benimsenmesine uygulanabilecek önemli bir teoridir ve bilgi sistemi kabulü ve kullanımını incelemek için yaygın olarak kullanılmıştır. E-devlet hizmetlerinin sunumu sırasında ortaya çıkan en önemli engellerden birisi vatandaşların yıllardır alışılagelmiş alışkanlıklarını değiştirme ve teknolojiye güven duyarak söz konusu hizmetleri artık bir resmi dairede sıra bekleyerek yapmak yerine bir bilgisayar ekranında internete bağlanarak daha hızlı ve kısa sürede çözmesini sağlayacak bir modelin geliştirilmesini hedeflemiş ve başarılı da olmuştur (Dameri & Ricciardi, 2017). E-devlet uygulamaları ülkemizde de çok yaygın ve başarılı bir şekilde kullanıma sunulmuştur. Yine e-devlet uygulamalarının bir alt kolu olan e-belediyecilik de ülkemizde yaygınlaşmaya başlamıştır. Vatandaşlar belediyeyle olan ilişkilerini, örneğin vergi ödeme, beyanda bulunma, arz ve talep işlemleri, belediyeye bizzat gitmek yerine internet erişiminin olduğu herhangi bir cihazdan halledebiliyorlar. Venkatesh, kullanıcı davranışını açıklamak için üç ek belirleyici faktör- Hedonik Motivasyon (HM), Fiyat Değeri (PV) ve Alışkanlık (HB) - ekleyerek yeni bir teori geliştirdi. Bu yeni teori, UTAUT2, bir bireyin belirli bir sistemi kullanma niyetini değerlendirmek ve kabulünü ve benimsenmesini etkileyen temel faktörleri belirlemek için kullanılmaktadır.

Sonuç olarak, vatandaşlar tarafından teknoloji kabulü hükümetler için önemli bir husustur ve geleceğin akıllı şehirlerinin başarılı bir şekilde geliştirilmesi için gereklidir. Teknoloji kabul modelleri bu nedenle vatandaş-iş-hükümet ilişkilerini iyileştirebilir ve kentsel hizmet operasyonlarının verimliliğini ve etkinliğini artırabilir. Vatandaşların gerek hükümet gerekse belediyelerle olan ilişkilerini ve işlemlerini daha etkin ve kolay gerçekleştirebilmek için bu alanda kullanılacak teknolojilerin geniş kitleler tarafından kabulü elzemdir (Sepasgozar vd.,, 2019:108-112).

Bu çalışma, belediyeler başta olmak üzere, yerel bağlamlar ve gelişmekte olan ekonomiler için KVKK'ya uygun “akıllı şehir uygulamaları” teknolojileri geliştirmelerine yardımcı olmayı amaçlamaktadır. Bunu yapmak için makale, orijinal olarak Davis (1993) tarafından geliştirilen sağlam “teknoloji kabul modeline” dayanmaktadır. İlgili “akıllı şehir uygulamaları” kullanıcıların bir şehri harekete geçirmesine veya kentsel hizmetlere erişmesine yardımcı olan yazılım tabanlı araçları içerir (Goggin, & McLelland, 2017). E-Devlet, vatandaşlara hizmet ve bilgi ulaştırmak için internet ve web teknolojilerinin kullanılması olarak tanımlanabilir. Ancak dijital kentsel hizmet sunumu e-devlet ile sınırlı değildir. Vatandaşların günlük yaşamlarında ve rutinlerinde kullandıkları çok çeşitli bilgi ve hizmetlerin sağlanmasını ve sunulmasını içerir. Akıllı park uygulamalarının yanı sıra Google Haritalar gibi iyi bilinen araçları, UBER ve E-yönetişim portalları gibi paylaşım ekonomisi uygulamalarını içerirler. Akıllı teknolojiler aracılığıyla sağlanan bu karmaşık kentsel dijital hizmetler ve bilgi sistemi, akıllı şehirlerin ortak bir tanımıdır (Höjer, & Wangel, 2015). Bu kabul modelleri her ne kadar teknoloji kabulü için kullanılsa da akıllı şehir uygulamalarında kişisel veriler de işin içine girdiği için söz konusu bu modellerin akıllı şehirler için geçerliliklerini test etme imkânı barındırmamaktadırlar. Bunun başlıca sebeplerinden birisi modelde özel hayatın gizliliği veya kişisel verilerin işlenmesi, korunması konularını ölçecek faktör olmayışıdır.

 

Kişisel Verileri Koruma Kanunu

Anayasamızda özel hayatın korunması ve gizliliği koruma altına alınmıştır. Bu konu Anayasamızın 20. maddesinde “özel hayatın gizliliği ve korunması hakkı” başlığı altında ele alınmaktadır. 1989 yılından 2010 yılına kadar mecliste çeşitli komisyonlar kurulmuş, kişisel verilerin korunması için yasa çalışmaları yapılmışsa da bir türlü amacına ulaşamamıştır. Fakat nihayet 2010 yılında 5982 sayılı Kanun’la Anayasa’nın 20. maddesine ilave olarak eklenen bir fıkra ile kişisel veriler, “özel hayatın gizliliği ve korunması hakkı” kapsamında Anayasal güvenceye kavuşmuştur. Söz konusu Anayasa hükmüne göre;

Türkiye Cumhuriyeti sınırlarında mukim herkes ve her Türk vatandaşı kendisiyle alakalı kişisel verilerin korunmasını talep etme hakkına sahiptir. Bu kapsamda her birey kendisiyle ilgili kişisel verilerin alakasız üçüncü şahısların tarafından elde edilmemesi hususunda gerekli önlemlerin alınmasını talep etme hakkına sahiptir (Dülger, 2016)

 

Kişisel Veri Nedir?

Gerçek bir kişiyi tek başına tanımlayan, bulunmasını sağlayan (TCKN, Sosyal Güvenlik Numarası, Vergi Numarası vb.) veya bir araya geldiğinde söz konusu kişiyi belirlemeyi sağlayan (Ad soyadı, adres, okul, meslek vb) her tür veri, donedir. Diğer bir deyişle kişisel veriler TCKN, ad-soyadı, biyometrik veri, e-posta, telefon, adres, din, IP, Mac adresi, Posta kodu, IMEI, Coğrafi Koordinat, Araç plakası, fotoğraf, video kaydı ile sınırlı olmamak kaydı ile kişiye direkt veya bunlardan bir veya birkaçının bir araya gelmesi ile söz konusu kişiyi tespit eden, gösteren her tür veriyi kapsar. Kişisel verilerin tek sahibi şirketler veya kurumlar değil, bu verilerin ait olduğu bireylerdir.

 

Kişisel Verilerin İşlenmesi

Kişisel veriler, sadece kanunda öngörülen hallerde veya kişinin açık rızasıyla elde edilebilir veya işlenebilir. Herhangi bir yasal bir düzenleme bulunmaması veya bireyin kendisine ait kişisel verilerin işlenmesi yönünde açık bir irade beyanının olmaması durumunda kişisel verilerin işlenebilmesi kesinlikle mümkün değildir (6698 Sayılı Kişisel Verileri Koruma Kanunu). Bu açık hükümlere rağmen maalesef ülkemizde kişisel verilerimiz çoğu pazarlama şirketinin elinde ve istedikleri gibi kullanabilmektedirler. Elde ettikleri bu verileri sadece kendi kullanımları değil, aynı zamanda üçüncü parti firmalara satmaları veya kullandırmaları da söz konusudur.

Her gün farklı firmalar tarafından aranıp çeşitli ürün ve/veya hizmetlerin pazarlanması konusunda rahatsız ediliyoruz. Hatta bu kişisel verilerin bu kadar sebil şekilde dolaşması aynı zamanda dolandırıcılık yapan kötü niyetli kişi veya oluşumların da iştahını kabartmaktadır. Bütün verilerinize hâkim, sizinle ilgili her tür detaya sahip bu kötü niyetli kişi veya oluşumlar çeşitli önemli resmi kuruluşlarda arandıklarını beyan ederek dolandırma faaliyetlerinde bulunabiliyorlar. Ayrıca elde ettikleri veriler hassas veriler veya üçüncü partilerin kolaylıkla ulaşamayacağı veriler olunca kandırmaları daha kolay olabilmektedir. Yine diğer bir tehdit unsuru olarak bankalardaki verilerimize ulaşabilen bu tarz oluşumlar bu verileri de ilgili resmi kurum veya kuruluşlardan olduklarının kanıtı olarak kullanabilmektedirler. Bu kadar açık tehdidin olması insanların kişisel verilerini paylaşma konusunda geri durmalarına sebep olacağı düşünülse bile, hemen her gün her yerde bu veriler herhangi bir açık rıza veya aydınlatma metni olmadan talep eden şahıs veya firmalara verilmektedir. İşte bu noktada dikkat edilmesi gereken bir nokta bu metinlerin (aydınlatma metni, açık rıza formları vb.) insanların o an için okuyup, anlayıp tamamen kavramalarına müsaade etmeyecek uzunluk ve teknik içerikte hazırlanmasıdır.

Diğer bir husus da kişisel verilerin ne kadar önemli olduğu konusunda kamu spotlarının daha ilgi çekici, bilgilendirici ve akılda kalıcı olmasının sağlanmasıdır. Örneğin Apple’ın kullanıcıların kişisel verilerin birçok kurum veya kuruluş tarafından elde edilip satılmasını konu alan müzayede temalı reklamı kullanıcılara 1 dakikadan kısa bir sürede verilerin ne kadar önemli olduğunu ve bunları satın almaya iştahlı ne kadar çok kişi, kurum, yapı veya oluşumun olduğunu göstermektedir.

Yine ülkemizde Kişisel Verileri Koruma Kurulu zaman zaman televizyonlarda, radyolarda veya internet ortamında kişisel verilerin önemini ve bunlarla yapılabilecek işler, bu işler sonucunda ortaya çıkabilecek mağduriyetler konusunda bilgilendirmeye çalışmaktadır. Bu tarz bilgilendirme faaliyetlerinin daha çok kişiye ulaşması ve gereken hassasiyetin kurulması için çalışmaların daha detaylı devam etmesi gerekmektedir.

İç İşleri Bakanlığı tarafından sık sık kısa mesaj servisi yoluyla söz konusu kişisel verilerin kullanılarak yapılması olası dolandırıcılık faaliyetlerine karşı vatandaşları uyarma çalışmaları da bu noktada önem arz etmektedir.

 

  1. Yeni Bir Model Geliştirilmesi

Küresel Bir Model

Yerel bilgi, akıllı şehirler için bir yenilik potansiyeli kaynağı olarak büyük ölçüde göz ardı edilmiştir. Akıllı şehirler araştırması bunun yerine büyük ölçüde, neredeyse yirmi yıl önce Ajzen ve Fishbein (1977) tarafından öne sürülen ve coğrafyanın internet ve iletişim teknolojilerinin gelişmesiyle giderek daha fazla alakasız hale geleceğini öne süren “mekansız” yaklaşımla uyumlu hale getirildi. "Mesafenin ölümü" aslında gerçekleşmedi. Aksine, yerel kimliğin sosyal ve finansal sermaye için önemi giderek daha fazla kabul görmektedir. Aynı şekilde, teknoloji ve teknolojik ürünlerin ele geçirilmesi de mekândan etkilenir. Dahası, teknolojik bir ürün kültürel olarak ayırt edici olduğunda, mekândan daha fazla etkilenir (Townsend, 2013). Diğer bir deyişle aslında mekanlar sosyokültürel birçok öğeyi de içlerinde barındırdıklarından başka bir ülke veya şehirde kullanılan bir modelin alınıp hazır elbise gibi bir başka ülke veya şehre giydirilmesi mümkün görünmemektedir. Zira şehirler yaşayan, gelişen oluşumlardır. Bu yaşam ve gelişim içlerinde yaşayan insanlardan bağımsız değildir.

Akıllı şehir olgusu başlangıçta küresel bir proje olsa da internete çok benziyor (Goggin & McLelland, 2017). Gelişmekte olan ekonomilerin, Amsterdam veya Singapur gibi önde gelen akıllı şehirlerle aynı sosyal altyapıya sahip olması beklenemez (Han ve Hawken, 2018). Bu, gelişmekte olan veya geçiş yapan ekonomiler için teknolojilerin kabulünü kolaylaştırmayı özellikle önemli kılmaktadır. Dijital uçurum veya teknolojik eşitsizlik, teknoloji ve toplum literatüründe önemli bir kavramdır. Dijital uçurumun derinliği o ülkedeki veya şehirdeki insanların ortak teknolojik gelişmelere ne kadar ulaşabilir oldukları ile ölçülebilir (Warschauer, 2004). İnsanlar şehrin akıllı oluşunu kendilerine bir tehdit olmasından öte daha çok hayatlarını kolaylaştıracak, daha medeni ve her tür hizmet ve alt yapının kolaylıkla eşit ve adil bir şekilde hizmetlerine sunulacağı bir araç olarak görmelidirler. Bunu sağlamanın temellerinden biri de bu şehirleri akıllı hale getirmek için gerekli alt yapıya o alt yapıyı kullanacak insanların talep ve kaygılarını katmaktır. Teknoloji kabul modeli çalışmaları da yapılan çalışmaların teknoloji ile insan öğelerini birbirlerine karşı değil, birbirleri için yapıcı geliştirme ile başarıya erişebildiğini göstermektedir (Goggin & McLelland, 2017).

Greenfield, (2016:6) "Ağa bağlı dijital bilgi teknolojisinin her gün yaşadığımız baskın mod haline geldiğini" savunuyor. Bu tür hizmetler hem teknolojik açıdan gelişmiş şehirlerde hem de akıllı şehir dönüşümlerinin ilk aşamalarında olan şehirlerde büyüyor (Birleşmiş Milletler Ekonomik ve Sosyal İşler Departmanı, 2018). Bu nedenle makale, yeni başlayan akıllı şehir girişimlerinin ve eğilimlerinin hem gelişmiş hem de gelişmekte olan bağlamlarda geniş bir şehir yelpazesinde tanınabilir olduğunu kabul ederek akıllı şehirler kavramını, küresel anlamda kullanımını reddediyor. Bu bağlamda küresel düşün, yerel hareket et şiarıyla yola çıkarak, kültürel bağlamla sağlam temellere dayanan yeni bir model geliştirmesini amaçlıyor.

 

Teknoloji Kabul Modelleri ve Geleceğin Akıllı Şehirleri

Bilgi teknolojisi kabul ve benimseme modellemesinin ortaya çıkışı, 1980'lerde ve 1990'ların başında internetin erken benimsenmesiyle başladı. Bu aşamada internetin az sayıda kullanıcısı vardı ve ağırlıklı olarak hükümet ve eğitim kurumları tarafından finanse edildi (Davis, 1993). İnternetin ticari kullanımı bu erken dönemde yasadışı olup, onu hükümet, araştırma ve askeri uygulamalarla sınırladı. İnternetin bilgisayar korsanları ve meraklılarla sınırlı bir niş teknoloji olarak kalacağı tahminlerine rağmen, 1990'ların ortalarında patlama yaşadı ve büyük bir büyüme aşamasına girdi. 1980'lerin ortasındaki bu gelişmelerin ardından, teknoloji kabul modellerine olan ihtiyaç, teknoloji alımını tahmin etme talebinin artması olarak açıkça tanımlandı (Davis, 1993). Bu gelişmeler karşısında firmalar dijitale geçme, bütün işleri bilgisayarları kullanarak daha etkin ve karlılığı yüksek bir potansiyelde kullanma eğilimine sebep oldu. Fakat burada gözden kaçan bir husus vardı. Bu da çalışanların bu teknolojik dönüşümü kabul etme konusunda yeterli istek ve hassasiyeti göstermemesiydi. Dahası bu çoğu çalışan tarafından bir dirence dönüştü ve alından çoğu bilgisayar veya teknolojik ürün âtıl durumda kaldı.

İşte bu sorunlar ışığında geliştirilen teknolojilerin insanlar tarafından kabulü için gerekli bilimsel çalışmalar yapılmaya ilk olarak Davis tarafından 1993 yılında MIT’de doktora tez konusu olarak işlenmeye başlandı. Davis bu çalışmasında basit fakat etkili bir modelle teknoloji kabulünün arttırılması için gerekli yöntemleri sıralamaya çalıştı. Ortaya sunduğu model kısa sürede birçok araştırmacı tarafından kabul gördü ve çeşitli varyasyonları geliştirilmeye başlandı.

Teknoloji kabul modellemesi, yukarıdaki gelişmeler ve bunların yeni pazarlarda potansiyel kabulüne yanıt olarak gelişmiştir (Venkatesh, Davis & Morris, 2007). Bu önemlidir çünkü teknoloji yayılımı eşit veya evrensel değildir. Ayrıca Yiğitcanlar vd., (2018) akıllı şehirlerde üretilen bilginin çoğunun "doğası gereği tekil bir şekilde teknolojik olduğuna- dolayısıyla sosyal zeka, kültürel eserler ve çevresel niteliklerden yoksun" olmadığına işaret etmektedir. Sonuç olarak, teknolojinin nasıl etkili bir şekilde uyarlanabileceğini ve daha çeşitli insan popülasyonlarına uygulanabileceğini daha iyi anlamak için teknoloji alımının yer temelli boyutlarını dikkate almak önemlidir (Lombardi et al, 2012).

Teknoloji kabul modelleri, sistematik literatür analizine göre farklı kategorilere sınıflandırılabilir. İnsan merkezli akıllı şehirler araştırmasına uygunluğunu vurgulamak için uyarladığımız bu çalışmadan üç ana TAM eğilimi elde edildi. Bu kategoriler şunlardır: 1) Hedonik veya oyun oynamaya veya kullanım kolaylığına odaklanan psikolojik bir yaklaşım; 2) O zamandan beri kullanıcıların nasıl belirleneceği, çekileceği ve elde tutulacağına odaklanan sosyal veya ticari bir yaklaşım ve 3) Görevle ilgili veya faydacı bir bilgi sistemleri yaklaşımı (Venkatesh, Davis & Morris, 2007).

 

Hedonik ve Psikolojik Yaklaşımlar

Teknoloji kabul modelleri (TAM), önemli bir yatırım yapılmadan önce hangi teknolojilerin bireyler tarafından kabul edileceğini anlama ihtiyacından doğmuştur. Yukarıda özetlendiği gibi, TAM olarak bilinen teknoloji kabul modeli 1980'lerde ortaya çıkmış ve psikoloji alanındaki araştırma ve teorilerden ortaya çıkmıştır. Bu araştırma sayesinde temel varsayımsal olan, en iyi teknolojik cihaz ve yazılımlar insanlar tarafından sorgulanmadan kabul görür anlayışının temelsiz olduğu ispatlanmıştır. Tarihte teknolojik cihazların insanların işini kolaylaştırmak ve verimi arttırmak savlarından öte, insanların ellerinden işlerini almakla sonuçlanacağı kaygısı söz konusu teknolojik gelişmelere karşı direnç oluşmasına sebep olmuştur. Fransa’da sanayinin gelişmesi ile birlikte işleri daha hızlı yapabilmek için geliştirilen makinelere işçilerin “Sabo” olarak adlandırdığı tahta terliklerini makinelerin içine atarak bozmaları literatüre “sabotaj” teriminin girmesine sebep olmuştur. Davis geliştirdiği TAM modeli ile kullanıcıların psikolojik yaklaşımının da en az faydacı yaklaşımı kadar önemli olduğunu göstermiştir. İnsanlar mezkur teknolojik gelişmeleri kendilerine rakip veya tehdit olmaktan öte, kendileri için hayatı kolaylaştırıcı, verimi arttırıcı yanları olduğuna ikna olmalıdır. Sonraki yıllarda orijinal TAM modeline sadeleştirilmiş TAM adı verilen basitleştirilmiş bir varyant eklendi. Model geliştirilmeye devam edildi ve bugün TAM 2 olarak bilinen bir versiyona ulaştırıldı. Psikolojik yaklaşımları kullanan bir başka önemli varyant Venkatesh ve arkadaşları tarafından ortaya atıldı. Bu teori Planlı davranış teorisine dayanmaktadır. Bu teoride, kullanıcının günlük yaşamdaki teknoloji uygulamalarına yönelik tutumu incelenir (Venkatesh, Davis & Morris, 2007). Bu tutumun anketlerle belli dönemlerde incelenmesi sonrası insanların aşama aşama eğitimlerle ilgili teknolojilere alıştırılması mezkûr teknolojilerin kabulünü kolaylaştırmaktadır.

 

Sosyal ve Ticari Yaklaşımlar

Sosyal olarak yönlendirilmiş teknoloji kabul araştırması içindeki baskın teori, sosyal bilişsel teoridir. Sosyal bilişsel teori, teknoloji kabulüyle ilgili bireysel davranışı anlamak için yararlı ve faydalı kavramlar sağlar. Bu teori, ağırlıklı olarak bireysel davranış üzerindeki sosyal etkileri ölçmeye odaklanmıştır. Bu teori artık insan davranışını anlamak için en önemli teorilerden biridir. İnsanları sadece mantıklı bireyler olarak görmenin büyük başarısızlıklara yol açtığını gösteren bu teori, sosyal bir varlık olan insanın davranışlarında duygu durumlarının ve algılarının son derece önemli olduğunu gösteriyor. Teknolojinin kabulünde temel noktalardan birisi de bu sosyal bilişsel tutumun yeterince açıklanıp, buna göre eyleme geçilmesidir.  Bu teori, teknolojiyle ilişkili olarak öz-yeterlik, kaygı ve sonuç beklentisi faktörleri kavramlarını bütünleştirir. Öz-yeterlilik açısından eksik hisseden bir bireyin teknolojiyi kendisine rakip hatta tehdit görmesi kaçınılmaz sonuçlardan birisidir. Bu bağlamda teknolojinin kabulünün sağlanması için öz-yeterlilik bağlamında temel ve güçlendirici eğitim ve desteklerin verilmesi gerekmektedir. Öz-yeterliliği olmayan veya eksik olan bireylerde teknolojiyle birlikte kaygının arttığı ve bu artan kaygı neticesinde ciddi başarısızlıklar ve/veya teknolojiye karşı direnç hatta inkara varan tepkiler oluşmasına sebep olmuştur. Son olarak sosyal bilişsel teori, insanların beklentilerinin doğru analiz edilerek veya bu beklentileri yönetip, yönlendirerek başarıyı sağlamanın mümkün olacağını söylemektedir (Ajzen& Fishbein, 1977).

İnovasyon teorisinin yayılması, teknoloji kabulünün sosyal boyutlarının anlaşılmasında da önemlidir.  Bu teori, bireysel psikolojik etkileri küçümseyen ve bir sosyal sistemde kullanıcı davranışını vurgulayan genel bir sosyal modeldir. 1980'lerin sonunda geliştirilen işlem maliyeti analizi teorisinin de sosyo-ekonomik boyutları vurgulayan teorilerle bütünleştirilmesi gerekmektedir. Bu teori, teknolojinin kabulünü açıklamada rol oynayabilecek empoze edilen ekonomik maliyetlere odaklanır (Rogers, 2010).

 

Veri Ortamlarının Barındırması Gereken Özellikler

GDPR kişisel verileri koruma için 6 temel prensipten oluşuyor. Bunlar adalet ve yasallık; amaç sınırlaması, veri minimizasyonu, veri doğruluğu, depolama sınırlaması ve bütünlük ve gizliliktir. Fakat tasarım aşamasında ve varsayılan olarak koruma GDPR’ın temelini oluşturur. Bu temel 6 gereksinim için veri ortamlarının haiz olması gereken 6 temel özellik vurgulanmıştır (GDPR, 2022). Bu özellikler Belirli Aralıklarla Silme, İzleme ve Loglama, Metadata İndeksleme, Erişim Kontrolü, Şifreleme, Veri Ortamları Yönetimidir.

Belirli Aralıklarla Silme: GDPR ve KVKK’ya uyumluluk sürecinde hiçbir kişisel veri sonsuza kadar saklanamaz. Bu sebeple veri ortamları yaşama süresi (time-to-live; TTL) özelliğine sahip olmalı. Bu sayede TTL süresi dolan kişisel veriler sistem tarafından uyumluluk süreci kapsamında zamanında silinecektir. Bu süre şirket bünyesinde sabit bir süre olabileceği gibi veri politikasına göre ve diğer kanunlar kapsamında değişken süreler de olabilir (Shastri, Wasserman, & Chidambaram, 2019). Şirketlerin veya kamu kurum ve kuruluşlarının bu süreleri ilgili kişilere açık ve net biçimde bildirmeleri çok önemlidir. Zira bir kişi verdiği verinin ne kadar süre nasıl saklanacağı konusunda fikir sahibi değilse söz konusu verileri paylaşmakta istekli olmayabilir.

İzleme ve Loglama: Uyumluluğu sağlamak için, depolama sisteminin hem iç eylemlerinin hem de dış etkileşimlerinin bir denetim izine ihtiyacı vardır. Bu nedenle, kesin bir şekilde, veri yolundaki (örneğin, okuma, yazma veya) veya kontrol yolundaki (örneğin, meta verilerdeki veya erişim denetimindeki değişiklikler) tüm işlemlerin loglama günlüğüne kaydedilmesi gerekir (GDPR, 2022). Loglama günlükleri sayesinde veri işleyenler veya verilere erişimi olanlar yaptıkları işlemlerin kayıt altına alınacağını bileceklerinden keyfi uygulamalardan da kaçınabileceklerdir. Neticede yaptıkları eylemlerin sebebi sorulduğunda hesap verebilir konumda olmalıdırlar. Bu da her isteyenin her veriye keyfi erişimini kısıtlayacağı gibi, gerektiğinde hangi veriye ne zaman ve ne kadar süreyle eriştiği kayıtları da elde tutulmuş olacaktır. Herhangi bir hukuki süreçte bu kayıtlar delil olarak kullanılacağından hukuk karşısında verileri elde tutan ve işleyenler daha adil şartlarda deliller ışığında hesap verebilir konumda olacaklardır.

Meta data İndeksleme: Depolama sistemleri, veri gruplarına hızlı ve verimli erişim sağlamak için kullanıcı arabirimlerine sahip olmalıdır. Örneğin, belirli bir amaç için işlenebilecek tüm kişisel verilere erişme veya bir kullanıcıya ait tüm verileri dışa aktarma özelliği olmalıdır (GDPR, 2022). Ayrıca, bir ölçütle eşleşen büyük miktarda veriyi hızlı bir şekilde alma ve silme yeteneğine sahip olmalıdır. Bu hızlı işleme özelliği sayesinde herhangi bir talep karşısında söz konusu verilerin hızlı bir şekilde toparlanıp silinebilmesi, aktarımı, anonimleştirilmesi gibi eylemler hızlıca yapılabilecektir. Yine bu indeksleme sayesinde denetimlerde hangi verilerin nerelerde tutulduğu ne gibi işlemlere maruz kaldığı da hızlı bir şekilde ortaya çıkarılabilecektir.

Erişim Kontrolü: GDPR, kişisel verilere erişimi yalnızca izin verilen kuruluşlarla, belirlenmiş amaçlar için ve önceden belirlenmiş bir süre için sınırlandırmayı amaçladığından, depolama sistemi ayrıntılı ve dinamik erişim kontrolünü desteklemelidir (GDPR, 2022). Bir şirkette çalışan herkesin her tür veriye erişiminin olması nasıl şirket için sürdürülebilirlik ve gizlilik açısından hayati risk teşkil ediyorsa, aynı durum söz konusu kişisel verilere kimlerin ne oranda erişeceği konusunda da sınırlı olmalıdır. Veri işleyen sadece ihtiyacı olan verilere verilen işi gerçekleştirebilecek asgari yetkilerle erişebilmelidir. Bu erişim kontrolünün sağlanmaması, verilere hangi amaçlarla erişildiği, ne tür verilerin hangi tür amaçlarla kullanıldığının bilinmemesine ve büyük oranda veri sızıntılarına da sebep olabilir.

Şifreleme: GDPR, kişisel verilerin hem saklanması hem de aktarım süreçlerinde şifrelenmesini zorunlu kılar. Takma adlandırma, şifreleme gerektiren verilerin kapsamını ve boyutunu azaltmaya yardımcı olsa da yine de gereklidir ve muhtemelen depolama sistemi performansının düşmesine neden olur (GDPR, 2022). Veri depolama sistemlerinin performansının bu sebeple düşmesi çoğu kurum ve kuruluşta ellerindeki teknolojik cihazların yeterli performansa sahip olmaması bahanesi veya kimi zaman gerçekliği ile söz konusu şifreleme işleminden kaçınmaya sebep olabilmektedir. Yine bu veri şifreleme maliyetleri ile bu işlemi yapmadıkları takdirde karşılaşacakları cezalar karşısında düşük kaldığında firmalar bu maliyetlere katlanmak yerine ilgili cezaları ödemeyi tercih edebilmektedirler. Fakat GDPR bu konuda çok yüksek cezalar kestiğinden Avrupa Birliği vatandaşları ve burada mukim insanların verilerinin korunması hususunda firmaları ciddi önlemler almaya itmektedir. Bu yaptırımların aynı şekilde KVKK tarafından da uygulanması faydalı olacaktır.

Veri Ortamlarının Yönetimi: Son olarak, GDPR kişisel verilerin saklanabileceği coğrafi konumları kısıtlamaktadır. Bu, depolama sistemlerinin verilerin fiziksel konumunu her zaman bulma ve kontrol etme yeteneği sağlaması gerektiği anlamına gelir. Söz konusu depolama sistemlerinin fiziksel konumları gerekli denetimlerde şeffaf bir incelenmenin sağlanmasını kolaylaştıracağı gibi, olası gizli lokasyonlarda verilerin saklanmasının da önüne geçmeyi hedeflemektedir (GDPR, 2022). Yine ülkemizde Türkiye Cumhuriyeti vatandaşlarının kişisel verilerinin yurtdışında sunucularda tutulması sınırlandırılmıştır. Bu kapsamda verilerin yurtdışına aktarılmasını gerektirecek durumlarda ilgili kişilerden açık rıza ve onam alınması gerekmektedir. Ayrıca söz konusu verilerin yurtdışına aktarılmasının gerekliliği yükü de veriyi aktarma talebinde olana aittir. Bu verilerin hangi konumlarda ne kadar süre tutulduğu bilgisi gerektiğinde KVKK veya veri sahibi ile ilgili mevzuat kapsamında paylaşılmalıdır.

 

 

Tablo 1. Veri ortamlarının barındırması gereken özellikler

No.

GDPR Maddesi

Temel Gereksinim

Veri Ortam Özelliği

5.1

Kullanım amaç kısıtlaması

Veri açık rıza metinlerinde belirtilen amaç doğrultusunda kullanılmalı

Meta data indeksleme

5.1

Depolama sınırlaması

Veri amacı dışında depolanamaz / saklanamaz

Belirli aralıklarla silme

5.2

Hesap verilebilirlik

Kontrolör 1. paragrafa uygun davranmaktan sorumludur ve buna uygun davrandığını gösterebilmelidir

Hepsi

13

Veri toplama koşulları

Verilerinin nasıl yönetileceği konusunda kullanıcının onayını almalı

Hepsi

15

Veri sahibinin erişim hakkı

Kullanıcılara istedikleri zaman bütün verilerine erişim yetkisi tanımlama

Meta data indeksleme

17

Unutulma hakkı

Veri gruplarını bulmak ve silmek

Belirli aralıklarla silme

20

Veri taşınabilirliği hakkı

Talep halinde verilerin başka kontrolöre aktarılması

Meta data indeksleme

21

İtiraz hakkı

İşlenmesine itiraz edilen herhangi bir nedenle işlenmemesi

Meta data indeksleme

25

Özel ve olağan veri koruması

Veriyi koruma ve erişimi kısıtlama

Erişim kontrolü, şifreleme

30

İşleme faaliyetlerinin kayıtları

Veri üzerinde her işlemi loglama

İzleme ve loglama

32

Veri güvenliği

Uygun veri koruma önlemlerinin alınması

Erişim kontrolü, şifreleme

33,34

İhlal durumunda bilgilendirme

Bir kişisel veri ihlalinin denetim makamına bildirilmesi

İzleme ve loglama

46

Uygun güvencelere tabi olarak yapılan aktarımlar

Verinin nerede saklandığının kontrol edilmesi

Veri merkezlerinin yönetilmesi

 

Uygulama Sağlayıcıya Güven

Kişisel verilerin, özellikle de uygulamalar tarafından sınırsızca talep edilen izinlerin kullanıcılar üzerinde uygulamayı “ceplerindeki ajan” hissine kapılmalarına sebep olmuştur.  Bu da uygulamaları kullanmaya eğilimi ciddi oranda düşürmektedir. Bu sürecin hem KVKK hem de GDPR gibi uluslararası kanunlarla desteklenen bir altyapı ile inşa edilmesi uygulama kabulü açısından önemlidir.

Şehir uygulamaları şehir yönetimleri tarafından geliştirilip çalıştırıldığı için, hükümete ve yönetimlere duyulan güven vatandaşların uygulamalardan beklentilerinde önemli bir rol oynamaktadır. Gerçekten, güvenin web sitesi tabanlı ve m-devlet hizmetlerinin benimsenmesini etkilediği ve yeni teknolojilere verilen destekle ilişkili olduğu vatandaşların hükümetlerine olan güven eksikliği ise vatandaşların e-devlet hizmetlerini kullanma niyetlerini olumsuz etkilediği bulunmuştur (Venkatesh, Davis & Morris, 2007). Benzer şekilde, bir teknolojinin satıcısına duyulan güvenin (genel güvenilirlik ve sağlayıcının yeterli hizmetleri sunma becerisine duyulan güven) e-ticaret ve m-devlet hizmetlerinin benimsenmesini geliştirdiği bulunmuştur. Sosyal biliş alanında ve enerjiyle ilgili yeni teknolojileri üreten ve yöneten organizasyonlara (aracılara) olan güveni inceleyen son çalışmalarda güvenin iki bileşeni tanımlanmıştır. İlk bileşen, vatandaşların sorumlu ajanı proje veya teknolojiyi yönetmek için yeterli bilgi ve uzmanlığa sahip olarak değerlendirdiği yeterliliktir; ikincisi, bir temsilcinin dürüst, şeffaf ve iyi niyetlere sahip olduğuna karar verme ölçüsü olan bütünlüktür (Venkatesh, Davis & Morris, 2007). Buna göre, bu güven faktörlerinin ikisinin de vatandaşların bir şehir uygulamasını kullanma niyetlerini tahmin etmedeki rolünü öğrenmede etkili olabilir.

Uygulama tarafından kullanıcıya hangi verilerin ne amaçla kullanıldığının şeffaf bir şekilde gösterilmesi uygulamanın indirilip kullanılmasında önemlidir. (Şeffaflık) Gerektiğinde istediği verilerin üzerinde tasarruf hakkının saklı kaldığının aktarılması kullanıcı güveni açısından önem arz etmektedir. (Veri sahibi olma)

 

Sonuç

Yapılan literatür çalışmaları akıllı şehir kavramının henüz emekleme aşamasında olduğunu göstermektedir. Bu bağlamda gelişmesi, büyümesi ve yaygınlaşması için kat edilmesi gereken daha uzun bir yol olduğu görünmektedir. Akıllı şehir uygulamalarını bir şehirden alıp başka bir şehre olduğu gibi entegre etmeye çalışmanın o şehrin sosyokültürel durumunu, o şehirde yaşayan vatandaşların eğitim durumlarını, akıllı şehir kavramına olan yaklaşımlarını bu konuda sahip oldukları bilgi ve beklentilerini karşılamadan mümkün olmayacağını göstermektedir. En temelinde akıllı şehir kavramının farklı zihinlerde farklı şekillerde algılandığı da aşikardır. Kimisi akıllı şehir denildiğinde tamamen teknolojik alt yapı ile donatılmış, dört bir yanı fiber optik ağlarla donatılmış, her noktasında sensörlerle ve çeşitli araçlarla verilerin toplandığı elektronik yapılar algılarken, başkaları da şehirlerin içerisinde yaşayan insanlarla birlikte teknolojiyi akıllı bir şekilde gelişmeye ve kullanmaya evirilmek olarak görmektedir. Burada her iki noktada da dikkat edilmesi gereken noktanın akıllı şehirlerde elde edilen kişisel verilerin daha tasarım aşamasında asgari düzeyde tutularak işe başlanmasıdır. Toplanacak verilerin hiçbir şekilde vatandaşların zararına sebep olacak kişi veya oluşumların eline geçmeyeceği, gerekli teknolojik alt yapılarla korunup, şifrelenip saklanacağı açık ve net bir şekilde belirtilmelidir. Yine elde edilen verilerin ticari kaygılarla insanların ihtiyaçları dışında harcama yapmalarına sebep olabilecek sonuçlarda kullanılmayacağı da akıllı şehir kavramının geliştirilmesi için önemli bir husustur.

Akıllı şehir sadece akıllı şehir uygulamalarından ibaret değildir. İçinde yaşayan insanların kaygı, beklenti, öz-yeterlilik, teknolojik okur yazarlık, sosyal yaşam, hayatın kolaylaştırılması, hizmet ve alt yapıların bütün vatandaşlara adil bir şekilde ulaştırılması gibi temel kavramlar üzerinde inşa edilmesi gereken bir kavramdır. Bu bağlamda akıllı şehir kavramının diğer bir amacı da şehrin mevcut kaynaklarının daha etkin ve verimli bir şekilde kullanılmasını sağlarken aynı zamanda yeni kaynakların yaratılması ve kaynakların genişletilmesidir. Bunlara en etkin örnekler olarak harita uygulamaları üzerinden anlık trafik akışı ve olası çalışmaların sebep olabileceği trafik tıkanmaları, akıllı park uygulamaları, elektrikli araçlar için akıllı şarj istasyonları, UBER ve E-yönetişim portalları gibi paylaşım ekonomisi verilebilir. Bunları yaparken şehrin belli bir kesiminden öte, bütün bölgelerinden olabildiğince geniş örneklemlerle verilerin toplanması ve toplanan veriler ışığında analizlerin yapılıp akıllı şehir dönüşümlerinin buna göre hazırlanması gerekmektedir.

Norveç’in başkenti Oslo için hazırlanan akıllı şehir modelini alıp Ankara’ya uygulamaya kalkarsak, yapılan bilimsel araştırmaların da gösterdiği gibi burada sonuç başarısızlıkla sonuçlanacaktır. Çünkü, her iki şehrin ortaklaşabileceği çok az nokta vardır. Her iki şehrin teknolojik gelişmişlik düzeyleri farklıdır. Yine insanların teknolojiye erişimleri ve teknoloji mefhumunun akıllarında tezahürü de farklıdır. Bu iki şehirde vatandaşlar arasındaki teknolojik uçurum da belirgin düzeyde farklıdır. Zira ilkinde en yeni teknolojik cihazlara maddi olarak daha kolayken, ikincisinde bu durum maalesef daha zordur. Bunun yanı sıra her iki şehirde yaşayanların kültürel bakış açıları, günlük hayatta ihtiyaç duydukları kaynaklar, teknolojiyi kullanış biçimleri birçok noktada farklıdır.

Sonuç olarak, akıllı şehir kavramının yaygın bir şekilde kullanılabilmesi için öncelikle o şehirde yaşayan insanlar için bu gelişimin gerekliliğinin doğru bir şekilde aktarılması gerekmektedir. Ayrıca insanların akıllı şehir uygulamalarını kullanmaları neticesinde elde edilecek kişisel verilerin kanunlara uygun şekilde elde edildiği, kanunun belirlediği süreler içerisinde saklandığı, toplanış amacına uygun bir şekilde kullanıldığı, toplanırken alınan açık rızaya uygun işlendiği bildirilmelidir. Bunlara ek olarak üçüncü taraflarla paylaşımlarının veri sahibinin mağduriyetine sebep olacak durumlara sebep olmayacağı, verilere herkesin her zaman erişemeyeceği, sadece temel anlamda erişilmesi ve kullanılması gereken verilerin yetkili kişi veya kişiler tarafından sınırlı bir şekilde erişileceği, veriler üzerinde yapılan her işlem için loglama kayıtlarının tutulacağı bilgisi verilmelidir. Söz konusu ihlallerde oluşabilecek mağduriyet yaşayanlar yasalar tarafından ciddi şekilde korunacaktır. Son olarak verinin asıl ve tek hamisinin veri sahibi olduğu, talep etmesi durumunda verinin anonimleştirilmesinden silinmesine, değiştirilmesinden veri sahibine her tür hesap verilmesine kadar bütün hakların veri sahibinde olduğunun aktarılması hayati öneme sahiptir.

Bu yapılan çalışma neticesinde akıllı şehir uygulamaları için Kişisel Verileri Koruma Kanunu’na uygun bir teknoloji kabul modelinin geliştirilmesi gerektiği ortaya çıkmıştır. Bu veriler ışığında yapılacak daha detaylı literatür çalışması ve bu çalışmaları destekleyecek diğer yöntemlerle akıllı şehirler için KVKK uyumlu bir teknoloji kabul modeli geliştirilmesi hedeflenmektedir.

TYB Akademi 37, Ocak 2023

Kaynakça

Ajzen, I., & Fishbein, M. (1977). Attitude-behavior relations: A theoretical analysis and review of empirical research. Psychological bulletin84(5), 888.

Akpınar, M.A., & Atak, M (2020). “1990’dan 2020’ye Akıllı Şehir Çalışmalarının Bibliyometrik Analizi”, Uluslararası Global Turizm Araştırmaları Dergisi, Cilt: 4, Sayı: 2, ss. 85-100.

Bandura, A. (2013). Regulative function of perceived self-efficacy. In Personnel selection and classification (pp. 279-290). Psychology Press.

Cavada, M., Hunt, D. V., & Rogers, C. D. (2014, November). Smart cities: Contradicting definitions and unclear measures. In World sustainability forum (pp. 1-12). MDPI AG.

Dameri, R. P., & Ricciardi, F. (2017). Leveraging smart city projects for benefitting citizens: The role of ICTs. In Smart city networks (pp. 111-128). Springer, Cham.
Dülger, M. V. (2016). Kişisel verilerin korunması kanunu ve türk ceza kanunu bağlamında kişisel verilerin ceza normlarıyla korunması. İstanbul Medipol Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi3(2), 101-168.

General Data Protection Regulation – GDPR (2022). https://gdpr.eu/tag/gdpr/ [10.11.2022]
Han, H., & Hawken, S. (2018). Introduction: Innovation and identity in next-generation smart cities. City, Culture and Society, 12, 1–4.

Höjer, M., & Wangel, J. (2015). Smart sustainable cities: definition and challenges. In ICT innovations for sustainability (pp. 333-349). Springer, Cham.

Hsiao, C. H., & Yang, C. (2011). The intellectual development of the technology acceptance model: A co-citation analysis. International Journal of Information Management31(2), 128-136.

Komninos, N., Kakderi, C., Panori, A., & Tsarchopoulos, P. (2019). Smart city planning from an evolutionary perspective. Journal of Urban Technology26(2), 3-20.

Lara, A. P., Da Costa, E. M., Furlani, T. Z., & Yigitcanla, T. (2016). Smartness that matters: towards a comprehensive and human-centred characterisation of smart cities. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity2(2), 8.

Lee, J. H., Hancock, M. G., & Hu, M. C. (2014). Towards an effective framework for building smart cities: Lessons from Seoul and San Francisco. Technological Forecasting and Social Change89, 80-99.

Lombardi, P., Giordano, S., Caragliu, A., Del Bo, C., Deakin, M., Nijkamp, P., ... & Farouh, H. (2012). An advanced triple-helix network model for smart cities performance. In Regional development: concepts, methodologies, tools, and applications (pp. 1548-1562). IGI Global.

McFarlane, C., & Söderström, O. (2017). On alternative smart cities: From a technology-intensive to a knowledge-intensive smart urbanism. City21(3-4), 312-328.

Mohanty, S. P., Choppali, U., & Kougianos, E. (2016). Everything you wanted to know about smart cities: The Internet of things is the backbone. IEEE Consumer Electronics Magazine5(3), 60-70.

Nam, T., & Pardo, T. A. (2011, September). Smart city as urban innovation: Focusing on management, policy, and context. In Proceedings of the 5th international conference on theory and practice of electronic governance (pp. 185-194).

Rogers, E. M. (2010). Diffusion of innovations. Hohenheim.

Sepasgozar, S. M., Hawken, S., Sargolzaei, S., & Foroozanfa, M. (2019). Implementing citizen centric technology in developing smart cities: A model for predicting the acceptance of urban technologies. Technological Forecasting and Social Change142, 105-116.

Townsend, A. M. (2013). Smart cities: Big data, civic hackers, and the quest for a new utopia. WW Norton & Company.

Venkatesh, V., Davis, F., & Morris, M. G. (2007). Dead or alive? The development, trajectory and future of technology adoption research. Journal of the association for information systems8(4), 267-286.

Warschauer, M. (2004). Technology and social inclusion: Rethinking the digital divide. MIT press.

Yigitcanlar, T., Kamruzzaman, M., Buys, L., Ioppolo, G., Sabatini-Marques, J., da Costa, E. M., & Yun, J. J. (2018). Understanding ‘smart cities’: Intertwining development drivers with desired outcomes in a multidimensional framework. Cities81, 145-160.

Bu haber toplam 1231 defa okunmuştur
  • Yorumlar 0
    UYARI: Küfür, hakaret, rencide edici cümleler veya imalar, inançlara saldırı içeren, imla kuralları ile yazılmamış,
    Türkçe karakter kullanılmayan ve büyük harflerle yazılmış yorumlar onaylanmamaktadır.
    Bu habere henüz yorum eklenmemiştir.
Diğer Haberler
Tüm Hakları Saklıdır © 2012 Türkiye Yazarlar Birliği | İzinsiz ve kaynak gösterilmeden yayınlanamaz. Sitede yayınlanan yazıların sorumluluğu yazarlarına aittir.
Tel : 0312 232 05 71 - 72 | Faks : 0312 232 05 71-72 | Haber Scripti: CM Bilişim