Toplu taşımanın güvenli olması ile yolcuların kendilerini güvende hissetmesi aynı şey değildir. Suç veya kaza riski nesnel olarak düşük olsa bile karanlık bir durak, uzun bekleme süresi, boş bir vagon, yardım isteyebilecek bir görevlinin bulunmaması ya da belirsiz sefer bilgileri yolcunun güvenlik algısını zayıflatabilir. Bu nedenle araştırma, erişilebilirliği yalnızca fiziksel olarak değil, “duygusal erişilebilirlik” açısından da ele almaktadır.

Xenia Karekla, Alexia Michalopoulou ve Konstantinos Gkiotsalitis tarafından hazırlanan çalışma, Atina’daki metro ve otobüs kullanıcılarının güvenlik algısını toplumsal cinsiyet perspektifinden incelemiştir. Kasım-Aralık 2024 döneminde 312 yetişkinden toplanan anket yanıtları; sıralı lojistik regresyon, Spearman korelasyonu, ki-kare testleri, ikili lojistik regresyon ve ikili karşılaştırmalarla analiz edilmiştir.

Bulgular kadınların incelenen toplu taşıma ortamlarının çoğunda erkeklerden daha düşük güvenlik algısı bildirdiğini, M2 ve M3 metro hatlarının en güvenli, otobüsün ise en düşük güvenlik algısına sahip hizmet olduğunu göstermektedir. Bekleme süresi uzadıkça algılanan güvenlik belirgin biçimde düşmüştür. Mevcut önlemler arasında aydınlatma öne çıkarken, ek önlemler arasında özellikle gece saatlerinde görünür güvenlik personeli bulunması en güçlü tercih olmuştur. Katılımcıların %92’si acil durumda yetkililere doğrudan bildirim sağlayan bir mobil uygulamanın, %83’ü akıllı risk algılama sistemlerinin ve %70’i acil durum düğmelerinin güvenlik hissini artıracağını belirtmiştir.

Çalışma, toplu taşıma güvenliğinin yalnızca kamera yerleştirmekten ibaret olmadığını; sefer sıklığı, bekleme süresi, aydınlatma, bilgi sunumu, insan desteği, bakım, temizlik ve acil müdahale kapasitesinin birlikte planlanması gerektiğini savunmaktadır. Bununla birlikte araştırma, Atina’dan toplanan öz-bildirim verilerine dayanmaktadır ve nedensellik kanıtlamamaktadır.

Algılanan güvenlik neden nesnel güvenlikten farklıdır?

Çalışmada “algılanan güvenlik”, bir kişinin bulunduğu ortamda kendisini ne ölçüde güvende hissettiğine ilişkin öznel değerlendirmesi olarak tanımlanmaktadır. Bu değerlendirme yalnızca kaydedilmiş suç, saldırı veya kaza oranlarından oluşmaz. Yolcunun geçmiş deneyimleri, duyguları, çevredeki insan sayısı, görüş alanı, ışık düzeyi, bekleme süresi, personel bulunup bulunmaması ve acil durumda yardım alabileceğine ilişkin inancı da güvenlik algısını şekillendirir.

Bu ayrım ulaşım planlaması açısından önemlidir. Bir sistem teknik ölçütlere göre güvenli olabilir; ancak yolcular belirli saatlerde, duraklarda veya araçlarda kendilerini güvende hissetmiyorsa güzergâh değiştirebilir, yalnız seyahat etmekten kaçınabilir, taksi ya da özel araç kullanabilir veya yolculuktan tamamen vazgeçebilir. Böylece güvenlik algısı, toplu taşımanın gerçek kullanılabilirliğini ve duygusal erişilebilirliğini sınırlandırabilir.

Araştırmanın doldurmayı amaçladığı boşluk

Çalışmanın literatür taramasında güvenlik, toplu taşıma, toplumsal cinsiyet kapsayıcılığı, kadınlar, ulaşım politikaları ve müdahaleleri birleştiren bir arama dizisi kullanılmıştır. Araştırmacılar 2020-2025 döneminde 19.100 sonuç bulunduğunu ve kapsam elemesinden sonra 30 yayının ayrıntılı olarak değerlendirildiğini belirtmektedir.

Önceki çalışmalar bekleme süresi, yetersiz aydınlatma, izole duraklar, gözetim eksikliği ve personel bulunmamasının kadınların güvenlik algısını etkileyebildiğini göstermiştir. Ancak araştırmacılara göre Yunanistan’da, toplu taşıma altyapısının ve işletme koşullarının algılanan güvenlikle ilişkisini toplumsal cinsiyet açısından nicel modellerle inceleyen karşılaştırılabilir bir çalışma bulunmamaktadır.

Araştırma üç temel soruya odaklanmıştır:

1. Yolcular metroda, otobüste, istasyonlarda, duraklarda ve araç içinde kendilerini ne kadar güvende hissetmektedir?
2. Toplumsal cinsiyet, eğitim, ikamet bölgesi, yolcu yoğunluğu ve işletme koşulları güvenlik algısıyla ilişkili midir?
3. Algılanan güvenliği artırmak için hangi operasyonel, fiziksel, teknolojik ve personel temelli müdahaleler uygulanabilir?

Çalışmada önceden numaralandırılmış açık hipotezler verilmemiştir. Bunun yerine araştırma soruları ve literatüre dayalı beklentiler üzerinden ilerlenmiştir.

Anketin yapısı ve veri toplama süreci

Anket Google Forms kullanılarak hazırlanmış, çoğunlukla çevrimiçi dağıtılmış ve dijital araçları kullanmakta zorlanan bazı ileri yaş katılımcılarla yüz yüze uygulanmıştır. Veri toplama dönemi Kasım 2024 başından Aralık 2024 ortasına kadar sürmüştür. Katılımcıların 18 yaş veya üzerinde olması şartı aranmıştır.

Metinde anketin 54 sorudan ve dört bölümden oluştuğu belirtilmektedir:

• Birinci bölümde demografi, ulaşım tercihi, kullanım sıklığı, yolculuk amacı, süre, aktarma, genel güvenlik algısı ve istenmeyen olaylara ilişkin 22 soru;
• Metro güvenliği, istasyon girişi, peron ve vagon ortamına ilişkin 13 soru;
• Otobüs güvenliği, durak ve araç içi koşullara ilişkin 15 soru;
• Mobil uygulama, akıllı güvenlik sistemi ve açık müdahale önerilerine ilişkin 3 soru bulunmaktadır.

Ancak verilen bölüm sayıları toplandığında 53 soru elde edilmektedir. Bu nedenle toplam soru sayısında metin içi bir uyumsuzluk vardır. Özgün anket formu sunulmadığı için hangi sayının doğru olduğu doğrulanamamaktadır.

Güvenlik algısı sorularının önemli bir bölümü beşli Likert ölçeğiyle yanıtlanmıştır. İstatistiksel veri tabanında güvenlik değişkenleri “1 = Çok güvensiz”, “2 = Güvensiz”, “3 = Tarafsız”, “4 = Güvenli” ve “5 = Çok güvenli” şeklinde sıralı kategorilere dönüştürülmüştür. Cinsiyet değişkeni analizde 0 = erkek ve 1 = kadın biçiminde ikili kodlanmıştır. Ankette ikili olmayan cinsiyet seçeneği bulunsa da bu kategoride katılımcı kaydedilmemiştir.

Katılımcıların özellikleri

Toplam 312 katılımcının 204’ü kadın (%65), 108’i erkektir (%35). Örneklem özellikle 26-55 yaş aralığında yoğunlaşmıştır. Katılımcıların %76’sı otomobil sahibidir, %75’i çalışmaktadır ve %71’i lisans ya da lisansüstü eğitim derecesine sahiptir.

Yolculukların başlıca amaçları iş (%42) ve serbest zaman etkinlikleridir (%38). Katılımcıların %31’i metroyu ve %32’si otobüsü haftada birden fazla kullanırken, metroyu nadiren kullananların oranı %35, otobüsü nadiren kullananların oranı %46’dır. En yaygın yolculuk süresi hem metroda (%52) hem otobüste (%43) 15-30 dakikadır. Katılımcıların %48’i çoğunlukla yoğun olmayan saatlerde seyahat ettiğini bildirmiştir.

Örneklemin büyük bölümünün kadınlardan, otomobil sahiplerinden, çalışanlardan ve yüksek eğitimli kişilerden oluşması sonuçların yorumlanmasında dikkate alınmalıdır. Çalışma cinsiyet gruplarının ağırlıklandırılmış verilerle analiz edildiğini belirtse de örneklem Atina nüfusunun olasılıklı ve tam temsili bir örneği olarak sunulmamaktadır.

İstatistiksel analiz nasıl yapıldı?

Analizler IBM SPSS Statistics 32 ile Python, Anaconda Navigator ve Jupyter Notebook kullanılarak gerçekleştirilmiştir. Değişkenlerin büyük bölümü nominal veya sıralı olduğundan sıralı lojistik regresyon, ki-kare testleri, ikili lojistik regresyon ve ikili karşılaştırmalar uygulanmıştır.

Önce bütün değişkenler arasında Spearman korelasyonu hesaplanmıştır. Mutlak değeri 0,65’in üzerindeki korelasyonlar orta-güçlü ilişki olarak değerlendirilmiştir. Yaş, öğrencilik ve eğitim amaçlı yolculuk gibi aynı olgunun farklı yönlerini temsil eden yüksek ilişkili değişkenler aynı regresyon modeline birlikte yerleştirilmemiştir.

Çalışmada açık bir matematiksel regresyon denklemi verilmemiştir. Bununla birlikte tablolardaki regresyon katsayısı ile olasılık oranı arasındaki temel ilişki, sonuçları açıklamak amacıyla aşağıdaki şekilde düşünülebilir:

\[ OR = e^b \]

Burada b regresyon katsayısını, e doğal logaritmanın tabanını, OR ise olasılık oranını ifade eder. Bu değişkenlerin fiziksel birimi yoktur. Sonuç değişkeni düşükten yüksek güvenlik kategorisine kodlandığı için negatif katsayı, daha yüksek güvenlik kategorisi bildirme olasılığının azaldığını; pozitif katsayı ise arttığını gösterir. Bu denklem çalışmada ayrı bir formül olarak verilmemiş, istatistiksel tabloların yorumunu açıklamak için eklenmiştir.

M1 metro hattında güvenlik algısı

M1 modeli toplumsal cinsiyet, ikamet bölgesi ve vagon içindeki yolcu yoğunluğunun güvenlik algısıyla anlamlı ilişkiler gösterdiğini ortaya koymuştur.

• Kadınların daha yüksek güvenlik kategorisi bildirme olasılığı erkeklere kıyasla daha düşüktür: b = −0,893; p < 0,001. Katsayının olasılık oranına dönüştürülmesi yaklaşık OR = 0,409 verir. Başka bir deyişle bu sonuç, diğer model koşulları sabitken kadınların daha yüksek güvenlik düzeyi bildirme odds’unun erkeklerinkinin yaklaşık %41’i olduğunu göstermektedir. Bu bir olasılık yüzdesi değil, odds karşılaştırmasıdır.
• “Atina dışı” referans kategorisiyle karşılaştırıldığında bütün Atina ikamet bölgeleri negatif katsayı göstermiştir. En güçlü negatif katsayı Kuzey Atina için raporlanmıştır: b = −2,538; p < 0,001.
• Vagonda az sayıda insan bulunması daha düşük güvenlik algısıyla ilişkilidir: b = −0,838; p = 0,001.
• Kalabalık bir vagonda bulunmak ise küçük fakat pozitif bir ilişki göstermiştir: b = 0,534; p = 0,046.

Kalabalığın olumlu katsayısı, kalabalık ulaşım araçlarının her durumda daha güvenli olduğu anlamına gelmez. Araştırmacılar bu sonucu, özellikle yoğun olmayan saatlerde başka insanların varlığının sosyal gözetim ve yardım bulunabilirliği hissi yaratabilmesiyle yorumlamaktadır. Çalışma gerçek suç olaylarını ya da kalabalık nedeniyle oluşan fiziksel riskleri ölçmemiştir.

M1 regresyonu için olabilirlik oranı testi χ² = 42,459, serbestlik derecesi = 9 ve p < 0,001 olarak raporlanmıştır. Pearson ve sapma uyum testleri anlamlı değildir; paralel doğrular testinde p = 0,452 bulunmuştur. Bunlar yazarların modelin genel uyumunu ve sıralı lojistik regresyon varsayımını yeterli kabul etmesine dayanak oluşturmuştur. Bununla birlikte aynı tabloda yalnız sabitli ve nihai modelin −2 Log Likelihood değerlerinin eşit yazılması, raporlamada kontrol edilmesi gereken bir iç tutarsızlıktır.

M2 ve M3 metro hatlarında güvenlik algısı

M2 ve M3 için oluşturulan modelde toplumsal cinsiyet ve eğitim düzeyi anlamlı değişkenler olarak öne çıkmıştır.

• Kadınlar erkeklerden daha düşük güvenlik algısı bildirmiştir: b = −0,720; p = 0,001. Bu katsayı yaklaşık OR = 0,487’ye karşılık gelmektedir.
• Doktora derecesi referans alındığında ortaöğretim mezunları için b = −1,765 ve p = 0,003; lisans mezunları için b = −1,614 ve p = 0,004 bulunmuştur.
• Zorunlu eğitim ve lisansüstü eğitim kategorilerinin katsayıları negatif olmakla birlikte istatistiksel anlamlılık eşiğini geçmemiştir.

Modelin olabilirlik oranı testi χ² = 27,692, serbestlik derecesi = 5 ve p < 0,001’dir. Pearson uyum testi p = 0,253, sapma testi p = 0,225 ve paralel doğrular testi p = 0,93 olarak verilmiştir.

Eğitim kategorileri arasındaki katsayılar, eğitimin doğrudan güvensizlik yarattığını kanıtlamaz. Eğitim düzeyi başka sosyoekonomik, mekânsal veya kullanım alışkanlığı değişkenleriyle ilişkili olabilir. Model yalnızca örneklem içinde istatistiksel birliktelik göstermektedir.

Otobüs sisteminde güvenlik algısı

Otobüs modelinde eğitim düzeyi, ikamet bölgesi ve durakta yapılan anonsların sağladığı güvenlik hissi anlamlı değişkenler olarak belirlenmiştir.

• Lisans mezunları için b = −1,561; p = 0,008, lisansüstü mezunları için b = −1,318; p = 0,029 bulunmuştur.
• “Atina dışı” kategorisiyle karşılaştırıldığında Merkez, Kuzey, Batı ve Güney Atina ile Pire için negatif ve anlamlı katsayılar raporlanmıştır.
• Banliyö bölgesi katsayısı negatif olmasına karşın p = 0,053 ile geleneksel 0,05 eşiğinin hemen üzerinde kalmıştır.
• Durakta yapılan anonsları daha güvenli bulan katılımcıların genel otobüs güvenliğini de daha yüksek değerlendirme eğilimi görülmüştür.

Otobüs modelinin olabilirlik oranı testi χ² = 65,192 ve p < 0,001’dir. Pearson testi p = 0,097, sapma testi p = 0,980 ve paralel doğrular testi p = 0,071 olarak raporlanmıştır.

Bu modelde toplumsal cinsiyet nihai anlamlı değişkenler arasında yer almamıştır. Ancak kadın-erkek farklılıkları ulaşım türlerinin doğrudan karşılaştırıldığı analizlerde, mevcut aydınlatma değerlendirmelerinde ve gece güvenlik personeli tercihlerinde ortaya çıkmıştır. Dolayısıyla “otobüs regresyonunda cinsiyet yoktur” bulgusu, kadınların otobüs ortamında erkeklerle aynı deneyimi yaşadığı anlamına gelmemektedir.

Hangi ulaşım türü daha güvenli algılandı?

İkili karşılaştırmalar güvenlik algısında açık bir sıralama göstermiştir:

1. M2 ve M3 metro hatları en yüksek güvenlik algısına sahiptir.
2. M1 metro hattı ikinci sıradadır.
3. Otobüs sistemi en düşük güvenlik algısıyla değerlendirilmiştir.

Tüm örneklemde M2 ve M3’ün otobüse kıyasla daha güvenli değerlendirilme odds’u 2,802; M1’e kıyasla 2,427 kat olarak bulunmuştur. M1’in otobüse göre farkı daha küçüktür: OR = 1,331 ve p = 0,050.

Kadınlarda M1 ile otobüs arasındaki fark anlamlı değildir: OR = 1,151; p = 0,439. Buna karşılık kadınların M2 ve M3’ü otobüsten daha güvenli değerlendirme odds’u 2,714; M1’den daha güvenli değerlendirme odds’u 2,531 kattır. Erkeklerde M1 otobüsten anlamlı biçimde daha güvenli değerlendirilmiş, M2 ve M3 yine en yüksek sırada yer almıştır.

Bekleme süresi güvenlik algısını nasıl etkiliyor?

Çalışmanın en tutarlı bulgularından biri, bekleme süresi uzadıkça algılanan güvenliğin düşmesidir. Etki metroda da otobüste de görülmüş, ancak açık ve daha az kontrollü durak ortamları nedeniyle otobüste daha güçlü olmuştur.

• M1’de 5 dakikadan az bekleyenlerin, 15 dakikadan fazla bekleyenlere göre daha yüksek güvenlik bildirme odds’u 10,374 kattır.
• M2 ve M3’te 5 dakikadan az bekleyenlerle 15 dakikadan fazla bekleyenler arasındaki oran OR = 7,216’dır.
• Otobüste 5 dakikadan az bekleyenlerle 20 dakikadan fazla bekleyenler arasındaki oran OR = 21,047’dir.
• Otobüste 10 dakikadan az bekleyenlerin 20 dakikadan fazla bekleyenlere göre daha yüksek güvenlik bildirme odds’u 9,692 kattır.

Araştırmacılar 5-10 dakikalık bekleme aralığını işletme verimliliği ile yolcu deneyiminin dengelendiği uygun bir aralık olarak yorumlamaktadır. Bu değer, kontrollü bir optimizasyon deneyiyle belirlenmiş evrensel bir eşik değildir; Atina örneklemindeki ikili karşılaştırmalardan çıkarılan planlama yorumudur.

Bekleme süresinin güvenlik üzerindeki etkisi, yalnızca zaman kaybı olarak düşünülmemelidir. Uzayan bekleme, yolcunun karanlık, izole, denetimsiz veya belirsiz bir ortamda daha uzun süre kalması anlamına gelebilir. Bu nedenle sefer sıklığı ve dakik bilgilendirme, aynı zamanda güvenlik algısına yönelik müdahalelerdir.

Aydınlatma, kamera ve güvenlik personeli

Mevcut önlemler karşılaştırıldığında aydınlatma genel olarak en güçlü güvenlik bileşeni olarak değerlendirilmiştir.

M1 hattı

İstasyon girişlerinde aydınlatma, hem kameralardan hem mevcut personel varlığından daha olumlu değerlendirilmiştir. Peronda aydınlatma ile kamera arasındaki fark istatistiksel olarak anlamlı değildir; ancak aydınlatma personelden daha güçlüdür. Vagon içinde aydınlatma hem kamera hem personelden daha yüksek güvenlik algısıyla ilişkilidir.

M2 ve M3 hatları

Giriş, peron ve vagonun tamamında aydınlatma en yüksek değerlendirmeyi almıştır. Kamera ile mevcut güvenlik personeli arasındaki farklar anlamlı değildir. Kadınlar mevcut aydınlatma koşullarında bütün mekânsal bölümlerde erkeklerden daha düşük güvenlik bildirmiştir.

Otobüs sistemi

Otobüs duraklarında kamera ile aydınlatma arasında anlamlı fark bulunmamıştır: p = 0,822. Her iki önlem de mevcut personel varlığına göre daha olumlu değerlendirilmiştir. Otobüs içinde aydınlatma en güçlü önlem, kamera ise personelden daha olumlu görülen ikinci önlem olmuştur.

Mevcut personelin bazı karşılaştırmalarda zayıf çıkması, personelin ilke olarak yararsız olduğu anlamına gelmemektedir. Yazarlar bu sonucu personelin fiilî görünürlüğünün ve yaygınlığının sınırlı olmasıyla ilişkilendirmektedir. Nitekim katılımcılara ek önlemler sorulduğunda, özellikle gece saatlerinde daha fazla güvenlik personeli bütün sistemlerde en güçlü seçenek olarak öne çıkmıştır.

Gece güvenlik personeline yönelik tercih

İlave kamera, iyileştirilmiş aydınlatma, gündüz personeli ve gece personeli seçenekleri karşılaştırıldığında gece güvenlik personeli M1, M2-M3 ve otobüs sistemlerinde en etkili müdahale olarak değerlendirilmiştir.

Kadınların gece personeline yönelik tercihi erkeklerden belirgin biçimde daha yüksektir. M1 peronlarında kadın-erkek karşılaştırması OR = 4,160; M2-M3 peronlarında OR = 4,750; otobüs duraklarında OR = 2,116 ve otobüs içinde OR = 2,840 olarak raporlanmıştır.

Bu bulgu, yolcuların yalnızca olayları kaydeden pasif gözetim değil, gerektiğinde hemen müdahale edebilecek görünür bir insan varlığı istediğini göstermektedir. Araştırma, kamera ve teknolojinin insan desteğinin yerine değil, onunla birlikte düşünülmesini önermektedir.

Yolcular hangi öz-korunma stratejilerini kullanıyor?

Çalışmanın tek grafiği metro ve otobüs kullanıcılarının kendilerini korumak için benimsediği davranışları karşılaştırmaktadır. Dikey eksen katılımcı yüzdesini, yatay eksen ise yedi farklı stratejiyi göstermektedir. Açık renk sütunlar metroyu, koyu renk sütunlar otobüsü temsil etmektedir.

• Bir refakatçiyle seyahat: metro %44, otobüs %41.
• Yalnızca gündüz seyahat: grafikten yaklaşık metro %42, otobüs %51.
• Yalnızca gece seyahat: metro %0, otobüs %2.
• Belirli istasyonlardan kaçınma: metro %49, otobüs %45.
• Belirli güzergâhlardan kaçınma: grafikten yaklaşık metro %31, otobüs %45.
• Belirli kıyafetlerden kaçınma: metro %28, otobüs %32.
• Telefonu dikkat dağıtma veya çevreden uzaklaşma aracı olarak kullanma: metro %31, otobüs %28.

Grafik, düşük güvenlik algısının yalnızca bir duygu olarak kalmadığını; yolculuk saati, güzergâh, kıyafet, refakatçi ihtiyacı ve telefon kullanımı gibi günlük davranışları değiştirdiğini göstermektedir. Ancak araştırma bu davranışların uzun dönemli ekonomik, psikolojik veya sosyal maliyetlerini ölçmemiştir.

Teknolojik, operasyonel ve konfor odaklı müdahaleler

Katılımcıların önerdiği müdahaleler dört ana grupta toplanabilir:

1. Operasyonel müdahaleler

• Sefer sıklığının artırılması;
• Bekleme sürelerinin mümkün olduğunca 5-10 dakika aralığında tutulması;
• Gecikmelerin azaltılması;
• Durak ve istasyonlarda güvenilir anlık bilgi ve anons sağlanması;
• Araç içi oturma kapasitesinin ve yolcu akışının iyileştirilmesi.

2. Kontrol ve insan desteği

• Özellikle gece saatlerinde görünür güvenlik personeli;
• İstasyon, peron, durak ve araç içi alanlarda hızlı müdahale kapasitesi;
• Kamera sistemlerinin insan gözetimi ve müdahale protokolüyle birleştirilmesi.

3. Çevresel ve konfor müdahaleleri

• Daha güçlü ve sürekliliği sağlanmış aydınlatma;
• Temizlik: katılımcı önerilerinin %1,6’sı;
• Altyapı bakımının iyileştirilmesi: %2,9;
• Filo yenilenmesi: %5,5;
• Daha görünür, bakımlı ve düzenli durak ve istasyon ortamları.

4. Teknolojik müdahaleler

• Acil durumda yetkililere doğrudan bildirim gönderen mobil uygulama: %92 destek;
• Riski algılayıp otomatik alarm üreten akıllı güvenlik sistemleri: %83 destek;
• Seçili noktalara yerleştirilecek acil durum veya panik düğmeleri: %70 destek.

Bu yüzdeler söz konusu sistemlerin gerçek hayatta suçları aynı oranda azaltacağını göstermez. Bunlar katılımcıların bu önlemlerin kendi güvenlik hislerini artıracağına ilişkin değerlendirmeleridir. Teknolojilerin doğruluk oranları, yanlış alarm düzeyi, veri koruma etkileri, maliyetleri ve saha performansı bu çalışmada test edilmemiştir.

Çalışmanın güçlü yönleri

• Metro ve otobüsü yalnızca araç türü olarak değil; giriş, peron, durak, vagon ve araç içi gibi farklı mekânsal bağlamlarda incelemesi;
• M1 ile daha yeni M2-M3 hatlarını ayrı değerlendirmesi;
• Toplumsal cinsiyet, ikamet bölgesi, eğitim, yoğunluk, bekleme süresi ve güvenlik önlemlerini aynı araştırma çerçevesinde ele alması;
• Yalnızca mevcut güvenlik algısını değil, öz-korunma davranışlarını ve müdahale tercihlerini de ölçmesi;
• Sıralı sonuç değişkenleri için sıralı lojistik regresyon kullanması ve paralel doğrular varsayımını raporlaması;
• Planlama önerilerini sayısal ikili karşılaştırmalar ve olasılık oranlarıyla ilişkilendirmesi.

Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gereken noktalar

• Çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir.
• Örneklem yalnızca Atina’daki 312 katılımcıdan oluşmaktadır; sonuçlar başka kentlere doğrudan genellenemez.
• Kadınların örneklemdeki oranı %65’tir. Yazarlar cinsiyet analizlerinde ağırlıklandırma uyguladıklarını belirtse de örneklem dengeli değildir.
• Yaş dağılımı bütün yaş gruplarını eşit temsil etmemektedir.
• Anket büyük ölçüde çevrimiçi yayılmış ve katılımcıların formu başkalarıyla paylaşmasına izin verilmiştir. Rastgele olasılıklı bir örnekleme süreci bildirilmemiştir.
• Güvenlik algısı öz-bildirime dayanmaktadır; gerçek suç, taciz, kaza veya müdahale kayıtlarıyla eşleştirilmemiştir.
• Analiz ilişkileri göstermektedir; nedensellik kanıtlamamaktadır.
• İkili olmayan cinsiyet seçeneği bulunmasına rağmen bu gruptan katılımcı olmamıştır.
• Engelli bireyler, farklı cinsel yönelimler ve farklı toplumsal cinsiyet kimlikleri yeterli biçimde temsil edilmemiştir.
• Önerilen mobil uygulama, akıllı algılama ve panik düğmesi sistemleri deneysel olarak kurulup test edilmemiştir.
• Tablo 1’deki Kuzey Atina katılımcı sayısı, anket soru toplamı ve M1 model uyum tablosunda metin içi sayısal tutarsızlıklar bulunmaktadır.

Çalışma ne söylüyor, ne söylemiyor?

Çalışmanın söylediği: Atina örnekleminde güvenlik algısı toplumsal cinsiyet, ulaşım türü, bekleme süresi, mekânsal bağlam, aydınlatma, bilgi sunumu ve insan desteğiyle ilişkilidir. Kadınlar çoğu karşılaştırmada daha düşük güvenlik algısı bildirmektedir. Kısa ve öngörülebilir bekleme, güçlü aydınlatma ve özellikle gece görünür güvenlik personeli yolcular tarafından olumlu değerlendirilmektedir.

Çalışmanın söylemediği: Çalışma kadınların her yolculukta nesnel olarak daha fazla tehlike altında olduğunu ölçmemiştir. Aydınlatmanın, kameranın veya personelin suç oranını kesin olarak ne kadar düşüreceğini test etmemiştir. Mobil uygulama ve akıllı güvenlik sistemlerinin teknik etkinliğini kanıtlamamıştır. Bulgular Atina dışındaki bütün toplu taşıma sistemlerine otomatik olarak aktarılamaz. Regresyon sonuçları nedensellik kanıtı değildir.

Geçmiş, bugün ve gelecek açısından önemi

Geçmişte toplu taşıma planlaması çoğunlukla kapasite, hız, maliyet ve fiziksel erişim üzerinden değerlendirilmiştir. Bu araştırma, bir yolcunun istasyona girebilmesinin ya da araca binebilmesinin tek başına yeterli olmadığını; kendisini güvende hissetmeden o sistemi özgürce kullanamayabileceğini göstermektedir.

Bugün açısından çalışma, toplu taşıma işletmecilerinin güvenlik politikalarını yalnızca kamera sayısı veya resmî olay kaydıyla değerlendirmemesi gerektiğine işaret etmektedir. Bekleme süresi, gece personeli, aydınlatma, görünür bakım ve gerçek zamanlı bilgi aynı zamanda kapsayıcılık ve erişilebilirlik bileşenleridir.

Gelecekte daha geniş ve dengeli örneklemler, farklı kentler, engelli yolcular, ikili olmayan cinsiyet kimlikleri ve farklı sosyal gruplarla yürütülecek çalışmalar gereklidir. Önerilen müdahalelerin yalnızca tercih anketleriyle değil, uygulama öncesi ve sonrası saha verileri, olay kayıtları, kullanım sıklığı ve yolcu davranışıyla değerlendirilmesi gerekmektedir.

Çalışmanın Yöntemi ve Bulguları

Araştırma tasarımının teknik özeti

Örneklemin öne çıkan özellikleri

Regresyon modellerinin temel sonuçları

Ulaşım türü ve bekleme süresi karşılaştırmaları

Müdahale tercihleri

Kaynakta belirlenen veri sunumu sorunları

• Tablo 1’de Kuzey Atina için N = 328 ve %10 yazılması toplam örneklemle tutarsızdır.
• Anket toplamı metinde 54 olarak verilirken bölüm sayıları 53 etmektedir.
• M1 modelinin Tablo 3’ünde yalnız sabitli ve nihai model için aynı −2 Log Likelihood değeri yazılmasına rağmen χ² farkı 42,459 olarak gösterilmiştir.
• Bu değerler makalede verildiği biçimde aktarılmış; kaynak veri bulunmadığından sessizce düzeltilmemiştir.

Kaynak ve Yöntem Notu

Çalışmanın özgün adı: Gender-driven transport planning interventions for increased safety perception on public transport systems

Yazarlar ve sıraları: Xenia Karekla; Alexia Michalopoulou; Konstantinos Gkiotsalitis

Eş birinci yazarlık: Eş katkı veya eş birinci yazarlık bilgisi belirtilmemiştir.

Sorumlu yazar: Xenia Karekla

Kurum: National Technical University of Athens, School of Civil Engineering, Department of Transportation Planning and Engineering, Atina, Yunanistan

DOI: PDF metninde DOI yer almamaktadır. Resmî SSRN kaydında DOI 10.2139/ssrn.6986080 olarak doğrulanmaktadır.

Dergi: Hakemli bir dergi adı veya dergide yayımlanmış sürüm bilgisi bulunmamaktadır.

Yayın platformu: SSRN

Özgün yayınevi: Özgün hakemli dergi veya yayınevi bilgisi bu sürüm üzerinden doğrulanamamıştır. SSRN, çalışmanın preprint olarak sunulduğu elektronik platformdur.

Yayın yılı: 2026

SSRN yüklenme tarihi: 23 Haziran 2026

Hakemlik durumu: Bu çalışma bir preprinttir ve hakem değerlendirmesinden geçmemiştir.

Kaynak türü: Anket temelli kesitsel gözlemsel çalışma, istatistiksel veri analizi ve ulaşım planlaması preprinti

Resmî bağlantı:SSRN çalışma sayfası

Finansman: Çalışma, STEAMS — Sustainable Transport Environments that Achieve Modal Shift projesi kapsamında, Hellenic Foundation for Research and Innovation’ın doktora sonrası araştırmacıları destekleyen dördüncü çağrısı tarafından finanse edilmiştir. Proje numarası 28238’dir.

Bu Türkçe açıklama, yüklenen PDF baştan sona incelenerek hazırlanmıştır. Bilimsel bulgulara PDF dışında yeni sonuç eklenmemiştir. Dış doğrulama yalnızca DOI, SSRN kayıt tarihi ve bibliyografik kimlik bilgileri için kullanılmıştır.

Temel sınırlılıklar: Çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiştir; 312 kişilik Atina örneklemine ve öz-bildirim verilerine dayanmaktadır; örneklemde kadınların oranı daha yüksektir; ikili olmayan cinsiyet katılımcısı bulunmamaktadır; örnekleme süreci nüfus temsili garanti etmemektedir; önerilen müdahaleler sahada deneysel olarak test edilmemiştir; gerçek olay verileriyle karşılaştırma yapılmamıştır; gözlemsel ilişkiler nedensellik göstermemektedir; bazı soru ve tablo değerlerinde metin içi tutarsızlıklar bulunmaktadır.

Bilimsel uyarı: Bu çalışma hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir; sonuçları bu sınırlılık dikkate alınarak okunmalıdır. Bulgular, önerilen teknolojilerin veya personel politikalarının suçları kesin olarak azaltacağını kanıtlamamakta; katılımcıların güvenlik algısı ve tercihleri arasındaki istatistiksel ilişkileri göstermektedir.