APPLICATION OF GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM (GIS) AND NEURAL NETWORKING IN IDENTIFICATION AND PREDICTION OF TOURIST HOT SPOTS: CASE OF AEGEAN REGION OF TURKEY

Abstract

ABSTRACT

The exploratory data analysis tools of Geographic Information System (GIS) are found very helpful to explain the extent of spatial dependence and association of various important variables of different scientific fields of inquiry. Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA), which is part of spatial statistics tools of GIS, and the application of Global Moran’s I statistics are very important in providing visual insights of spatial data. These tools are very helpful in detection and identification of spatial patterns and hotspots of an activity or process, through the measurement of spatial autocorrelation. Similarly, the use of Neural Network has also become very useful technique in predicting and projecting various spatial parameters of interest over the space. In recent years, the application of GIS and Neural Networking has gained much popularity in tourism studies. Tourism has become leading economic activity in the world in recent decades and many developed and developing countries are shifting their economic policies towards promoting tourism. However, sustainable tourism development also requires strong policies to minimize the environmental damages. For this purpose, new research initiatives with the use of innovative techniques are required. In this background, the present study is aimed to investigate the spatial association of domestic and inbound tourist arrivals to 123 districts of all eight provinces of the Aegean Region of Turkey. Furthermore, the present research also targeted to detect and predict the potential of future hotspots regarding tourism activities in the region. The study employs ESDA techniques of GIS and Artificial Neural Network Modelling for the analysis. District-level tourism data of the Aegean Region comprising domestic and foreign tourist arrivals during 2015-2019 was collected from the Turkish Ministry of Culture and Tourism. The data was transformed into logarithm for normalization to avoid any skewness. For the analysis, the Arc GIS, GeoDa and MATLAB programs were used. The tests of local and global spatial autocorrelation and hotspot analysis was conducted to visualize and determine spatial association and location of the tourist hotspots in the region. The results of the study revealed the concentration of tourist activities in the coastal areas of the selected regions. Meanwhile, it was found that inland districts received very little number of tourists. The results of hotspot analysis confirmed the high clusters of tourists in the coastal towns of the provinces of Izmir, Aydın, and Muğla. According to the results of ANN model, among the districts of Izmir province, the most suitable areas of potential tourism hotspots are located in the districts of Konak, Foça, Aliağa, Barnova, Narlıdere, and coastal areas of Sefrihisar, Menderes and Karaburun. In the Aydın province, Didim and Soke are found most suitable areas for future tourism development. Similarly, the coastal areas of Muğla province including Bodrum, Ula, Marmaris, Ortanca and Dalaman have great tourism development potential in the region. The study is significant in the provision of useful information regarding resource allocation to the tourism hotspots and the implication of sustainable tourism policy to better utilization of tourism potential.

ÖZET

Coğrafi Bilgi Sistemlerindeki (CBS) keşifsel veri analizi araçları, farklı alanlarındaki muhtelif değişkenlerin, konumsal bağımlılıklarını ve ilişkilerini açıklamakta çok faydalıdır. Konumsal istatistik araçlarının bir parçası olan “Exploratory Spatial Data Analysis (ESDA)” ve “Global Moran’s I” analizlerinin birlikte uygulanması, mekânsal verilerin görsel olarak kavranmasında önemli bir yere sahiptir. Ayrıca bu araçlar, konumsal otokorelasyonun ölçülmesi yoluyla, bir faaliyet veya sürecin konumsal yapısının ve sıcak noktalarının / cazibe merkezlerinin saptanması ve tanımlanmasında da etkilidir. Diğer yandan, son yıllarda farklı alanlardaki konumsal parametreleri tahmin ve projekte etmede Yapay Sinir Ağları (YSA) çok faydalı bir yöntem olarak dikkat çekmektedir. CBS ve YSA uygulamalarının birlikte kullanımı ise turizm çalışmalarında popüler bir yaklaşım olarak karşımıza çıkmıştır. Turizm, son yıllarda dünyada önde gelen ekonomik faaliyetlerden biri haline gelmiştir ve birçok gelişmiş ve gelişmekte olan ülke, ekonomik politikalarını turizmi teşvik etme yönünde geliştirmektedir. Bununla birlikte, sürdürülebilir turizm gelişimi, çevresel zararları en aza indirecek güçlü politikaları gerektirir. Bu amaçla, yenilikçi yöntemlerin kullanıldığı araştırma girişimlerine günümüzde daha fazla ihtiyaç duyulmaktadır. Bu arka plana dayanan söz konusu çalışmada, Ege Bölgesi’ndeki 8 ile ait 123 ilçeyi ziyaret eden yerli ve yabancı turistlerin konumsal hareketliliğinin araştırılması amaçlamaktadır. Mevcut araştırma aynı zamanda, bölgedeki turizm faaliyetlerine bağlı olarak gelecekteki potansiyel cazibe merkezlerini tespit ve tahmin etmeyi hedeflemektedir. Çalışmada, analiz için CBS ve YSA Modellemesinin ESDA teknikleri kullanılmıştır. Yerli ve yabancı turistlerin 2015-2019 dönemindeki hareketliliğini içeren Ege Bölgesi'nin ilçe düzeyindeki turizm verileri, Kültür ve Turizm Bakanlığı'ndan temin edilmiştir. Herhangi bir tutarsızlığa neden olmamak için veriler logaritmik hale dönüştürülmüş ve normalize edilmiştir. Analiz için ArcGIS, GeoDa ve MATLAB programları kullanılmıştır. Turistik cazibe merkezleri arasındaki konumsal ilişkiyi görselleştirmek ve tanımlamak için, yerel ve küresel seviyede konumsal otokorelasyon testleri yapılmıştır. Çalışmanın sonuçları, seçilen alanda kıyı bölgelerindeki turistik faaliyetlerin yoğunluğunu ortaya koymuş, iç kesimlerin çok az turist çektiği tespit edilmiştir. Cazibe merkezlerine ilişkin analizlerin sonuçları, İzmir, Aydın ve Muğla illerinin kıyı kentlerindeki yüksek turist kümesini doğrulamıştır. YSA modelinin sonuçlarına göre, İzmir’in ilçeleri arasında Konak, Foça, Aliağa, Bornova, Narlıdere ilçeleri ile Seferihisar, Menderes ve Karaburun kıyı bölgeleri potansiyel cazibe merkezleri olarak göze çarpmaktadır. Aydın ilinde ise, Didim ve Söke gelecekteki turizm gelişimi için en uygun bölgelerdir. Benzer şekilde Muğla ilinin Bodrum, Ula, Marmaris, Ortanca ve Dalaman gibi kıyı kesimleri de büyük bir turizm geliştirme potansiyeline sahiptir. Bu çalışmada, potansiyel cazibe merkezleri için kaynak tahsisi yapılması ve turizm potansiyelini etkin olarak kullanmayı sağlayacak sürdürülebilir bir turizm politikası geliştirilmesi yönünde anlamlı bilgiler sunulmuştur.