Türkiye’de iller arası göçlerin karmaşık ağlar ile analizi

Abstract

Farklı disiplinlerin çalışmalarına araştırma konusu olan göç, insan odaklı bir olgu olması nedeni ile karmaşık ve çok yönlü bir yapıya sahiptir. Tarih boyunca süreklilik arz eden bu olgu bugün, halen, toplumsal ve kentsel dönüşümlerin merkezinde yer almaktadır. Dolayısı ile göç süreçlerinin iyi yönetilebilmesi ve etkin göç politikalarının hazırlanabilmesi için göçün gerçekleştiği güzergâhların analizi ve bu hareketliliklerin boyutunu öngörebilmek kamu otoriteleri için büyük önem arz etmektedir. Bu nedenle çalışma kapsamında Türkiye’ deki iller arası göç akışları karmaşık ağlarla analiz edilmiş ve çekim modelleri kullanılarak gelecekteki göç ağının görünümü kestirilmiştir. Uygulamada öncelikle 2008-2017 yıllarına ait iller arası göçlerin oluşturduğu karmaşık ağların çizgeleri oluşturularak ağ ve düğüm istatistikleri hesaplanmıştır. Ardından 2017 yılı göç verileri ile klasik ve genişletilmiş göç çekim modellerinin tahminleri gerçekleştirilmiştir. Son olarak TÜİK tarafından oluşturulan il bazındaki nüfus projeksiyonları, tahmin edilen çekim modellerinde kullanılarak 2023 yılında gerçekleşecek olan iller arası göç miktarlarının kestirimi yapılmıştır. Ağ verilerinin derlenmesinde MATLAB, ağ istatistiklerinin hesaplanmasında UCINET, ağ çizgelerinin oluşturulmasında NodeXL, çekim modellerinin uygulanmasında ise SPSS.20 ve Microsoft Excel programlarından faydalanılmıştır. Yapılan ağ analizleri ile Türkiye’deki iç göç ağının yıllar içerisindeki değişimi incelenmiş, tercih edilen göç güzergâhları tespit edilmiş ve bu güzergâhlardaki hareketliliğin sebepleri temel göç kuramları ile irdelenmiştir. Ayrıca aldığı ve verdiği göç miktarları nedeniyle merkezi konumda olan illerin tespiti gerçekleştirilmiştir. Tahmini gerçekleştirilen Klasik Çekim Modeli ile var olan göç örüntüsü tespit edilmiş ve gelecekte gerçekleşecek olan göç akışlarının karşılaştırılabileceği bir kıstas elde edilmiştir. Tahmini gerçekleştirilen Genişletilmiş Çekim Modeli ise göç ağının gelecekteki görünümünün kestirimini vermiştir.

Migration, which is a multidisciplinary research subject, has a complex and versatile structure due to its human-oriented phenomenon. This phenomenon, which has been continuing throughout history, is still at the centre of social and urban transformations today. Therefore, in order to manage migration processes well and prepare effective migration policies, it is of great importance for public authorities to analyse the routes through which migration takes place and to anticipate the extent of these movements. That’s why, within the scope of the study, the inter-provincial migration flows in Turkey were analysed with complex networks and the future migration network appearance was predicted by using gravity models. In the study, first of all, the graphs of complex networks formed by migrations between the provinces of 2008-2017 were created and then network and node statistics were calculated. Afterwards, estimates of basic and expanded gravity models were made with migration data for 2017. Finally, by using the population projections of provinces created by TÜİK in the projected gravity models, the amount of migration between provinces to be realized in 2023 has been estimated. During the application phase, MATLAB was used to compile the network data, UCINET to calculate the network statistics, NodeXL to create the network diagrams, SPSS.20 and Microsoft Excel to apply the gravity models. The changes in the internal migration network of Turkey over the years have been examined with network analysis, the preferred migration routes have been determined and reasons for the mobility in these routes have been examined with basic migration theories. Also, the provinces that are in a central position due to the amount of migrant they receive and send were determined. The existing migration pattern was determined with the estimated Basic Gravity Model, and a benchmark was obtained by which to compare future migration flows. The estimated Expanded Gravity Model gave the prediction of the future appearance of the migration network.