Mekansal Davranış Analizi Yoluyla İç Mekan Kullanımını İyileştirmeye Yönelik Bir Metodoloji: Tasarım Okulu Örneği
Loading...

Date
2025
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Open Access Color
OpenAIRE Downloads
OpenAIRE Views
Abstract
Kullanıcıların iç mekanlardaki etkileşim örüntülerini yansıtan mekansal davranışın anlaşılması, kullanıcı ihtiyaçlarına yanıt veren etkili tasarım çözümlerinin geliştirilmesi açısından kritik öneme sahiptir. Ancak iç mimarlık alanında mekansal davranış, çoğunlukla nesnel ve teknoloji temelli araçlardan yoksun geleneksel yöntemlerle değerlendirildiğinden, bu durum, uyarlanabilir ve kanıta dayalı tasarım stratejilerinin geliştirilmesini sınırlamaktadır. Bu tez, mekânsal davranış analizine dayalı fiziksel tasarım müdahaleleriyle iç mekanların nasıl geliştirilebileceği sorusunu ele almaktadır. Bu doğrultuda, Kanıta Dayalı İç Mekan Analizi (EBIA) Modeli olarak adlandırılan özgün bir metodolojik çerçeve geliştirilmiştir. Bu model, mekansal davranışı kapsamlı biçimde değerlendirmek ve kamusal iç mekanların kullanımını iyileştirmek amacıyla, nesnel ve öznel verileri entegre etmektedir. Bilgi ve İletişim Teknolojileri (BİT) ve Kanıta Dayalı Tasarım (EBD) ilkelerine dayanan EBIA Modeli, kullanıcıların nesnel hareket örüntülerini izlemek için Kapalı Alan Konumlandırma Sistemleri (IPS) ile öznel mekânsal algılarını değerlendirmek için yapılandırılmış anketleri bir araya getiren karma yöntemli bir yaklaşım sunmaktadır. Bu bağlamda EBIA Modeli, İzmir Ekonomi Üniversitesi Güzel Sanatlar ve Tasarım Fakültesi (GSTF) Binası'nda, Endüstriyel Tasarım öğrencileriyle yürütülen bir vaka çalışmasında uygulanmıştır. Elde edilen bulgular doğrultusunda, GSTF Binası'nın mekânsal verimliliğini arttırmaya yönelik tasarım rehberi geliştirilmiştir. Veriye dayalı araçlarla mekânsal davranışı analiz edebilen dinamik ve tekrarlanabilir bir model öneren bu tez, mevcut literatürdeki yöntembilimsel eksikliği gidermektedir. EBIA Modeli, iç mekanlar, kullanıcılar ve tasarımcılar arasında sürekli geri bildirim sağlayarak, kullanıcı merkezli ve döngüsel iç mekan tasarım süreçlerinin geliştirilmesine yönelik özgün bir çerçeve sunmakta; bu sayede, doğrusal ve geri bildirime kapalı yaklaşımların ötesine geçmektedir.
Understanding spatial behaviour, which reflects the patterns of users' interactions within interior environments, is critical for developing effective design solutions that respond to user needs. However, in the field of interior design, spatial behaviour is often evaluated through traditional methods that lack objective and technology-driven tools. This limitation challenges the development of adaptable and evidence-based design strategies. Therefore, this thesis explores the research question: 'How can interior spaces evolve through physical design interventions informed by spatial behaviour analysis?' It introduces an original methodological framework called the Evidence-Based Interior Analysis (EBIA) Model. This model integrates objective and subjective data to comprehensively assess spatial behaviour and improve the utilization of public interior spaces. Grounded in the principles of Information and Communication Technologies (ICT) and Evidence-Based Design (EBD), the EBIA Model offers a mixed-method approach combining Indoor Positioning Systems (IPS) to track users' objective movement patterns and structured surveys to evaluate subjective spatial perceptions. In this context, the EBIA Model was applied in a case study conducted with Industrial Design students at the Faculty of Fine Arts and Design (FFAD) Building, Izmir University of Economics. Drawing on the findings, design guidelines were formulated to enhance the spatial efficiency of the building. By proposing a replicable model, this thesis addresses a methodological gap in the current literature. The EBIA Model fosters continuous feedback between interior spaces, users, and designers, presenting a novel framework for developing user-centred and circular interior design processes that move beyond linear and non-iterative approaches.
Understanding spatial behaviour, which reflects the patterns of users' interactions within interior environments, is critical for developing effective design solutions that respond to user needs. However, in the field of interior design, spatial behaviour is often evaluated through traditional methods that lack objective and technology-driven tools. This limitation challenges the development of adaptable and evidence-based design strategies. Therefore, this thesis explores the research question: 'How can interior spaces evolve through physical design interventions informed by spatial behaviour analysis?' It introduces an original methodological framework called the Evidence-Based Interior Analysis (EBIA) Model. This model integrates objective and subjective data to comprehensively assess spatial behaviour and improve the utilization of public interior spaces. Grounded in the principles of Information and Communication Technologies (ICT) and Evidence-Based Design (EBD), the EBIA Model offers a mixed-method approach combining Indoor Positioning Systems (IPS) to track users' objective movement patterns and structured surveys to evaluate subjective spatial perceptions. In this context, the EBIA Model was applied in a case study conducted with Industrial Design students at the Faculty of Fine Arts and Design (FFAD) Building, Izmir University of Economics. Drawing on the findings, design guidelines were formulated to enhance the spatial efficiency of the building. By proposing a replicable model, this thesis addresses a methodological gap in the current literature. The EBIA Model fosters continuous feedback between interior spaces, users, and designers, presenting a novel framework for developing user-centred and circular interior design processes that move beyond linear and non-iterative approaches.
Description
Keywords
İç Mimari ve Dekorasyon, Bilgi ve İletişim Teknolojileri, İç Mekan Tasarımı, Interior Design and Decoration, Information and Communication Technologies, Interior Design
Turkish CoHE Thesis Center URL
Fields of Science
Citation
WoS Q
Scopus Q
Source
Volume
Issue
Start Page
End Page
263
Collections
Page Views
5
checked on Feb 13, 2026
