Sanal gerçeklik ve hikaye anlatımı ıle kriz iletışımi eğıtımlerinin geliştirilmesi: Bir anlamsal ağ analizi
| dc.contributor.advisor | Türkel, Selin | |
| dc.contributor.author | Özoğul, Burak | |
| dc.date.accessioned | 2026-04-25T10:19:30Z | |
| dc.date.available | 2026-04-25T10:19:30Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.description.abstract | Bu araştırma, belirli tarihler arasında meydana gelmiş ve medyada yer bulmuş doğal afetlerin (örneğin yangın, çığ, deprem) sanal gerçeklik ortamına aktarılması yoluyla, karar vericilerin kurum içi eğitimlerine nasıl katkı sağlayabileceğini ortaya koymayı amaçlamaktadır. Çalışmanın odağı, afet sırasında karar verici konumunda bulunan üst ve orta düzey yetkililerin sanal afet simülasyonlarındaki deneyimlerinden elde edilen ortak ifadeler üzerinden, afet öncesi eğitim ve iletişim süreçlerine yönelik çıkarımlar yapmaktır. Araştırma verileri, kaos teorisi ve hikâyeleştirme çerçevesinde değerlendirilecektir. Ortak ifadelerin belirlenmesinde anlamsal ağ analizi uygun bir yöntem olarak tercih edilmiştir. Derinlemesine görüşmeler sonucunda elde edilen veriler tablolaştırılacak ve iki ana kategori altında sınıflandırılacaktır: gerçekçilik ve eğitim. Bu iki kategoriye ait ortak ifadeler, afet öncesi eğitimlerde kullanılabilecek bir simülasyonun oluşturulmasında temel bir kılavuz niteliği taşıyacaktır. | tr |
| dc.description.abstract | This research aims to examine how natural disasters (such as wildfires, avalanches, and earthquakes), which occurred within a specified timeframe and were widely covered in the media, can be translated into virtual reality (VR) environments and how these simulations can contribute to internal training for decision-makers. The study focuses on deriving insights about pre-crisis education and crisis communication by analyzing the shared expressions derived from the VR experiences of high-level and mid-level officials in decision-making positions during disasters. The research data is evaluated within the frameworks of chaos theory and narrative construction. Semantic network analysis was chosen as the most appropriate method to identify and categorize the shared expressions that emerge from in-depth interviews. The resulting data were categorized into two thematic groups: realism and education. By doing so, the study aims to construct a foundational guideline for developing disaster simulations that can be used effectively in pre-disaster training programs. These shared expressions will serve as critical input for designing educational content that reflects both cognitive and emotional dimensions of crisis experience. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14365/9050 | |
| dc.identifier.uri | https://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=V-oEQd0LkkqRGCXNzJWCTXEMccby7Si6W0IVzR9H8WGQ9oXgVNOvV39AUQAWiggT | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.subject | Chaos Theory | en_US |
| dc.subject | Story Telling | en_US |
| dc.subject | Virtual Reality | en_US |
| dc.subject | Sanal Gerçeklik | tr |
| dc.subject | Hikaye Anlatma | tr |
| dc.subject | Halkla İlişkiler | tr |
| dc.subject | Kaos Kuramı | tr |
| dc.subject | Public Relations | en_US |
| dc.title | Sanal gerçeklik ve hikaye anlatımı ıle kriz iletışımi eğıtımlerinin geliştirilmesi: Bir anlamsal ağ analizi | tr |
| dc.title | Using Virtual Reality and Storytelling to Enhance Crisis Communication Training: A Semantic Network Analysis | en_US |
| dc.type | Master Thesis | |
| dspace.entity.type | Publication | |
| gdc.description.department | ||
| gdc.description.department | LİSANSÜSTÜ EĞİTİM ENSTİTÜSÜ / PAZARLAMA İLETİŞİMİ VE HALKLA İLİŞKİLER ANABİLİM DALI | |
| gdc.description.endpage | 132 | |
| gdc.identifier.yoktezid | 974198 | |
| gdc.virtual.author | Türkel, Selin | |
| relation.isAuthorOfPublication | 9951c341-a863-4a5e-abaf-20752946eadb | |
| relation.isAuthorOfPublication.latestForDiscovery | 9951c341-a863-4a5e-abaf-20752946eadb | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | 7d7f3238-f092-4bc6-8a6e-cebf54cec66d | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | da99598d-c496-4771-9252-74f6eaf9c7fa | |
| relation.isOrgUnitOfPublication | e9e77e3e-bc94-40a7-9b24-b807b2cd0319 | |
| relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery | 7d7f3238-f092-4bc6-8a6e-cebf54cec66d |
