Using digital technologies to facilitate identification of political risks in international construction projects
Uluslararası inşaat projelerinde siyasi risklerin belirlenmesini kolaylaştırmak için dijital teknolojilerin kullanılması
- Tez No: 903947
- Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA TALAT BİRGÖNÜL, PROF. DR. İREM DİKMEN TOKER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İnşaat Mühendisliği, Civil Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 253
Özet
Uluslararası inşaat projeleri bağlamında, özellikle projeler üzerinde önemli etkisi olan sosyo-politik koşullara ilişkin belirsizlik nedeniyle, etkili ve zamanında ülke risk değerlendirmesi, özellikle politik risklerin değerlendirilmesi hayati öneme sahiptir. Manuel çabalara ve öznel değerlendirmelere dayanan geleneksel risk tanımlama ve değerlendirme yöntemleri, genellikle politik risk değerlendirmesinin karmaşıklıklarını yakalamada yetersiz kalmaktadır. Bu araştırma, politik risk tanımlama sürecini kolaylaştırmak, geliştirmek ve otomatikleştirmek için dijital teknolojilerden, özellikle makine öğrenimi ve doğal dil işleme (DDİ), yararlanarak bu zorlukları ele almayı amaçlamaktadır. İnşaat profesyonellerinin ihtiyaç analizi bulgularına dayanarak, inşaat sektörüne ve alan ontolojisinin inşasına özgü risklerin sistematik olarak tanımlanmasını ve kategorize edilmesini kolaylaştıran kapsamlı bir siyasi riskle ilgili faktörler taksonomisi geliştirilmiştir. Çalışma, web kaynaklarından ilgili politik bilgilerin çıkarılmasını otomatikleştirmek için web tarama ve ChatGPT gibi yapay zeka destekli araçların uygulanmasını araştırmaktadır. Araştırma, bir atölye çalışması ve pratik uygulamalar yoluyla, bu teknolojilerin uluslararası faaliyet gösteren yükleniciler için risk tanımlama ve değerlendirme uygulamalarını iyileştirmedeki etkinliğini değerlendirmektedir. Bulgular, web taramanın, web sitelerinden ülkeye özgü göstergeleri çıkarma uygulamasında gösterildiği gibi, hedeflenen içgörüler için belirli kaynaklardan yapılandırılmış veriler topladığını göstermektedir. ChatGPT'nin görseller ve bölgeye özgü örnekler üretmedeki mevcut performansı sınırlı olsa da ve bilgi tabanı her zaman ülkeye özgü nüansları yansıtmasa da, daha geniş içgörüler sağlamakta ve politik risk kavramlarına ilişkin umut verici bir anlayış göstermekte ve senaryo değişikliklerine iyi uyum sağlamakta olup, gelecekte politik risk tanımlama ve değerlendirmesini geliştirme potansiyeli göstermektedir. Bu, özellikle alan-özgü büyük dil modeli (BDM) aracılığıyla daha fazla geliştirmeyle senaryo tabanlı politik risk değerlendirmeleri için değerli bir destek aracı olabileceğini göstermektedir. Son olarak, politik risk değerlendirmelerini otomatikleştirmede önemli bir ilerlemeyi temsil eden alan-özgü bir BDM için bir çerçeve önerilmektedir. Bulgular, politik risk tanımlama ve değerlendirme süreçlerini otomatikleştirme ve iyileştirme konusundaki devam eden çabalara katkıda bulunmakta ve küresel pazarlardaki inşaat firmalarının stratejik karar alma yeteneklerini geliştirmek için önemli potansiyel faydalar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
In the context of international construction projects, effective and timely country risk assessment, particularly assessment of political risks is crucial due to uncertainty regarding socio-political conditions that have considerable impact on construction. Traditional risk identification and assessment methods, which rely on manual efforts and subjective evaluations, often fall short in capturing the complexities of political risk assessment. This research aims to address these challenges by leveraging digital technologies, particularly machine learning and natural language processing (NLP), to facilitate, enhance and to automate the political risk identification process. Based on findings of a needs analysis of construction professionals, a comprehensive taxonomy of political risk-related factors is developed, facilitating the systematic identification and categorization of risks specific to the construction industry and construction of domain ontology. The study explores the application of web crawling and AI-driven tools, such as ChatGPT, to automate the extraction of relevant political information from the web sources. Through a workshop and practical implementations, the research evaluates the effectiveness of these technologies in improving risk identification and assessment practices for contractors operating internationally. Findings demonstrate that web crawling gathers structured data from specific sources for targeted insights, as demonstrated by its application in extracting country-specific indicators from websites. While ChatGPT's current performance in generating visuals and region-specific examples is limited and its knowledge base may not always reflect country-specific nuances, it provides broader insights and, demonstrates a promising understanding of political risk concepts and adapts well to scenario modifications, showing potential for enhancing political risk identification and assessment in the future. This suggests that with further development, particularly through a domain-specific large language model (LLM), it could become a valuable support tool for scenario-based political risk assessments. Finally, a framework for a domain-specific LLM that represents a significant advancement in automating political risk assessments is proposed. The findings contribute to the ongoing efforts to automate and refine the political risk identification and assessment processes, offering significant potential benefits for enhancing the strategic decision-making capabilities of construction firms in global markets.
Benzer Tezler
- Bridging knowledge across architectural heritage and digital fabrication technologies
Mimari miras ile dijital fabrikasyon teknolojileri arasında bilgi köprüsü kurmak
BEGÜM HAMZAOĞLU
Doktora
İngilizce
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU
- Arkeolojik alanlarda yapay zekâ destekli envanter takip yazılımı: ARKHESTOR
Artificial intelligence supported inventory tracking software for archaeological sites: ARKHESTOR
CAN YASTIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERSAN OKATAN
- Yaya navigasyonunda adım uzunluğu kestirimi ve yöntemlerin analizi
Stride length estimation and analysis of methods in pedestrian navigation
NİMET KARAGÖZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriYıldız Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH GÜLGEN
- TV ve set üstü cihaz arayüz kullanılabilirlik ölçümü
Usability evaluation of TV and set-top box interfaces
AYCAN PEKPAZAR
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY
- Process mining for analysis of indoor customer behaviors
Süreç madenciliği ile iç mekan kullanıcı davranışları analizi
ONUR DOĞAN
Doktora
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ