Longmen Mağaraları'ndaki Ziyaretçilerin Koruma İstekliliği ve Öz-Bildirimli Sorumlu Seyahat Davranışları İçin Standartlaştırılmış Bir Saha Araştırma Protokolü

Özet

Bu protokol; kamusal alanlarda yakalama, anonim anket uygulaması, önceden tanımlanmış tarama, ölçüm doğrulaması, model kontrolü ve tekrarlanabilirlik arşivlemesini birbirine bağlayarak, Longmen Mağaraları'nda minimum rahatsızlığa dayalı bir ziyaretçi anketini standartlaştırmaktadır.

Özet

Kültürel miras alanı ziyaretçi anketleri, saha operasyonlarını aksatmadan veya koruma önceliklerini zayıflatmadan kullanılabilir davranışsal kanıtlar üretmelidir. Ancak, kültürel miras turizmi çalışmalarında örnekleme sınırları, dışlama kuralları, ölçüm kontrolleri, model tanılamaları ve veri arşivleme süreçleri genellikle eksik bildirilmektedir. Bu protokol, Çin'in Luoyang şehrindeki Longmen Mağaraları'nda ziyaretçilerin koruma istekliliğini ve beyan edilen sorumlu seyahat davranışlarını ölçmek için minimum aksamaya neden olan bir saha anketi iş akışı sunmaktadır. İş akışı; kamusal alanlarda ziyaretçilerin durdurulması, anonim elektronik anket uygulaması, uygunluk taraması, dikkat kontrolleri, günlük ham veri kilitleme, önceden tanımlanmış dışlama kuralları, yapı puanlaması, güvenilirlik testleri, doğrulayıcı faktör analizi, regresyon ve yol modeli tanılamaları, duyarlılık kontrolleri ve yeniden üretilebilirlik arşivlemesini entegre etmektedir. Anket; miras bilgisi, algılanan miras değeri, mekan bağlılığı, çevre dostu mesaj kalitesi, algılanan kalabalık, tesis ve hizmet desteği, koruma tutumu, koruma istekliliği ve beyan edilen sorumlu seyahat davranışını birbirinden ayırmaktadır. Temsili uygulama, iş akışının denetlenebilir dışlamalara, kabul edilebilir ölçüm tanılamalarına ve yorumlanabilir model çıktılarına sahip, analiz edilebilir bir veri seti ürettiğini göstermiştir. Protokol, tek bir memnuniyet ölçümünden ziyade şeffaf ziyaretçi davranışı kanıtlarına ihtiyaç duyan kültürel miras alanı çalışmaları için tasarlanmıştır. Temel prosedürel sıra korunurken; sahaya özgü yapılar, anket noktaları, dil versiyonları, davranışsal maddeler ve saha çalışması kısıtlamaları yerel koruma risklerine ve ziyaretçi kompozisyonuna göre revize edilerek diğer miras alanlarına uyarlanabilir.

Giriş

Kültürel miras alanları; halkın eğitimi, kültürel aktarım ve turizm değeri açısından ziyaretçi erişimine ihtiyaç duyar, ancak ziyaretçi kullanımı aynı zamanda hassas materyal, mekansal ve sembolik kaynaklar üzerinde baskı oluşturabilir¹. Bu gerginlik, özellikle hareket güzergahlarının sınırlı olduğu, yorumlama alanlarının yoğunlaştığı ve koruma kurallarının kısa bir ziyaret sırasında anlaşılması gereken, ziyaretçi hacminin yüksek olduğu alanlarda belirgindir. Çin'in Luoyang şehrindeki Longmen Mağaraları; kaya oyma miras koruması, halka yönelik yorumlama, ziyaretçi akışı yönetimi ve koruma eğitimini tek bir aktif saha ortamında birleştirdiği için koruma odaklı bir ziyaretçi anketi iş akışı için uygun bir ortam sunmaktadır. Bu ortamda, ziyaretçi ölçümü yalnızca memnuniyetle sınırlı kalamaz. Faydalı bir anket; ziyaretçilerin miras değerini anlayıp anlamadığını, koruma kurallarını fark edip etmediğini, koruma kısıtlamalarını kabul edip etmediğini ve ziyaret sırasında veya hemen sonrasında sorumlu davranışlar sergileyip sergilemediğini belgelemelidir.

Kültürel miras turizmi çalışmaları yaygın olarak algılanan değeri, destinasyon imajını, yer bağlılığını, memnuniyeti veya genel çevreci niyeti ölçmektedir². Operasyonel zayıflık, bu yapıların kullanılmasında değil, saha kanıtlarının nasıl üretildiğine dair raporlamanın sınırlı olmasındadır. Katılımcı alım noktaları, örnekleme aralıkları, durdurma kuralları, dikkat kontrolleri, hariç tutma eşikleri, ham veri kilitleme, yapı puanlaması, ölçüm doğrulaması, model tanıları ve yeniden üretilebilirlik arşivlemesi genellikle kısaca veya sonuçlar belli olduktan sonra raporlanmaktadır. Bu durum, çalışmalar arası karşılaştırmayı zayıflatmakta ve anket kanıtlarının miras yönetimi için kullanışlılığını sınırlamaktadır. Mevcut protokol; anket hazırlama, pilot test, kamusal alanlarda katılımcı alımı, anonim uygulama, veri tarama, ölçüm kontrolü, model yorumlama, duyarlılık analizi ve arşivleme şeklinde, esas yorumlamadan önceki iş akışı dizisini sabitleyerek bu boşluğu gidermektedir.

Yapısal kurgu, koruma odaklı bir miras ziyaretinin pratik sırasını takip etmektedir. Miras bilgisi, ziyaretçilerin alanın tarihsel ve kültürel anlamını anlayıp anlamadıklarını kaydeder. Algılanan miras değeri, ziyaretçilerin alanı korunmaya değer görüp görmediklerini belirler³. Mekan bağlılığı, ziyaret yoluyla kurulan kişisel bağı ölçer⁴. Çevre dostu mesaj kalitesi, koruma mesajlarının görünür, anlaşılır ve davranışları yönlendirmek için yararlı olup olmadığını kaydeder. Algılanan kalabalık, kurallara gösterilen dikkati etkileyebilecek yoğunluğu ve hareket baskısını belirler⁵. Tesis ve hizmet desteği; işaretlerin, bariyerlerin, rotaların, personel hatırlatmalarının ve ziyaretçi hizmetlerinin sorumlu davranışı mümkün kılıp kılmadığını kaydeder. Algı, değerlendirme, niyet ve bildirilen davranışların tek bir genel pozitif yanıt puanında toplanmaması için, alanla ilgili bu altı yapı; koruma tutumu, koruma isteği ve öz bildirime dayalı sorumlu seyahat davranışından ayrı tutulmuştur.

Koruma tutumu ve koruma istekliliği de ayrı yapılar olarak ele alınmıştır. Koruma tutumu, ziyaretçinin Longmen Grottoes'un korunması gerektiğine ve korumanın önceliklendirilmesi gerektiğine dair değerlendirici inancını ifade eder. Koruma istekliliği ise ziyaretçinin; kurala uyma, rahatsızlıkları göze alma, güzergâh kısıtlamaları ve koruyucu yönetim dahil olmak üzere koruma ile ilgili gereklilikleri kabul etmeye veya desteklemeye hazır oluşunu ifade eder⁶. Öz raporlanan sorumlu seyahat davranışı; tabelalara uyma, zararlı temaslardan kaçınma, izin verilen alanlarda kalma ve miras ortamına verilen rahatsızlığı azaltma gibi ziyaret sırasında rapor edilen davranışları ifade eder⁷. Bir ziyaretçi korumanın önemli olduğu konusunda hemfikir olabilir ancak yine de kısıtlamaları kabul etmeye isteksiz olabilir. Sorumlu davranış, alan ortamının uyumu kolaylaştırması nedeniyle de ortaya çıkabilir. Bu yapıların birbirinden ayrılması, bir yönetim sorununun bilgiye, mesaj netliğine, istekliliğe, tesis desteğine veya rapor edilen davranışa hangisinin daha yakın olduğunun belirlenmesine yardımcı olur.

Ziyaretçi ölçümlerinin, düşük düzeyde rahatsızlık, anonimlik ve operasyonel sınırları koruyarak ziyaret sırasında veya ziyaretin hemen ardından yapılması gerektiği için test bağlamı olarak Longmen Mağaraları kullanılmıştır. İş akışı; kısıtlanmış koruma bölgeleri veya korunan yüzeylerin doğrudan gözlemiyle değil, yalnızca halka açık ziyaretçi hizmet alanları ve ziyaret sonrası veya çıkışa yakın alanlarla sınırlandırılmıştır. Bu sınırlandırma önem taşımaktadır; çünkü miras alanı saha çalışmaları, anket faaliyetlerinin hareketi, personel görevlerini, ziyaretçi güvenliğini veya koruma uygulamalarını aksatmaması gereken aktif yönetim ortamlarında gerçekleştirilir⁸. Sabit anket pencereleri, sistematik karşılama, askıya alma kuralları, önceden tanımlanmış hariç tutmalar ve günlük ham dosya kilitleme işlemleri, belgelenmemiş saha kararlarını ve sonradan yapılan veri temizleme işlemlerini azaltmaktadır.

Protokol iş akışı düzeyinde aktarılabilir, ancak anketin olduğu gibi kopyalanması amaçlanmamıştır. Değiştirilmeden kalması gereken bileşenler; anket sınırlarının tanımlanması, hedef popülasyon tanımı, kesinleşmiş anket versiyon kontrolü, sistematik ziyaretçi durdurma, uygunluk taraması, dikkat kontrolleri, hariç tutma öncesi ham veri kilitleme, önceden tanımlanmış veri kalite kuralları, yapı puanlaması, ölçüm doğrulaması, model tanıları, duyarlılık kontrolleri ve tekrarlanabilirlik arşivlemesidir. Ayarlanabilir bileşenler ise koruma riskiyle ilgili ifadeler, davranışsal maddeler, anket noktaları, dil versiyonları, ziyaretçi kompozisyon değişkenleri ve yönetim göstergeleridir. Arkeolojik parklar, yüzey teması ve güzergah kısıtlamaları konusunda daha güçlü ifadelere ihtiyaç duyabilir⁹. Tarihi kasabalar, mahalle sakinlerinin rahatsız edilmesi ve paylaşımlı sokak alanı davranışlarına ilişkin maddeler gerektirebilir¹⁰. Müzeler ve kutsal peyzajlar; galeri akışı, eser koruma, ritüel alanı veya kültürel açıdan hassas davranış maddeleri gerektirebilir¹¹. Bu yapı, prosedürel karşılaştırılabilirliği zayıflatmadan sahaya özgü uyarlamalara izin verir.

Temsili sonuçlar, yalnızca iş akışının kullanılabilir ziyaretçi davranışı verileri üretip üretmediğini göstermek için kullanılmıştır. Bu sonuçlar; davranışların doğrudan gözlemlendiği, taşıma kapasitesinin tahmin edildiği, müdahale etkilerinin belirlendiği veya öz bildirimli davranışlar ile gözlemlenen davranışlar arasında eşdeğerlik olduğu iddiasıyla kullanılmamıştır. Bu protokolün katkısı, minimum rahatsızlık verilen miras alanı koşulları altında, koruma odaklı ziyaretçi anket verilerinin toplanması, taranması, doğrulanması, analiz edilmesi ve arşivlenmesi için standartlaştırılmış ve denetlenebilir bir sıralama sunmasıdır.

Bu standartlaştırılmış iş akışı, Çin'in Henan Eyaleti'nin Luoyang şehrindeki Longmen Mağaraları'nda ziyaretçilerin koruma istekliliğini ve kendi bildirimlerine dayalı sorumlu seyahat davranışlarını ölçmektedir. İş akışı; anket tasarımını, pilot testi, ortak alanlarda ziyaretçi yakalamayı, anonim anket uygulamasını, ham veri kilitlemeyi, kalite taramasını, yapı puanlamasını, ölçüm kontrolünü, model tanılarını ve çalışma dosyalarının arşivlenmesini içermektedir.

Protokol

Çalışma, Helsinki Deklarasyonu'na uygun olarak yürütülmüş ve 27 Haziran 2025 tarihinde SEGi Araştırma Etik Kurulu tarafından onaylanmıştır (Onay No. SEGiEC/SR/FOELPM/163/2025-2027). Anket başlamadan önce yazılı veya elektronik bilgilendirilmiş onam alınmıştır.

NOT: Hiçbir isim, kimlik kartı numarası, telefon numarası, yüz görüntüsü, ev adresi, cihaz tanımlayıcısı, GPS koordinatı, hesap tanımlayıcısı, fotoğraf, ses kaydı, video kaydı veya diğer doğrudan tanımlanabilir bilgiler toplanmamıştır. Resmi anket yayınlanmadan önce IP adresi toplama özelliği devre dışı bırakılmıştır. Longmen Grottoes yönetim makamından resmi yazılı saha yönetimi izni alınmamıştır. Bu nedenle, saha çalışması halka açık ziyaretçi hizmet alanları ve ziyaret sonrası veya çıkışa yakın alanlarla sınırlandırılmıştır. Anket asistanları mağara içlerine, kısıtlanmış koruma bölgelerine, sadece personele açık alanlara, dar geçitlere, kalabalık seyir platformlarına, bilet kontrol kuyruklarına, acil durum rotalarına, dini veya anma alanlarına veya katılımcı alımının ziyaretçi hareketini, saha operasyonlarını, ziyaretçi güvenliğini, personel görevlerini veya koruma uygulamalarını engelleyebileceği herhangi bir konuma girmemiştir. Katılımcı alımı; şiddetli yağmur, acil durum duyuruları, resmi kalabalık kontrol önlemleri, personel talepleri, anormal kalabalık veya ziyaretçi akışını, güvenliğini ya da saha yönetimini etkileyebilecek herhangi bir durum sırasında derhal durdurulmuştur.

1. Saha konumunu, yapıları, örneklem hedefini ve inceleme penceresini belirleyin

1. Çin'in Henan Eyaleti, Luoyang şehrindeki Longmen Mağaraları scenic alanını saha alanı olarak kullanın. Hedef popülasyonu, Longmen Mağaraları'na yaptıkları günübirlik ziyaretlerini tamamlamış veya tamamlamak üzere olan yetişkin ziyaretçiler olarak tanımlayın.
2. Üç adet kamu anket noktası kullanın: ziyaretçi çıkış alanı, ana ziyaret güzergahının dışındaki halka açık dinlenme alanı ve ulaşım bağlantı noktası yakınındaki ziyaretçi hizmet alanı. Yalnızca ziyaretçilerin, ziyaretçi hareketliliğini engellemeden veya saha operasyonlarına müdahale etmeden gönüllü olarak durabileceği alanları kullanın.
3. Şiddetli yağmur, acil durum duyuruları, resmi kalabalık kontrol önlemleri, personel talepleri, anormal yoğunluk, rehberli tur sıkışıklığı, kapanmış yollar veya ziyaretçi akışını, ziyaretçi güvenliğini, personel görevlerini veya saha yönetimini etkileyebilecek herhangi bir durum sırasında katılımcı alımını askıya alın.
4. Saha ile ilgili öngördürücüler olarak miras bilgisi (HK), algılanan miras değeri (PHV), yer bağlılığı (PA), çevre dostu mesaj kalitesi (PMQ), algılanan kalabalık (PC) ile tesis ve hizmet desteğini (FSW) kullanın.
5. Niyetle ilgili yapılar olarak koruma tutumu (CA) ve koruma istekliliğini (CW) kullanın. CA'yı, ziyaretçinin Longmen Mağaraları'nın korunması gerektiğine ve korumanın önceliklendirilmesi gerektiğine dair inancı olarak tanımlayın. CW'yi; kurala uyma, rahatsızlık, güzergah kısıtlamaları ve koruyucu yönetim dahil olmak üzere koruma gerekliliklerini kabul etme veya destekleme konusundaki hazırbulunuşluk olarak tanımlayın.
6. Davranışsal sonuç olarak öz bildirime dayalı sorumlu seyahat davranışını (RTB) kullanın. RTB'yi; tabela ve bariyerlere uyma, miras yüzeyleriyle zararlı temastan kaçınma, izin verilen alanlarda kalma, diğer ziyaretçilere ve miras ortamına verilen rahatsızlığı azaltma ve alanı temiz tutma dahil olmak üzere ziyaret sırasında bildirilen davranışlar olarak tanımlayın.
7. Planlanan ham örneklem boyutunu 480 tamamlanmış anket, kalite taraması sonrası minimum geçerli örneklem boyutunu ise 400 anket olarak belirleyin.
8. Resmi veri toplamayı 1 Nisan 2026 ile 20 Mayıs 2026 tarihleri arasında gerçekleştirin. Her saha çalışması günü için iki anket süresi kullanın: 10:00–12:00 ve 14:30–17:30.
9. Şekil 1; anket tasarımından pilot testlere, kamu alanındaki saha toplamadan taramaya, puanlamaya, ölçüm doğrulamasına, model kontrolüne, hassasiyet analizine ve çalışma dosyası arşivlemesine kadar olan tüm prosedürü özetlemektedir.
   NOT: Longmen Mağaraları, bu Dünya Mirası kültürel alanının yüksek ziyaretçi hacmini, kaya oyma mirası korumasını, kamusal yorumlamayı ve ziyaretçi yönetimi taleplerini tek bir aktif saha ortamında birleştirmesi nedeniyle seçilmiştir¹².

2. Anketi oluşturun, tarayın, tercüme edin ve pilot uygulamasını yapın

1. Anketi beş bölüme ayırın: bilgilendirilmiş onam, uygunluk taraması, miras alanı algı maddeleri, koruma tutumu, koruma isteği ve sorumlu seyahat davranışı maddeleri ile demografik ve seyahatle ilgili değişkenler.
2. Tüm temel algı, tutum, istek ve davranış maddeleri için 5'li Likert ölçeği kullanın: 1 = kesinlikle katılmıyorum, 2 = katılmıyorum, 3 = ne katılıyorum ne de katılmıyorum, 4 = katılıyorum ve 5 = kesinlikle katılıyorum.
3. Dokuz yapı genelinde 31 temel Likert maddesine yer verin: HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA, CW ve RTB. Her yapı için en az üç gözlemlenen madde kullanın; PHV, CA, CW ve RTB için dört madde kullanın.
4. CA, CW ve RTB ifadelerinin birbirinden farklı olmasını sağlayın. CA maddeleri, korumanın algılanan önemini, önceliğini ve sorumluluğunu değerlendirir. CW maddeleri, koruma ile ilgili gereklilikleri kabul etme veya destekleme isteğini değerlendirir. RTB maddeleri, aynı gün gerçekleştirilen ziyaret sırasında rapor edilen davranışları değerlendirir.
5. Her maddeyi genel çevresel kaygılardan ziyade Longmen Grottoes ziyareti etrafında formüle edin. Çift namlulu (iki farklı konuyu sorgulayan) ifadelerden, yönlendirici ifadelerden, profesyonel koruma terminolojisinden ve sosyal olarak arzulanan bir cevabı ima eden ifadelerden kaçının.
6. İstek ve davranış maddelerini, uygulamalı ziyaretçi araştırmalarındaki davranışsal niyet ve algılanan kontrol mantığı ile uyumlu hale getirin¹³. Mekân bağlılığı ve sorumlu davranış maddelerini Longmen Grottoes ziyaretine uyarlayın¹⁴. Değer algısını, ziyaretçi-mekân ilişkisi kalitesini ve Longmen Grottoes'a özgü koruma ile ilgili yorumlamayı ölçmek için miras alanı algı maddelerini kullanın¹⁵.
7. Mümkün olduğunca her maddenin ortalama okuma uzunluğunu 28 karakterin altında tutun ve pilot test sırasında tüm anketin tamamlanma süresini 6–10 dk arasında tutun. Resmi ankete açık uçlu serbest metin soruları eklemeyin.
8. Yaş, aynı gün ziyaret durumu, mesleki rol ve tekrarlanan katılım için tarama maddeleri ekleyin. Katılımcı 18 yaşından küçükse, anket gününde Longmen Grottoes'u ziyaret etmemişse, bir turizm alanı personeli, ziyaret sırasında çalışan bir turist rehberi, ziyaret sırasında çalışan bir seyahat acentesi çalışanı, anket alanı içinde veya yakınında çalışan bir satıcı, araştırma ekibinin bir üyesi ise veya anketi aynı gün içinde zaten tamamlamışsa anketi sonlandırın.
9. İki adet dikkat kontrol maddesi ekleyin. Birincisini temel maddelerin ilk üçte birinden sonraya yerleştirin: “Soruları dikkatle okuduğunuzu onaylamak için lütfen bu madde için ‘Katılıyorum’u seçin.” Bunu, yalnızca katılımcı 4'ü seçtiğinde geçmiş olarak kodlayın. İkincisini temel maddelerin ikinci üçte birinden sonraya yerleştirin: “Kalite kontrol amaçlı olarak, lütfen bu madde için ‘Katılmıyorum’u seçin.” Bunu, yalnızca katılımcı 2'yi seçtiğinde geçmiş olarak kodlayın.
10. Çalışma anketini tercih edilen dilde hazırlayın. Turizm, miras veya davranışsal anket deneyimi olan iki iki dilli araştırmacıdan, maddeleri hedeflenen İngilizce yapı anlamlarıyla karşılaştırmalarını isteyin. Pilot testten önce ifadeyle ilgili anlaşmazlıkları giderin.
11. 20 Mart 2026 ile 25 Mart 2026 tarihleri arasında, 30 yetişkin ziyaretçi veya bir kültürel miras cazibe merkezinin yeni ziyaretçileri ile pilot testi gerçekleştirin. Tamamlama süresini, atlanan maddeleri, yanlış anlaşılan ifadeleri, tekrarlanan katılımcı sorularını, madde tereddütlerini, platform görüntüleme sorunlarını ve CA, CW veya RTB ifadeleriyle ilgili kafa karışıklıklarını kaydedin.
12. Pilot katılımcıların %20'sinden fazlası anlaşılmasının zor olduğunu belirtirse herhangi bir maddeyi revize edin. Düzeltilmiş madde-toplam korelasyonu en az 0.30 ise maddeyi tutun. Cronbach alfa değeri en az 0.70 ise yapıyı tutun.
13. Cronbach alfa değeri 0.65 ile 0.69 arasında olan bir yapıyı, yalnızca tüm düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları en az 0.30 ise ve hiçbir tekil madde silinmesi Cronbach alfa değerini 0.03'ten fazla artırmıyorsa tutun. Bu aralıktaki herhangi bir yapıyı sınırda güvenilir olarak işaretleyin.
14. Pilot test yanıtlarını resmi analiz veri setinden hariç tutun. Revize edilen maddeler iki iki dilli gözden geçirici tarafından kontrol edildikten sonra anketi kesinleştirin.
15. Tablo 1; dokuz anket yapısı için yapı tanımlarını, madde kodlarını, madde ifadelerini, puanlama yönünü, analitik konumu ve kaynak veya uyarlama temelini özetlemektedir.
16. Ek Dosya 1; final anketini, bilgilendirilmiş onam sayfasını, tarama sorularını, dikkat kontrol maddelerini, anket platformu görüntüleme kaydını ve pilot inceleme kaydını sunmaktadır.
    DURAKLAMA NOKTASI: Herhangi bir yapının Cronbach alfa değeri 0.65'in altındaysa pilot testten sonra durun. Madde ifadelerini revize edin ve resmi saha çalışmasından önce pilot testi tekrarlayın.

3. Anket asistanlarını eğitin ve sistematik kesişim örneklemesi gerçekleştirin

1. Manzara alanı yönetimi, biletleme, tur operatörlüğü, hediyelik eşya satışı, ziyaretçi akış kontrolü, koruma mevzuatı uygulamaları veya ziyaretçilerin katılım istekliliğini etkileyebilecek herhangi bir iş rolünde yer almayan anket asistanları görevlendirin.
2. Eğitimden önce her anket asistanına bir saha çalışması kodu atayın. Saha çalışması günlüğünde kişisel isimler yerine SA01, SA02, SA03 ve SA04 gibi personel kodları kullanın.
3. Resmi veri toplama işleminden önce tüm anket asistanlarına 2 sa boyunca eğitim verin. Uygunluk kriterleri, onam prosedürü, davet metni, reddetme durumlarının yönetimi, örnekleme aralığı, seyahat grubu seçim kuralı, alım durdurma kuralı, gizlilik gereklilikleri, kalite kontrol kuralları, saha çalışması günlüğünün doldurulması ve CA, CW ile RTB arasındaki farkları kapsayın.
4. Her anket asistanının resmi veri toplama işleminden önce gözetim altında beş uygulama davetini tamamladığından emin olun.
5. Şu davet metnini kullanın: “Merhaba, Longmen Grottoes'ta ziyaretçi deneyimi, miras koruma ve sorumlu seyahat davranışı hakkında kimliksizleştirilmiş akademik bir anket yürütüyoruz. Anket yaklaşık 6–10 dk sürmektedir. Katılım gönüllülük esasına dayalıdır ve istediğiniz zaman bırakabilirsiniz.”
6. Alım sırasında beklenen hipotezlerden, istenen yanıt yönlerinden, model ilişkilerinden, koruma davranışı puanlarından veya varsayılan herhangi bir olumlu etkiden bahsetmeyin.
7. Her anket penceresinin başlangıcında, 1 ile 5 arasında rastgele bir başlangıç sayısı seçin. Seçilen başlangıç sayısına karşılık gelen ziyaretçiye yaklaşın ve ardından ziyareti tamamlayan veya tamamlamak üzere olan, seçilen anket noktasından geçen her beşinci yetişkin ziyaretçiye yaklaşın.
8. Tamamlanan her anketten, reddetme durumundan veya uygun olmayan ziyaretçiden sonra sayım dizisini sıfırlayın.
9. Aynı seyahat grubundan yalnızca bir kişiyi davet edin. Aynı seyahat grubundan birden fazla uygun ziyaretçi gönüllü olduğunda, doğum günü anket tarihine en yakın olan kişiyi davet edin.
10. Ziyaretçi reddederse, acelesi varmış gibi görünürse, çocuklara veya yaşlı refakatçilere bakıyorsa, ziyaretçi akışını engelliyorsa, rehberli bir açıklama dinliyorsa, kalabalık bir rota segmentine giriyorsa veya alımın rahatsızlık verebileceği herhangi bir durumdaysa daveti derhal sonlandırın.
11. Her anket penceresi için bir saha çalışması günlüğü tutun. Anket tarihini, zaman penceresini, anket noktasını, anket asistanı kodunu, yaklaşılan ziyaretçileri, uygun olmayan ziyaretçileri, reddetmeleri, başlatılan anketleri, tamamlanan anketleri, askıya alınan süreleri, askıya alma nedenini ve örnekleme sapmalarını kaydedin.
12. Yaklaşım oranını, reddetme oranını, tamamlama oranını ve geçerli yanıt oranını hesaplamak için saha çalışması günlüğünü kullanın.
13. 480 ham anket toplanana kadar saha çalışmasına devam edin. Her anket noktasının en az 120 ham ankete katkıda bulunduğundan emin olun.
14. Her anket gününün sonunda cinsiyet, yaş grubu, ilk kez ziyaret durumu ve seyahat modunu izleyin. Demografik dengeyi zorlamak için uygun ziyaretçileri reddetmeyin. Mümkün olduğunca ilk kez gelen ziyaretçileri %45 ile %70 arasında ve organize grup turu katılımcılarını geçerli örnemin %45'inin altında tutun. Bu değerleri kotalar olarak değil, izleme aralıkları olarak değerlendirin.
15. Tablo 2 saha çalışması programını, kamuya açık anket noktalarını, örnekleme aralığını, örneklem hedeflerini, durdurma kurallarını ve saha çalışması kayıt değişkenlerini sunmaktadır.
16. Ek Dosya 2 saha çalışması günlüğü formunu, rol atama kaydını, veri yönetim günlüğünü, hariç tutma günlüğü formunu ve kod defteri yapısını sağlamaktadır.
    NOT: Örnekleme aralığından, anket noktasından, zaman penceresinden veya durdurma kuralından meydana gelen herhangi bir sapmayı aynı gün içinde saha çalışması günlüğüne kaydedin.

4. Anketi uygulayın ve günlük kayıtları kontrol edin

1. Anket başlamadan önce bilgilendirilmiş onam sayfasını gösterin. Her katılımcıdan en az 18 yaşında olduğunu, onam beyanını okuduğunu ve gönüllü olarak katılmayı kabul ettiğini onaylamasını isteyin.
2. Anketi bir tablet üzerinden veya katılımcının cep telefonundan elektronik bir anket platformu aracılığıyla uygulayın. Her ekranda bir madde veya bir kısa madde grubu sunun ve her bir temel Likert maddesi için yanıt alınmasını zorunlu kılın.
3. Sadece açıklama talep edildiği takdirde bir kelimenin veya ifadenin sözlük anlamını açıklayın. Herhangi bir yanıt yönü önermeyin, ima etmeyin veya onaylamayın.
4. Başlangıç zamanını, bitiş zamanını, tamamlama süresini, tarihi, anket noktasını, zaman penceresini ve anket asistanı kodunu kaydedin. Resmi anket sırasında serbest metin yorumları toplamayın.
   KONTROL NOKTASI: Her anket gününün sonunda, tamamlanan tüm anketlerin başlangıç zamanı, bitiş zamanı, anket noktası, zaman penceresi ve anket asistanı kodunu içerdiğini onaylayın.

5. Veri setini dışa aktarma, tarama ve puanlama

1. Her anket gününde saat 20:00'de ham anket dosyasını .xlsx formatında dışa aktarın. Her dosyayı LongmenSurvey_raw_YYYYMMDD.xlsx formatında adlandırın ve yalnızca yetkili çalışma personelinin erişebileceği şifre korumalı bir klasörde saklayın.
2. İsimler yerine personel kodları kullanarak bir rol atama günlüğü tutun. Her anket oturumu, günlük dışa aktarma, ham dosya depolama, ham dosya kilitleme, hariç tutma kodlaması, bağımsız tarama doğrulaması, istatistiksel analiz ve nihai veri seti dondurma işlemlerinden sorumlu olan personel kodunu kaydedin.
3. Resmi veri toplama işlemi sona erdikten sonra tüm günlük ham dosyaları birleştirin. Her vakaya LGV0001'den LGV0480'e kadar olan formatta benzersiz bir katılımcı kimliği (ID) atayın. Düzenlenmemiş bir ana dosyayı LongmenSurvey_raw_locked.xlsx olarak kaydedin ve kilitleme tarihini, dosya boyutunu ve SHA-256 sağlama toplamını (checksum) veri yönetim günlüğüne kaydedin.
4. Tüm tarama, puanlama ve analiz işlemlerini kopyalanmış çalışma dosyalarında gerçekleştirin. Kilitli ham ana dosyayı düzenlemeyin.
5. 18 yaş altı olma, aynı gün ziyaret gerçekleştirmeme, hariç tutulan mesleki rol veya aynı gün içinde mükerrer katılım dahil olmak üzere uygunluk kriterlerini karşılamayan vakaları hariç tutun. Dikkat kontrol maddelerinden herhangi birinde başarısız olan vakaları hariç tutun.
6. 180 s'den kısa sürede tamamlanan vakaları, 15 veya daha fazla ardışık esas maddede aynı Likert yanıtını veren vakaları, tüm esas Likert maddeleri genelinde standart sapması 0.25'in altında olan vakaları ve onaylanmış mükerrer vakaları hariç tutun.
7. 1.800 s'den uzun sürede tamamlanan vakaları inceleyin. Uzun süreli bir vakayı yalnızca dikkat kontrolü başarısızlığı, aynı yanıt verme (straight-lining), uygunluk çelişkisi, mükerrer yanıt kalıbı veya başka bir saha çalışması sorunu yoksa saklayın.
8. Esas Likert maddeleri, demografik değişkenler, anket noktası, zaman penceresi ve en yakın saniyeye yuvarlanmış tamamlama süresini kullanarak mükerrer vakaları kontrol edin. Tam bir mükerrer tespit edilirse, erken olan vakayı saklayın ve sonraki vakayı hariç tutun.
9. Şu kategorileri içeren bir hariç tutma değişkeni oluşturun: uygun, uygunluk başarısızlığı, dikkat kontrolü başarısızlığı, hızlı tamamlama, uzun süre inceleme başarısızlığı, aynı yanıt verme, mükerrer yanıt ve diğer saha çalışması sorunları. Yalnızca uygun olarak kodlanan vakaları saklayın. Tarama sonrası 400'den az geçerli vaka kalırsa saha çalışmasına aynı kurallar altında devam edin.
10. Yapı puanlamasından önce bağımsız tarama doğrulamasını tamamlayın. Birinci gözden geçirici tüm hariç tutma kurallarını uygular ve ikinci gözden geçirici; uygunluk durumunu, dikkat kontrolü sonuçlarını, tamamlama süresini, aynı yanıt vermeyi, mükerrer kararlarını ve nihai hariç tutma kodlarını kilitli ham dosyaya göre kontrol eder.
11. Tüm Likert maddelerini 1'den 5'e kadar kodlayın. Olumsuz ifade edilen maddeleri ters puan = 6−orijinal puan formülünü kullanarak ters kodlayın.
12. Cinsiyet, yaş grubu, eğitim, aylık kişisel gelir, ilk ziyaret, seyahat modu, anket noktası ve zaman penceresi dahil olmak üzere demografik ve seyahat değişkenlerini kodlayın. Tüm kodlama kurallarını kod kitabına (codebook) kaydedin.
13. Her yapı puanını, saklanan maddelerinin aritmetik ortalaması olarak hesaplayın ve tüm yapı puanlarını orijinal 1–5 ölçeğinde tutun. Tüm esas maddeler zorunlu alanlar olduğu için madde düzeyindeki eksik değerlere atama (imputation) yapmayın.
14. Tablo 3, yapı puanlamasından önce uygulanan uygunluk, dikkat kontrolü ve kalite tarama kurallarını özetlemektedir.
15. Tablo 4; demografik kodlamayı, seyahat değişkeni kodlamasını, ters kodlama kuralını, hariç tutma durumu kodlamasını ve yapı puanı hesaplama planını sunmaktadır.
    KONTROL NOKTASI: Ölçüm testine ancak nihai analitik veri seti en az 400 geçerli anket içerdiğinde, saklanan tüm vakaların tam yapı puanlarına sahip olduğunda ve bağımsız tarama doğrulaması tamamlandığında geçin.

6. Güvenilirliği, ölçüm yapısını ve ortak yöntem riskini değerlendirin

1. Her çok maddeli yapı için Cronbach alfa ve düzeltilmiş madde-toplam korelasyonunu hesaplayın. Cronbach alfa ≥0.70 değerini kabul edilebilir olarak değerlendirin. Tüm düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları ≥0.30 olduğunda ve hiçbir tek madde silme işlemi alfayı 0.03'ten fazla artırmadığında, 0.65 ile 0.69 arasındaki Cronbach alfa değerini yalnızca marjinal olarak güvenilir kabul edin.
2. Düzeltilmiş madde-toplam korelasyonu ≥0.30 olan maddeleri tutun. Bir maddeyi yalnızca düzeltilmiş madde-toplam korelasyonu 0.30'un altında olduğunda ve çıkarılması Cronbach alfayı en az 0.03 artırdığında kaldırın. Madde incelemesinden sonra alfası 0.65 ile 0.69 arasında kalırsa, algılanan kalabalıklaşmayı marjinal olarak güvenilir olarak işaretleyin.
3. Tutulan tüm içerik maddelerini kullanarak dokuz faktörlü ölçüm modeli için doğrulayıcı faktör analizi gerçekleştirin. CFI, TLI, RMSEA, SRMR, standartlaştırılmış faktör yükleme aralığı, bileşik güvenirlik ve ortalama açıklanan varyansı raporlayın.
4. CFI ve TLI ≥0.90 ve RMSEA ve SRMR ≤0.08 olduğunda ölçüm modelini kabul edilebilir olarak değerlendirin. Standartlaştırılmış faktör yükü ≥0.50 olan maddeleri tutun. Yükü 0.50'nin altında olan veya kavramsal olarak benzer bir maddeyle yüksek artık korelasyona sahip olan her maddeyi inceleyin.
5. Gizil yapı korelasyonlarını ve HTMT'yi kullanarak ayırt edici geçerliliği değerlendirin. HTMT 0.85'i veya kavramsal olarak yakın yapılar için 0.90'ı aşarsa yapı çiftlerini işaretleyin. Aşırı gizil örtüşme gösterirlerse CA, CW ve RTB'yi dikkatle inceleyin.
6. Dokuz faktörlü modeli, yaygın yöntem riski taraması olarak tek faktörlü bir modelle karşılaştırın. Harman'ın tek faktör testini yalnızca betimsel bir tarama olarak gerçekleştirin ve bunu yaygın yöntem yanlılığının¹⁶ mevcut olmadığının kanıtı olarak kullanmayın.
7. Açımlayıcı faktör analizini, oblimin rotasyonlu temel eksen faktörleştirme kullanarak yalnızca ikincil bir madde kümeleme tanısı olarak gerçekleştirin.
8. Tablo 5; güvenirlik, madde tutma, CFA uyumu, ayırt edici geçerlilik, yaygın yöntem taraması, korelasyon incelemesi, model tanıları, dolaylı etki testi ve duyarlılık kontrolleri için kullanılan önceden belirlenmiş eşik değerlerini özetlemektedir.
9. Madde düzeyindeki tüm güvenirlik sonuçlarını, standartlaştırılmış CFA yüklerini, bileşik güvenirliği, AVE değerlerini, HTMT matrisini, tek faktörlü karşılaştırma modelini ve açımlayıcı madde kümeleme tanılarını Ek Dosya 3'te raporlayın.
   DURMA NOKTASI: Birden fazla yapının Cronbach alfası 0.65'in altındaysa, CA, CW ve RTB ölçüm modelinde birbirinden ayrılamıyorsa veya herhangi bir HTMT değeri önceden belirlenmiş eşiği aşarsa ölçüm testinden sonra durun.

7. Tanımlayıcı tanılamalar oluşturun ve modelleri tahmin edin

1. Kategorik değişkenler için frekans ve yüzde hesaplayın. Tüm yapı skorları için ortalama, standart sapma, medyan, minimum, maksimum, çarpıklık ve basıklık değerlerini hesaplayın.
2. Planlanan modeller için 2.00'nin altındaki mutlak çarpıklık ve 7.00'nin altındaki mutlak basıklık değerlerini kabul edilebilir olarak değerlendirin. Geçerli katılımcıların %60'ından fazlası aynı yuvarlanmış yanıt kategorisini seçerse veya standart sapma 0.50'nin altındaysa ilgili yapıyı işaretleyin.
3. Yapı skorları arasındaki Pearson korelasyonlarını hesaplayın. 0.70'in üzerindeki korelasyonları olası yapı fazlalığı (redundancy) olarak değerlendirin ve modelleme öncesinde madde kodlamasını, ters kodlamayı ve yapı hesaplamasını yeniden kontrol edin.
4. Sürekli yapı skorlarını standartlaştırın ve kategorik kontrol değişkenlerini kukla (dummy) kodlayın. Yaş grubu, cinsiyet, eğitim, aylık kişisel gelir, ilk ziyaret ve ulaşım modunu kontrol değişkenleri olarak kullanın.
5. Üç regresyon modeli tahmin edin. CA'yı HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW ve kontrol değişkenlerine göre regrese edin. CW'yi HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA ve kontrol değişkenlerine göre regrese edin. RTB'yi HK, PHV, PA, PMQ, PC, FSW, CA, CW ve kontrol değişkenlerine göre regrese edin.
6. Her bir regresyon modeli için standartlaştırılmış katsayıyı, standart hatayı, t değerini, p değerini, %95 güven aralığını, R², düzeltilmiş R² ve VIF değerlerini kaydedin.
7. Şu yapı dizilimini izleyen bir yol modeli tahmin edin: saha ile ilgili yordayıcılar → CA → CW → RTB. 5.000 bootstrap örneği kullanarak, saha ile ilgili yordayıcılardan CA aracılığıyla CW ve RTB'ye, ayrıca CA'dan CW aracılığıyla RTB'ye olan dolaylı etkileri test edin.
8. Standartlaştırılmış doğrudan etkileri, dolaylı etkileri, toplam etkileri, bootstrap %95 güven aralıklarını ve model uyum indekslerini raporlayın. p <0.05 değerini istatistiksel olarak anlamlı, 0.05 ile 0.10 arasındaki p değerlerini ise marjinal olarak değerlendirin.
9. Anlamlı olmayan yolları onaylanmış etkiler olarak tanımlamayın ve dolaylı etki testi yapmadan aracılık (mediation) çıkarımında bulunmayın.
10. Ana metinde yalnızca özet ölçüm ve model tanılarını sunun. Tam korelasyon matrisini, regresyon katsayılarını, yol modeli tahminlerini, dolaylı etkileri ve toplam etkileri Ek Dosya 3'te raporlayın.

8. Model tanılarını ve duyarlılığı değerlendirin

1. Her bir regresyon modelindeki her bir tahmin edici için varyans şişme faktörünü (VIF) hesaplayın. VIF < 3,00 değerini kabul edilebilir olarak değerlendirin, 3,00 ile 5,00 arasındaki değerleri inceleyin ve VIF > 5,00 olan tutulan modelleri gerekçelendirin.
2. Mutlak standardize kalıntıları 3,00'den büyük olan vakaları işaretleyin. Her bir regresyon modeli için Cook uzaklığını hesaplayın ve Cook uzaklığı 4/n'den büyük olan vakaları işaretleyin (burada n, modele dahil edilen geçerli vaka sayısıdır).
3. 0,15 ile 0,35 arasındaki R² değerlerini, kesitsel ziyaretçi davranışı verileri için makul olarak değerlendirin. Tüm hipotez edilen yollar anlamlıysa, tüm standardize katsayılar 0,40'ı aşıyorsa veya herhangi bir R² 0,60'ı aşıyorsa verileri yeniden kontrol edin.
4. Tamamlama süresi 1.800 s'den uzun olan vakaları çıkararak, organize grup turu katılımcılarını hariç tutarak, yapı puanlarını medyan madde puanlarını kullanarak yeniden hesaplayarak ve Cook uzaklığı ile işaretlenen vakaları hariç tutarak üç regresyon modelini tekrarlayın.
5. Cook uzaklığı ile işaretlenen vakaları hariç tutarak yol modelini tekrarlayın.
6. Ana katsayı yönleri değişmez kalırsa ve temel anlamlı veya marjinal yollar aynı yönde kalırsa sonuçları stabil olarak değerlendirin. Temsili sonuçlarda herhangi bir katsayı yönü değişimini, anlamlılık kaybını veya büyük düzeltilmiş R² değişimini raporlayın.
7. Tam hassasiyet kontrolü çıktılarını Ek Dosya 3'te raporlayın.

9. Analizi gerçekleştirin ve çalışma dosyalarını arşivleyin

1. Kopyalanmış çalışma dosyalarında veri temizleme işlemini gerçekleştirin ve Materyaller Tablosunda listelenen R versiyonu ve paket versiyonlarını kullanarak istatistiksel analizi tamamlayın.
2. Analiz betiğini yalnızca kimliksizleştirilmiş geçerli veri setiyle çalıştırın. Yeniden örnekleme, bootstrap tahmini veya duyarlılık kontrollerinden önce rastgele tohumu (random seed) 20260401 olarak ayarlayın.
3. Analiz betiği tamamlandıktan sonra sessionInfo() fonksiyonunu kullanarak R oturum bilgilerini kaydedin.
4. Kimliksizleştirilmiş geçerli veri setini, kod kitabını, hariç tutma günlüğünü, saha çalışması günlüğü özetini, rol atama kaydını, analiz betiğini, oturum bilgilerini, eksiksiz model çıktılarını ve şekil ile tablo kaynak verilerini kod kitabında listelenen dosya adlarını kullanarak dışa aktarın.
5. Dışa aktarılan dosyaların nihai geçerli örneklem boyutunu, yapı puanlarını, güvenilirlik sonuçlarını, CFA indekslerini, HTMT değerlerini, regresyon tahminlerini, yol modeli tahminlerini, dolaylı etkileri ve duyarlılık kontrolü sonuçlarını yeniden ürettiğini doğrulayın.
6. Tüm analizler tamamlandıktan sonra bir çalışma arşiv klasörü oluşturun. Kimliksizleştirilmiş geçerli veri setini, kod kitabını, hariç tutma günlüğünü, saha çalışması günlüğü özetini, rol atama kaydını, analiz betiğini, sessionInfo() çıktısını, eksiksiz model çıktılarını ve şekil ile tablo kaynak verilerini klasöre yerleştirin.
7. Kilitli ham veri setini, yayınlandıktan sonra 5 yıl boyunca şifreli kurumsal depolama alanında ayrı olarak saklayın. Kilitli ham dışa aktarım dosyalarını, platform tarafından oluşturulmuş tanımlayıcıları, IP adreslerini, GPS koordinatlarını, cihaz tanımlayıcılarını, personel tanımlanabilir saha notlarını veya potansiyel olarak kimlik belirleyici serbest metin bilgilerini çalışma arşiv klasörüne yerleştirmeyin.
8. Kimliksizleştirilmiş veri setindeki her değişkenin kod kitabında tanımlandığını ve hariç tutulan her vakanın hariç tutma günlüğündeki bir hariç tutma kategorisine bağlandığını onaylayın. Kimliksizleştirilmiş geçerli veri seti için arşiv tarihini, dosya versiyonunu, dosya boyutunu ve sağlama toplamını (checksum) veri yönetim günlüğüne kaydedin.
9. Nihai yayınlamadan önce kimliksizleştirilmiş yeniden üretilebilirlik paketini kalıcı bir kamu deposuna yatırın. Paket; kimliksizleştirilmiş madde düzeyindeki veri setini, nihai anketi, bilgilendirilmiş onam sayfasını, tarama sorularını, dikkat kontrol maddelerini, kod kitabını, saha çalışması günlüğü özetini, hariç tutma günlüğünü, veri yönetim günlüğünü, rol atama kaydını, analiz betiğini, oturum bilgilerini, eksiksiz model çıktılarını ve şekil ile tablo kaynak verilerini içermelidir. Paketi Zenodo'ya (https://doi.org/10.5281/zenodo.21640066) yatırın.
10. Ek Dosya 3 ve Ek Tablolar 1–7; analiz betiğini, sessionInfo() çıktısını, ölçüm çıktısı çalışma kitabını, model çıktısı çalışma kitabını, duyarlılık kontrolü çıktılarını ve şekil/tablo kaynak veri kontrol listesini sunmaktadır.
    DURAKLAMA NOKTASI: Doğrudan tanımlayıcılar, platform tarafından oluşturulmuş tanımlayıcılar, konum izleri, personel tanımlanabilir notlar ve potansiyel olarak kimlik belirleyici metinler kaldırılana kadar hiçbir analiz dosyasını paylaşmayın.

Sonuçlar

Katılımcı tutma ve saha çalışması profili

Longmen Grottoes'da yürütülen resmi saha çalışmaları sırasında toplam 480 anket elde edilmiştir. Uygunluk taraması ve veri kalitesi kontrollerinden sonra, analiz için 430 anket tutulmuş ve böylece %89,6'lık bir geçerli yanıt oranı elde edilmiştir. Nihai geçerli örneklem, önceden belirlenmiş olan minimum 400 geçerli anket gereksinimini aşmıştır. Hariç tutulan vakalar arasında uygunluk kriterlerini karşılamayanlar, dikkat kontrollerinde başarısız olanlar, anketi çok hızlı tamamlayanlar, doğrusal veya neredeyse değişmez yanıt kalıpları sergileyenler, mükerrer yanıtlar ve diğer saha çalışması sorunları yer almaktadır. Bir anket birden fazla hariç tutma koşulunu karşıladığında, uygulanabilir olan ilk protokol kuralı birincil hariç tutma kategorisi olarak kullanılmıştır. 480 ham anketten 430 geçerli vakaya uzanan tarama akışı Şekil 2'de gösterilmiştir.

Elde tutulan vakalar, planlanan üç kamu anket noktasına dağıtılmıştır. Ziyaretçi çıkış alanı 139 geçerli vaka, ana ziyaret güzergahının dışındaki kamu dinlenme alanı 146 vaka ve ulaşım bağlantı noktasının yakınındaki ziyaretçi hizmet alanı ise 145 vaka sağlamıştır. Geçerli vakaların %55,6'sını ilk kez gelen ziyaretçiler, %44,4'ünü ise tekrar gelen ziyaretçiler oluşturmuştur. Organize grup turu katılımcıları %23,0 oranında olup, bu oran önceden belirlenmiş izleme sınırının altında kalmıştır. Saha çalışması dağılımı ve ziyaretçi profili Tablo 6'da gösterilmiştir.

Konstrükt dağılımı ve ölçüm tanıları

Yapı puanları analiz için yeterli dağılım göstermiştir. Ortalama puanlar 3,258 ile 3,415 arasında, standart sapmalar ise 0,837 ile 0,892 arasında değişmiştir. Önceden belirlenmiş dağılım kontrollerine dayanarak hiçbir yapıda güçlü bir tavan etkisi görülmemiştir. Algılanan kalabalık orijinal yönünde tutulmuş, böylece daha yüksek bir puan daha olumlu bir ziyaretçi deneyiminden ziyade daha güçlü bir algılanan kalabalığa işaret etmiştir.

Cronbach alfa değerleri, algılanan kalabalık için 0,699 ile öz bildirimli sorumlu seyahat davranışı için 0,812 arasında değişmiştir. Tüm yapılar ya kabul edilebilir güvenilirlik eşiğini ya da marjinal güvenilirlik kuralını karşılamıştır. Algılanan kalabalık, alfa değeri 0,70'in biraz altında olduğu için marjinal düzeyde güvenilir olarak bildirilmiştir. Düzeltilmiş madde-toplam korelasyonlarının protokol eşiğini karşılaması ve yapının, yoğun trafikli bir miras alanındaki ziyaretçi baskısı koşullarını temsil etmek için gerekli olması nedeniyle çalışmaya dahil edilmiştir.

Dokuz faktörlü doğrulayıcı faktör analizi, planlanan ölçüm yapısını desteklemiştir. Model uyum indeksleri kabul edilebilir düzeydeydi: χ² (398) = 712.4, CFI = 0.932, TLI = 0.918, RMSEA = 0.043 ve SRMR = 0.052. Standardize edilmiş faktör yükleri 0.56 ile 0.84 arasında değişmekteydi. Bileşik güvenirlik değerleri 0.702 ile 0.842 arasında değişiyordu. Açıklanan ortalama varyans 0.453 ile 0.575 arasında değişmiş olup, en düşük değer algılanan kalabalık için görülmüştür.

Ayırt edici geçerlilik kontrolleri, ciddi bir yapı çakışmasına işaret etmemiştir. Maksimum HTMT değeri, önceden belirlenmiş inceleme eşiğinin altında olan 0,642 olarak bulunmuştur. Koruma tutumu, koruma istekliliği ve öz bildirimli sorumlu seyahat davranışı ölçüm modelinde ayırt edilebilir kalmıştır. Döndürülmemiş ilk faktör, toplam varyansın %18,7'sini açıklayarak %40'lık ortak yöntem tarama eşiğinin altında kalmıştır. Bu sonuç yalnızca bir tarama sonucu olarak değerlendirilmiş ve ortak yöntem yanlılığının mevcut olmadığına dair bir kanıt olarak kabul edilmemiştir. En güçlü yapı korelasyonu, koruma tutumu ile koruma istekliliği arasındaydı ( r = 0,432) ve hiçbir yapı çifti 0,70'lik redundans eşiğini aşmamıştır. Temel ölçüm tanıları Tablo 7'de özetlenmiştir. Madde düzeyindeki tüm güvenilirlik sonuçları, CFA yüklemeleri, CR, AVE, HTMT ve yapılar arası korelasyonlar Ek Tablo 1, Ek Tablo 2 ve Ek Tablo 3'te sunulmuştur.

Model çıktıları ve hassasiyet kontrolleri

Protokol, ciddi bir çoklu doğrusallık sorunu olmaksızın yorumlanabilir regresyon ve yol modeli çıktıları üretmiştir. Üç regresyon modeli orta düzeyde açıklayıcı güç göstermiştir. Koruma tutumu modelinin R² değeri 0,267 ve düzeltilmiş R² değeri 0,224 idi. Koruma istekliliği modelinin R² değeri 0,333 ve düzeltilmiş R² değeri 0,292 idi. Öz bildirimli sorumlu seyahat davranışı modelinin R² değeri 0,275 ve düzeltilmiş R² değeri 0,228 idi. Bu değerler, kesitsel ziyaretçi davranışı verileri için önceden belirlenen makul aralık içerisindeydi.

Yol modeli planlanan sırayı takip etti: alanla ilgili yordayıcılar → koruma tutumu → koruma istekliliği → beyana dayalı sorumlu seyahat davranışı. Model uyumu kabul edilebilir düzeydeydi: CFI = 0.927, TLI = 0.904, RMSEA = 0.049 ve SRMR = 0.041. Temel yol tahminleri yorumlanabilirdi. Koruma tutumu, koruma istekliliği ile pozitif yönde ilişkiliydi, β = 0.276. Koruma tutumu ve koruma istekliliği, beyana dayalı sorumlu seyahat davranışı ile sırasıyla β = 0.232 ve β = 0.271 ile pozitif yönde ilişkiliydi. Koruma tutumundan koruma istekliliği aracılığıyla beyana dayalı sorumlu seyahat davranışına olan dolaylı etki 0.075 idi ve bootstrap %95 GA değeri 0.036–0.122 olarak bulundu. Tam regresyon katsayıları, yol tahminleri, dolaylı etkiler, toplam etkiler ve model çıktı dosyaları Ek Dosya 3, Ek Tablo 4, ve Ek Tablo 5'te sunulmuştur.

Regresyon tanıları ciddi bir çoklu doğrusal bağlantı (multicollinearity) göstermemiştir. VIF değerleri, önceden belirlenen 3.00 eşik değerinin altında, 1.012 ile 1.422 arasında değişmiştir. Etkili vaka tanıları, birincil modellerden vaka çıkarılmasını gerekçelendirmemiştir. Cook mesafesi ile işaretlenen vakalar birincil analizde tutulmuş ve hassasiyet kontrollerinde değerlendirilmiştir.

Hassasiyet kontrolleri, protokol çıktılarının stabilitesini desteklemiştir. Geçerli hiçbir anket, 1.800 s tamamlama süresi eşiğini aşmamıştır. Organize grup turu katılımcıları çıkarıldıktan, medyan tabanlı yapı puanlaması kullanıldıktan ve Cook uzaklığı ile işaretlenen vakalar hariç tutulduktan sonra ana katsayı yönleri korunmuştur. Hassasiyet spesifikasyonları genelinde, koruma tutumu → koruma istekliliği için standardize edilmiş katsayı 0,261 ile 0,290 arasında, koruma tutumu → beyan edilen sorumlu seyahat davranışı için 0,198 ile 0,260 arasında ve koruma istekliliği → beyan edilen sorumlu seyahat davranışı için 0,243 ile 0,298 arasında değişmiştir. Eksiksiz hassasiyet kontrolü çıktıları Ek Tablo 6'da sunulmuştur.

Protokol çıktıları özeti

İş akışı, tüm planlanan anket noktalarına dağıtılmış tamamlanmış anketlerle birlikte, önceden belirlenmiş minimum örneklem gereksiniminin üzerinde geçerli bir analitik örneklem üretmiştir. Elde tutulan örneklem, ziyaretçi geçmişi ve seyahat modu açısından çeşitlilik göstermiş ve organize grup turu oranı izleme sınırları içinde kalmıştır. Ölçüm kontrolleri, yapı düzeyindeki puanların kullanımını desteklemiştir: çoğu yapı güvenilirlik eşiğini karşılamış, algılanan kalabalık marjinal olarak güvenilir olduğu için tutulmuş, dokuz faktörlü CFA kabul edilebilir uyum göstermiş ve ayırt edici geçerlilik kontrolleri koruma tutumu, koruma istekliliği ve öz bildirime dayalı sorumlu seyahat davranışı arasındaki ayrımı desteklemiştir.

Model çıktıları, protokolün analiz edilebilir ve denetlenebilir ziyaretçi davranışı kanıtları oluşturabildiğini göstermek için kullanılmıştır. Regresyon ve yol modeli sonuçları yorumlanabilir düzeydeydi, planlanan tutum–isteklilik–davranış dizisi için dolaylı etki testi uygulanabilmişti ve duyarlılık kontrolleri temel ilişkilerin yönünü değiştirmemişti. Bu sonuçlar, iş akışının prosedürel kullanımının, ziyaretçi davranışının doğrudan gözlemsel kanıtı olmaktan ziyade, miras alanlarındaki ziyaretçi anketlerinde minimum rahatsızlık yaratmak adına kullanımını desteklemektedir. Kimliksizleştirilmiş veri seti, anketler, destekleyici çalışma belgeleri, analiz betiği, eksiksiz model çıktıları ile tüm şekil ve tabloların kaynak verileri Zenodo'ya (DOI: https://doi.org/10.5281/zenodo.21640066) yüklenmiştir.

Şekil 1: Longmen Mağaraları ziyaretçi anketi için protokol iş akışı. İş akışı; anket oluşturma, pilot test, ortak alanlarda ziyaretçilerin durdurulması, anket uygulaması ve ham verilerin kilitlenmesinden başlayarak kalite taraması, yapı puanlaması, ölçüm doğrulaması, model kestirimi, duyarlılık kontrolleri ve çalışma dosyasının arşivlenmesine kadar bu protokolde kullanılan sıralamayı göstermektedir. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayınız.

Şekil 2: Nihai analitik örneklem için anket tarama akışı. Diyagram; uygunluk taraması, dikkat kontrolü incelemesi, tamamlama süresi taraması, düz çizgi yanıtlarının (straight-lining) tespiti, mükerrer yanıt incelemesi ve saha çalışmasıyla ilgili kalite kontrollerinden sonra 480 ham anketin 430 geçerli ankete dönüşümünü göstermektedir. Birden fazla uyarı durumu mevcut olduğunda, hariç tutmalar birincil hariç tutma nedenine göre sayılmıştır. Bu şeklin daha büyük bir versiyonunu görüntülemek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 1: Longmen Mağaraları ziyaretçi anketi için yapı haritası ve anket yapısı.Bu tablo, ziyaretçilerin koruma istekliliğini ve kendi bildirimlerine dayalı sorumlu seyahat davranışlarını ölçmek için kullanılan yapı tanımlarını, kısaltmaları, madde kodlarını, madde sayılarını, puanlama yönünü, analitik konumunu ve kaynak veya uyarlama temelini özetlemektedir. Maddelerin tam metinleri Ek Dosya 1'de sunulmuştur. Tüm anlamlı maddeler 1 = kesinlikle katılmıyorum ile 5 = kesinlikle katılıyorum arasında puanlanmıştır. PC orijinal yönünde tutulmuştur; daha yüksek bir PC puanı, daha güçlü bir algılanan kalabalıklaşmayı gösterir. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 2: Saha çalışması programı ve sistematik durdurma örnekleme planı. Bu tablo; resmi veri toplama dönemini, halk anketi noktalarını, günlük zaman aralıklarını, örnekleme aralığını, ham örnek hedefini, minimum geçerli örnek gereksinimini, ziyaretçi kompozisyonu izleme aralıklarını, askıya alma kurallarını ve saha çalışması kayıt değişkenlerini sunmaktadır. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayınız.

Tablo 3: Uygunluk, dikkat kontrolü ve kalite tarama kuralları. Bu tablo; yapı puanlamasından önce uygulanan uygunluk kriterlerini, dikkat kontrolü kurallarını, tamamlama süresi eşiklerini, düz hatlama (straight-lining) kurallarını, yinelenen yanıt kontrollerini, hariç tutma kodlarını ve elde tutulan veri kararlarını sunmaktadır. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 4: Değişken kodlama ve yapı puanı hesaplama planı. Bu tablo; katılımcı kimliği, demografik değişkenler, seyahatle ilgili değişkenler, anket kayıtları, dikkat kontrol değişkenleri, Likert ölçekli maddeler, yapı puanları ve hariç tutulma durumu için kodlama kurallarını tanımlamaktadır. Tüm yapı puanları orijinal 1–5 ölçeğinde bırakılmıştır. Tüm temel anket maddeleri zorunlu alanlar olduğundan, madde düzeyinde eksik değer ataması yapılmamıştır. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayınız.

Tablo 5: Model yorumlamasından önce kullanılan önceden belirlenmiş tanısal eşik değerleri.Bu tablo; güvenilirlik, madde tutma, doğrulayıcı faktör analizi, ayırt edici geçerlilik, ortak yöntem taraması, dağılım kontrolleri, korelasyon incelemesi, çoklu doğrusallık, etkili vaka tanıları, model makullüğü, anlamlılık testi ve dolaylı etki yorumlaması için eşik değerlerini raporlamaktadır. CFA = doğrulayıcı faktör analizi; CFI = karşılaştırmalı uyum indeksi;
TLI = Tucker-Lewis indeksi; RMSEA = yaklaşık değerlerin ortalama karekök hatası; SRMR = standartlaştırılmış ortalama karekök artık; CR = bileşik güvenilirlik; AVE = açıklanan ortalama varyans; HTMT = heterotrait-monotrait oranı; VIF = varyans şişirme faktörü. Bu tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayınız.

Tablo 6: Geçerli örneklemin saha çalışması dağılımı ve demografik özellikleri. Bu tablo; geçerli anketlerin anket noktası, zaman penceresi, anket dönemi, cinsiyet, yaş grubu, eğitim, aylık kişisel gelir, ziyaret durumu ve ulaşım moduna göre dağılımını özetlemektedir. Yüzdeler, n = 430 olan nihai analitik örneklem kullanılarak hesaplanmıştır. Yuvarlamadan dolayı yüzdelerin toplamı 100,0 etmeyebilir. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Tablo 7: Yapı dağılımı, ölçüm tanıları, model çıktıları ve duyarlılık kontrollerinin özeti.Bu tablo; yapı düzeyindeki tanımlayıcı istatistikleri, Cronbach alfa değerlerini, CFA uyum indekslerini, bileşik güvenilirliği, ortalama açıklanan varyansı, HTMT'yi, ortak yöntem tarama sonuçlarını, regresyon modeli uyumunu, yol modeli uyumunu, dolaylı etki testlerini, çoklu doğrusallık tanılarını ve duyarlılık kontrolü stabilitesini özetlemektedir. Madde düzeyindeki tüm güvenilirlik sonuçları, CFA yüklemeleri, HTMT matrisi, yapılar arası korelasyonlar, regresyon katsayıları, yol tahminleri, dolaylı etkiler, toplam etkiler ve duyarlılık kontrolü çıktıları Ek Dosya 3'te sunulmuştur. HK = miras bilgisi; PHV = algılanan miras değeri; PA = yer bağlılığı; PMQ = çevre dostu mesaj kalitesi; PC = algılanan kalabalıklaşma; FSW = tesis ve hizmet desteği; CA = koruma tutumu; CW = koruma isteği; RTB = öz bildirimli sorumlu seyahat davranışı. PC orijinal yönünde tutulmuştur; yüksek PC, daha güçlü algılanan kalabalıklaşmayı göstermektedir. Bu Tabloyu indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 1: Anket ve onam materyalleri. Bu dosya; nihai anketi, bilgilendirilmiş onam sayfasını, uygunluk tarama sorularını, dikkat kontrol maddelerini, anket platformu görüntüleme kaydını ve pilot inceleme kaydını içermektedir.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Dosya 2: Saha çalışması ve veri yönetim kayıtları. Bu dosya saha çalışması günlüğü formunu, rol atama kaydını, veri yönetim günlüğünü, hariç tutma günlüğü formunu ve kod defteri yapısını sağlamaktadır.Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.

Ek Dosya 3: Analiz ve tekrarlanabilirlik materyalleri. Bu dosya; kimliksizleştirilmiş analiz veri setini, analiz betiğini, sessionInfo() çıktısını, madde düzeyindeki güvenilirlik çıktılarını, CFA çıktılarını, HTMT matrisini, yapıların arası korelasyon matrisini, regresyon çıktılarını, yol modeli çıktılarını, dolaylı etki çıktılarını, duyarlılık kontrolü çıktılarını, eksiksiz model çıktı çalışma kitabını ve şekil/tablo kaynak veri kontrol listesini sunmaktadır.Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.

Ek Tablo 1: Madde düzeyindeki betimsel istatistikler ve güvenirlik çıktıları. Tüm düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları ≥0.30 idi. PC = algılanan kalabalıklık.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 2: Standartlaştırılmış CFA yüklemeleri, CR ve AVE. CFA = doğrulayıcı faktör analizi; CR = bileşik güvenirlik; AVE = açıklanan ortalama varyans.Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.

Ek Tablo 3: Yapılar arası korelasyon matrisi. HK = miras bilgisi; PHV = algılanan miras değeri; PA = yer bağlılığı; PMQ = çevre dostu mesaj kalitesi; PC = algılanan kalabalıklaşma; FSW = tesis ve hizmet desteği; CA = koruma tutumu; CW = koruma istekliliği; RTB = öz-bildirimli sorumlu seyahat davranışı.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 4: Tam regresyon çıktıları. Kontroller cinsiyet, yaş grubu, eğitim, aylık kişisel gelir, ilk kez ziyaret durumu ve ulaşım modunu içermektedir. VIF = varyans şişirme faktörü.Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.

Ek Tablo 5: Yol modeli ve dolaylı etki çıktıları. CA = koruma tutumu; CW = koruma istekliliği; RTB = öz bildirimli sorumlu seyahat davranışı.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 6: Ana model çıktıları için duyarlılık kontrolleri. CA = koruma tutumu; CW = koruma istekliliği; RTB = beyana dayalı sorumlu seyahat davranışı.Bu dosyayı indirmek için lütfen buraya tıklayın.

Ek Tablo 7: Şekil ve tablo kaynak veri kontrol listesi. Lütfen bu dosyayı indirmek için buraya tıklayın.

Tartışma

Bu protokol, kültürel miras turizmi araştırmalarındaki yöntemsel bir sorunu ele almaktadır: ziyaretçiler prensipte mirasın korunmasını destekleyebilirler, ancak bir ziyaret sırasında bildirdikleri davranışlar aynı anda yorumlama mesajları, rota yönlendirmeleri, kalabalık baskısı, tesis desteği ve koruma kuralları tarafından şekillendirilir. Bu nedenle, Longmen Mağaraları için geliştirilen bu protokol, öz beyana dayalı sorumlu seyahat davranışını bağımsız bir sonuç olarak değerlendirmez. Alanla ilgili algıları, koruma tutumunu, koruma istekliliğini ve öz beyana dayalı sorumlu seyahat davranışını standartlaştırılmış tek bir saha anketi dizisi içinde konumlandırır. Temel katkısı, yalnızca içerikle ilgili değil, aynı zamanda prosedüreldir: protokol; kamusal alanlarda katılımcı yakalama, anonim anket uygulaması, önceden belirlenmiş tarama, yapı puanlaması, ölçüm tanılamaları, regresyon ve yol modellemesi, duyarlılık kontrolleri ve tekrarlanabilirlik arşivlemesini sabit bir sırayla birbirine bağlar.

Ölçüm tasarımı, gerçek ziyarete yakın tutulmuştur. Anket; ziyaretçilerin Longmen Grottoes hakkında neler anladıklarını, alanı nasıl değerlendirdiklerini, alana karşı bir bağlılık hissedip hissetmediklerini, koruma mesajlarını nasıl okuduklarını, kalabalık hissi yaşayıp yaşamadıklarını ve tesis ile hizmetlerin alan kurallarına uymalarına yardımcı olup olmadığını sormaktadır. Sorumlu davranış, kısmen ziyaretçilerin o alana yüklediği anlamla ve bu anlamın ziyaret sırasında nasıl aktive olduğuyla şekillendiği için, alana özgü bu yapı, sadece genel çevresel kaygıları sormaktan daha tercih edilebilirdir. Benzer şekilde, güncel miras araştırmaları da sorumlu ziyaretçi tepkilerini, bağımsız kişisel özellikler olarak ele almak yerine otantiklik, kimlik, bağlılık ve miras anlamı ile ilişkilendirmiştir^17,18. Protokol ayrıca koruma tutumu, koruma istekliliği ve beyana dayalı sorumlu seyahat davranışını birbirinden ayırmaktadır. Koruma tutumu, korumanın önemli olduğuna inanmayı; koruma istekliliği, koruma gerekliliklerini kabul etmeye veya desteklemeye hazır olmayı; beyana dayalı sorumlu seyahat davranışı ise ziyaret sırasındaki bildirilen tutumu ifade eder. Bu ayrım, koruma onayının davranışsal uyumla eşdeğer tutulma riskini azaltmaktadır.

Temsili sonuçlar, ölçüm yapısının yapay olarak pürüzsüzleştirilmeden uygulanabilir olduğunu göstermektedir. Yapıların çoğu kabul edilebilir düzeyde iç tutarlılık sergilemiş; doğrulayıcı faktör analizi, ayırt edici geçerlilik kontrolleri ve ortak yöntem taramaları, ayrı yapı puanlarının kullanımını desteklemiştir. Algılanan kalabalık düzeyi, geleneksel 0.70 güvenilirlik eşiğine yakın ancak biraz altında kalmıştır. Bu durum basitçe bir ölçüm başarısızlığı olarak okunmamalıdır. Kalabalık, somut ancak düzensiz şekilde deneyimlenen bir durumdur: Yoğun bir dönemde dar izleme alanlarından geçen ziyaretçiler, daha sakin dönemlerde gelen veya bağımsız hareket eden ziyaretçilere göre kalabalığı farklı değerlendirebilirler. Algılanan kalabalığın marjinal bir yapı olarak tutulması, sadece güvenilirlik tablosunu daha temiz hale getirmek için bu alanı çıkarmaktansa, mevcut saha koşulunun görünür kalmasını sağlar. Yol modeli mantığı da temsili sonuçların yorumlanmasına yardımcı olmaktadır. Çevre yanlısı mesaj kalitesi, doğrudan beyan edilen davranışı değiştirmekten ziyade, öncelikle ziyaretçilerin bir kuralın neden önemli olduğunu ve uyum sağlamanın neden meşru olduğunu anlamalarına yardımcı olabilir. Kültürel miras yorumlaması üzerine yapılan çalışmalar da benzer şekilde, yorumlamanın bilişsel ve duyuşsal mekanizmalar aracılığıyla çevre yanlısı tepkileri şekillendirebileceğini öne sürmüştür¹⁹.

Protokol aynı zamanda neleri ölçmediğini de belirlemektedir. Longmen Grottoes ziyaretçileri; sabit tabelalardan, rota hatırlatıcılardan, rehber açıklamalarından, personel yönlendirmelerinden, sesli rehberlerden veya dijital içeriklerden koruma bilgileri alabilirler, ancak mevcut anket bu kanalları birbirinden ayırmak yerine genel çevre dostu mesaj kalitesini ölçmektedir. Gelecekteki uygulamalar; aynı tarama, puanlama ve tanı dizisini korurken, rehber aracılı veya dijital yorumlama modülleri ekleyebilir. Kültürel ve doğal Dünya Mirası alanlarını karşılaştıran araştırmalar, ilişkinin gücü alan tipine ve ziyaretçi deneyimine göre değişse de, rehber yorumlamasının turistlerin çevre dostu davranışlarını etkileyebildiğini göstermektedir²⁰. Kalabalıklaşma için de benzer bir sınır gereklidir. Protokol, objektif yoğunluğu değil, algılanan kalabalıklaşmayı ölçer. Algılanan kalabalıklaşma konforu, dikkati ve kurallara uyma isteğini etkileyebileceği için bu durum bir ziyaretçi anketi için uygundur, ancak mekansal-zamansal kalabalık izlemenin yerini tutamaz. Dünya Mirası alanlarındaki ziyaretçi akışı ve mekansal dağılım çalışmaları, kalabalıklaşmanın hareket modelleri ve yoğunluk kayıtları aracılığıyla daha doğrudan incelenebileceğini göstermektedir²¹. Bu nedenle anket protokolü, kendi başına bir taşıma kapasitesi değerlendirmesi olarak değil, bir kanıt katmanı olarak anlaşılmalıdır.

Protokolün bir diğer güçlü yönü, veri taramasının yapı puanlamasından ve model yorumlamasından önce gerçekleştirilmesidir. Bu sıralama, veri setinin tercih edilen istatistiksel sonuçlara göre temizlenmesi riskini azaltır. Bazı saha ile ilgili değişkenler final davranış modelinde zayıf veya anlamlı olmayan hale gelebilir ve bazı sahaya duyarlı yapılar yalnızca marjinal bir güvenilirlik gösterebilir; ancak bu tür bulgular hata olarak değerlendirilmek yerine korunur. Bir protokol makalesi için bu durum önemlidir çünkü prosedür, yalnızca idealize edilmiş bir kalıbı değil, düzensiz saha verilerini de yönetebilmelidir. Öz-bildirime dayalı sorumlu seyahat davranışı kullanımı da pratik olsa da sınırlıdır. Bu yöntem, ziyaretçileri takip etmeye, davranışları filme almaya veya tanımlanabilir hareket izlerini kaydetmeye gerek kalmadan birçok kamu anket noktasında veri toplanmasına olanak tanır. Ancak, öz-bildirime dayalı çevre dostu davranışlar, özellikle davranış kamu normlarına ve ahlaki beklentilere bağlı olduğunda, sosyal beğenirlik etkisinden etkilenebilir. Güncel turizm araştırmaları, bu riskin tüm çevre dostu ölçümler genelinde tek tip bir yanlılık olarak ele alınması yerine, spesifik davranışlar düzeyinde değerlendirilmesi gerektiğini savunmaktadır²². Bu nedenle, RTB maddeleri; tabelalara ve bariyerlere uymak, miras yüzeylerle zararlı temaslardan kaçınmak, rahatsızlığı azaltmak ve atıkları uygun şekilde bertaraf etmek gibi somut ziyaret davranışları şeklinde yazılmıştır.

Bu protokol, yapılandırılmış ziyaretçi kanıtlarına ihtiyaç duyan ancak müdahaleci gözlem, video kaydı, hareket takibi veya tanımlanabilir davranış izleme yöntemlerini kullanamayan kültürel miras alanları için en uygundur. Temel sekans korunarak; sahaya özgü yapılar, anket noktaları, dil versiyonları ve saha çalışması kısıtlamaları değiştirilerek diğer kültürel miras ortamlarına uyarlanabilir. Sınırlılıkları da net olmalıdır. Protokol, tek bir kültürel miras alanına ve tanımlanmış tek bir veri toplama zaman aralığına uygulanmıştır; mevsimsel değişiklikler, tatil yoğunluğu, rota kısıtlamaları, hava koşulları, biletleme düzenlemeleri, yorumlama güncellemeleri ve geçici yönetim politikaları ziyaretçi yanıtlarını etkileyebilir. Regresyon ve yol modelleri kesitseldir, bu nedenle koruma tutumu, koruma istekliliği ve beyan edilen sorumlu seyahat davranışı arasındaki pozitif ilişkiler nedensel etkiler olarak yorumlanmamalıdır. Araştırmanın amacı yeni bir yorumlama mesajının, ziyaretçi rota stratejisinin veya koruma müdahalesinin gerçek davranışı değiştirip değiştirmediğini test etmek olduğunda, saha deneyleri veya yarı deneysel saha çalışmaları daha güçlü kanıtlar sağlayacaktır²³. Bu sınırlar dahilinde protokol, yerinde ziyaretçi durdurma yönteminden yorumlanabilir çıktılara geçiş için tekrarlanabilir bir yol sunarak daha temel bir soruyu destekler: hangi saha koşulları altında koruma desteği, koruma istekliliğine ve beyan edilen sorumlu seyahat davranışına dönüşür?

Malzemeler

Bu makalede kullanılan malzemelerin listesi

Ad	Şirket	Katalog numarası	Yorumlar
car (Regresyon tanı paketi)	Comprehensive R Archive Network	version 3.1–5	Varyans şişme faktörlerini hesaplamak ve regresyon tanılarını desteklemek için kullanılmıştır.
dplyr	Comprehensive R Archive Network	version 1.2.1	Veri manipülasyon paketi; geçerli vakaları filtrelemek, değişkenleri yeniden kodlamak, hariç tutma kodları oluşturmak, yapı skorlarını hesaplamak, saha çalışması ve model değişkenlerini özetlemek için kullanılmıştır.
Elektronik anket platformu	Wenjuanxing, Changsha Ranxing Information Technology Co., Ltd., Changsha, China		Web tabanlı platform; kayıtlı hesap erişimi; Nisan–Mayıs 2026 tarihlerinde erişilmiştir; elektronik anketi oluşturmak, zorunlu yanıt alanlarını ayarlamak, tarama ve dikkat kontrol maddeleri eklemek, anket QR kodunu oluşturmak, tamamlanma süresini kaydetmek ve ham yanıtları .xlsx formatında dışa aktarmak için kullanılmıştır.
Saha uygulama tableti	Apple Inc., Cupertino, CA, USA		iPad, 10. nesil; 10,9 inç ekran; 64 GB; Wi-Fi modeli; katılımcıların anketi anket noktasında araştırma ekibi cihazı üzerinden tamamladığı durumlarda kullanılmıştır.
ggplot2	Comprehensive R Archive Network	version 4.0.3	Şekil ve tanı grafiği paketi; grafiksel istatistiksel çıktı gerektiğinde tanı grafikleri ve şekil kaynak verileri hazırlamak için kullanılmıştır.
lavaan	Comprehensive R Archive Network	version 0.7–2	Doğrulayıcı faktör analizi ve yol modeli paketi; dokuz faktörlü doğrulayıcı faktör analizi, model uyum indeksleri, standardize edilmiş faktör yükleri, yol modeli ve bootstrap dolaylı etkiler için kullanılmıştır.
lm.beta	Comprehensive R Archive Network	version 1.7–3	Standardize regresyon paketi; doğrusal regresyon modellerinden standardize katsayılar elde etmek için kullanılmıştır.
Microsoft Excel	Microsoft Corporation, Redmond, WA, USA	2021	Günlük ham dosya incelemesi, dosya adlandırma, hariç tutma günlüğü hazırlama, kod kitapçığı hazırlama ve .xlsx dışa aktarımlarının manuel doğrulanması için kullanılmıştır.
openxlsx	Comprehensive R Archive Network	version 4.2.8.1	Hesap tablosu dışa aktarım paketi; temizlenmiş veri setlerini, kod kitapçıklarını, hariç tutma günlüklerini, güvenilirlik tablolarını, korelasyon tablolarını, regresyon çıktılarını ve duyarlılık kontrol tablolarını dışa aktarmak için kullanılmıştır.
Katılımcı mobil cihaz erişimi	Katılımcıya ait akıllı telefon veya tablet	NA	Katılımcıların anketi QR kodu tarayarak veya anket bağlantısını kendi cihazlarında açarak tamamladığı durumlarda kullanılmıştır.
psych	Comprehensive R Archive Network	version 2.6.5	Güvenilirlik ve açımlayıcı faktör analizi paketi; Cronbach’s alfa, düzeltilmiş madde-toplam korelasyonları, betimsel istatistikler, Kaiser-Meyer-Olkin değeri, Bartlett’s testi, açımlayıcı faktör analizi ve Harman’s tek faktör taraması hesaplamak için kullanılmıştır.
R İstatistiksel hesaplama ortamı	R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria	version 4.6.1	Güvenilirlik testi, ölçüm tanıları, betimsel istatistikler, regresyon analizi, yol analizi, duyarlılık kontrolleri ve çıktı dışa aktarımı için kullanılmıştır.
readxl	Comprehensive R Archive Network	version 1.5.0	Hesap tablosu içe aktarım paketi; .xlsx ham verilerini, kod kitapçıklarını ve hariç tutma günlüklerini R'ye aktarmak için kullanılmıştır.
semTools (Yapısal eşitlik modelleme yardımcı paket)	Comprehensive R Archive Network	version 0.5–9	Uydurulmuş ölçüm modelinden bileşik güvenilirlik, açıklanan ortalama varyans ve HTMT değerlerini hesaplamak için kullanılmıştır.