Reidin collected the IETT bus schedules for us as an edge list.

We did an analysis on this network using Cytoscape and a spreadsheet program.

Network diamater of Istanbul bus lines appears to be 107. That is, taking all trips made on bus lines (you are allowed to hop in and out of the bus as many times as you like to make a shortest trip possible), the farthest two nodes are 107 steps away.

There are 5509 nodes or bus stops in our network. And there are 12052 bus lines connecting these bus stops. The average shortest path in Istanbul is approximately 24 steps. Each bus stop has an average of 2.8 neighbors. When we look at the average clustering coefficient we find 0.08 which indicates as very sparse network.

Istanbul Shortest Path Distribution 2013

The longest shortest path is 107 steps. As we said most of the trips are around 24 steps.

We used Cytoscape to visualize this network. In this visualization we painted the bus stops in Europe in shades of blue and for the ones in Asian side in shades of red. Please click on the image to see it bigger.

IstanbulBusStops

We can see that a graph visualization algorithm (this time forced directed algorithm of cytoscape) can separate the two continents.

We made two versions of this network one was showing all the routes between two nodes and the other was consolidating all these nodes into one but keeping the number of routes as an attribute of the link.

Here is an image from the consolidated network of bus stops.

Consolidated

This time the edge thickness indicates number of different routes passing from that link. The colors are similar to the previous image, blue is Europe, red is Asia. The size of the nodes shows the betweenness centralities of these nodes. Betweenness centrality gives us how frequently you would pass from that particular node for your trips in Istanbul. As can be seen a very few of them are very big in size but the rest is very small.

See below for a list of the top ten most visited bus stops in Istanbul:

Consolidated Top 10 Betweenness

Same analysis can be made for the edges (or links) as well. Which of the links most visited?

Top 10 EdgeBetweenness

It is not a surprise to see that the most visited links would be the ones on bridges crossing Bogazici. Since these are directional links the links between Beyaz Evler (Kadıköy) and Kavacık Köprüsü (Beykoz) appears twice in both directions. You would expect that there will be high number of routes crossing these high betweenness centrality links. But no actually their route numbers are very low. The first two for example have 2 routes each. Is this a trend? Let’s look at the plot of number of routes vs. betweenness centrality of bus stop links.

EdgeBetweenness and Hat Sayisi

As can be seen there is no correlation. We don’t have yet data about the number of service on these routes. By services we mean number of times busses operate on a route in a given work day. When we have that information we can check the number of capacity on these high betweenness centrality links.

We can create the municipality network from the locations of the bus stops.

ilceler

Size of the nodes show the population of each municipality. Colors indicate the centrality of each node. We can see that Beykoz and Eyüp being the most central municipalities.

When we look into the total number of routes in and between municipalities the first think we notice is that the biggest number of routes are within each municipality. Üsküdar, Ümraniye, Kadıköy, Pendik and Fatih are the first five in order. Üsküdar having 2847 routes linking itself to itself and Fatih has 2131. The highest number of routes linking two municipalities is from Beşiktaş to Şişli with 144 followed by Şişli to Beşiktaş with 142 links. Just to Remind that these are the number of different routes between municipalities not the total number of services.

Betweenness Centrality of Istanbul Municipalities and Population

When we look at the most central municipality it appears to be Eyüp, followed by Beykoz. The chart above shows all the municipalities and their populations. Some of the very highly populated municipalities like Bağcılar are not central and on the other hand for example Beşiktaş has approximately same centrality with Üsküdar but has significantly less population.

When we also compare the betweenness of links between these municipalities we can see the following result.

Top 10 Highest Betweenness Centrality Links of Istanbul Municipalities

As can be seen from the below chart there is no correlation between edge betweenness and number of routes (not services) passing from these edges.

Municipality Edge Betweenness vs. Number of Routes

English Summary:

There are innumerous ways of reading the Network Analysis of the public transporation data of 2011+2012. For example between the adjacent Fatih Müze and Fatih Unkapanı busstops there are a total of 57 unique bus routes passing. Although the centrality analysis addresses Taksim and Kadikoy as the centers to the city this reading depicts Fatih as directly connected to environs in 57 separate connections. One comment would be that this is due to the existing greater city municipality on the spot.

Another finding of interest is that although graphs do not reveal geographic information the clustering of the busstops with conneceted bus routes form three clusters and this corresponds directly to the election zones of the city.

Considering only the departure and arrival stops we see that Kadıköy stop is far more dense that its two follower stops Taksim and Eminönü, which are in turn twice more than that of the next follower Kartal with 27 rotes.

With only Busroutes Taksim and Kadıkoy champion as the central destinations. (Centrality denotes given any two destinations the node that you might end up passing) however once metro and ferries are included in the graph we get a fairly distributed centrality where still Taksim and Kadıkoy champion with Fatih following you get a few more central districts. Isolating busroutes with ferries AND busroutes with metro shows us that ferries are effective in the centrality distribution.

In a only-district based mapping we see Fatih and Kadıkoy as districts most central, and Taksim(Beyoğlu) as district losing its centrality even behind that of Esenler and Eyüp.

Here is the Turkish document regarding the above.IstanbulToplu.2012

Cytoscape ile un-weigthed forced algoritma ile hazırlanan layout. Vapurlar mavi, otobüsler gri ve metro kırmızı hatlarla ifade edilmiş.

 

 

 

 

Layout algoritması daha fazla iterasyonla çalıştırıldığı zaman avrupa ve asya ayrımı daha net ortaya çıkıyor. Çizgilerin kalınlıkları sefer sayılarını gösteriyor. Betweenness centrality nodeların büyüklükleri ifade edilmiş.

 

Gephi’nin Force2 algoritması ile hazırlanmış Istanbul’un tüm durakları. Vapur, otobüs ve metro hatları. Yeşil tonları Avrupa kıtasındaki ilçeler, Kırmızı tonları Asya kıtasındaki ilçeleri gösteriyor.

İki kıtanın kesişim noktasının yakın plan görüntüsü aşağıda.

Vapur, otobüs ve metro için bütün durakların olduğu harita. Yeşilin tonları avrupa, kırmızının tonları asya kıtasındaki düğümleri gösteriyor.

Otobüs, metro, dolmuş, minibüs, vapur hatlarının ilçeler üzerinden haritası. Bağların renkleri: gri = otobüs, kırmızı = metro, lacivert = dolmuş, bordo = minibüs, mavi = vapur. Bağların kalınlığı sefer yoğunluklarına göre değişmektedir.

Düğümlerin büyüklükleri bağsayısına oranla artar. Düğümlerin renkleri ise yeşilden kırmızıya doğru artan merkeziyeti gösterir. Buna göre en merkezi ilçeler fatih ve kadıköy.

 

Geçenlerde başladığımız ve minibüs ağlarını incelediğimiz projeye sonrasında dolmuş ve deniz taşımacılığını da ekleyerek bu 3 ağın ayrı ayrı ve birbirleriyle beraber nasıl çalıştıklarını görmeye çalıştık. Bu çalışmayla beraber ilçelerin konumlarını görmeye çalıştık.

Bu 4 görselleştirmede kırmızı renk maksimum ve yeşil renk minimum olarak ve büyüklüklerinin de bu değerlerle oranlanmıştır. Bu görselleştirmelere göre minibüs taşımacılığında İstanbul’un iki yakasının birbirinden ayrı olduğu görülüyor. İki yakanın da kendi içlerinde güçlü olduğu noktalar mevcut ancak Avrupa Yakası’ın ele alarak başlarsak görülen o ki Eyüp İlçesi diğer ilçelere nazaran en etkileşimi yüksek ilçe olduğunu görüyoruz. Bu verilerde lokasyon dahil olmadığından etkileşim merkezi olarak değerlendirilebiliyor. Asya Yakası’na baktığımızda üç adet birbirine yakın etkileşim merkezi göze çarpıyor. Bunlar Ümraniye, Sancaktepe ve Kartal ilçeleri ve Avrupa Yakası’yla karşılaştırıldığında daha homojen bir minibüs taşımacılığı ağı görebiliyoruz. İstanbul’u Avrupa ve Asya yakalarını minibüs ağlarıyla karşılaştırdığımızda ise Eyüp İlçesi’nin etkileşim merkezi değeri Ümraniye, Sancaktepe ve Kartal’a göre daha yüksek olduğunu söyleyebiliyorsak da Asya Yakası’ndaki bu üç ilçenin homojen yapısı daha Asya Yakası’ndaki diğer ilçelerle beraber bir uçurum yarattığı söylenebilir. Avrupa Yakası’nda bululan 74 bağlantı ile Eyüp İlçesi merkez olarak diğer ilçelere doğru dengeli bir azalma olsa da Asya Yakası’nda bu durum 34 bağlantı sayısı ile 3 merkezli ancak dengesiz bir değer dağılımı olan bir ağ görebiliyoruz.

Dolmuş Ağı

Deniz Ulaşımı

Minibüs Ağı

3 Ağın birleşimi

Deniz Taşımacılığı Ağı ise 10 nod ile sınırlı ve bu sadece denizle ilişkisi olan ilçeler üzerinden ortaya çıkan bir görselleştirme. Minibüs Taşımacılığı Ağı görselleştirmesinden farklı olarak 35 yerine 10 nod ile oluşuyor. Ancak Deniz Taşımacılığı Ağı ile görebiliyoruz ki İstanbul’u iki yakaya ayıran Boğaziçi, Deniz Taşımacılığı ile tek bir şehirmiş gibi çalışabiliyor. Burda da Beyoğlu İlçesi’nin etkileşim merkezi olduğu görülebiliryor. Bu ağda ise daha kompakt bir yapı görülebiliyor.

Taksi dolmuş ağının görselleştirilmesinde gördüğümüz yapı İstanbul’un topolojik yapısını andırır bir şekilde karşımıza çıkıyor. Anadolu yakasının iki dal olarak Pendik ve Çekmeköy ilçelerine doğru Üsküdar’dan ayrıldığını görebiliyoruz. Burada Boğaziçi Köprüsü’nün bağlantılı olduğu Beşiktaş ve Üsküdar ilçelerinin önemli bir kanal olduğunu görebiliyoruz. Beyoğlu’nun ise Avrupa yakasının Şişli dışındaki ilçelerini bağlayan önemli bir rolü olduğunu söyleyebiliriz.

Son olarak bu üç ağın birbirine bağlanarak çıkardığı ağ görselleştirmesi üzerinden bakıldığında etkileşim merkezi diğer taşımacılık ağlarında öne çıkmayan Kadıköy İlçesi olduğu görülebiliyor. Diğer taşımacılık ağları ile öne çıkan ilçelerin 3 taşımacılık ağı ile daha farklı bir konuma geldikleri gözüküyor.

Bu araştırmanın sonucunda elde edilen görsellere göre minibüs, deniz taşımacılığı ve taksi dolmuş ağları birbirlerinden ayrı bir şekilde çalışırlarken, bu üçü birleştirildiğindeki ağ çok farklı sonuçlar verebiliyor. Bu sonuçlardan bağlantı kalitesine dair en iyi fikir veren etkileşim merkeziyeti analizlerinde diğer analizlerin hiç birinde ön plana çıkmayan Kadıköy ilçesi İstanbul adına en önemli bağlantı noktası olduğunu gösteriyor. Kadıköy ilçesinin topoğrafyada yakınında bulunmayan Sarıyer ilçesinin de bu diyagramda Avrupa’dan daha çok Asya’ya yakın bir ulaşım ağında olduğu ortaya çıkıyor. Adalar ilçesinin bir adalar grubu olmasına rağmen şehir ile olan ulaşım ağında ulaşılabilirliği birçok karada bulunan ilçeden yüksek olduğunu görebiliyoruz. Beyoğlu ise her yere en kolay ulaşabileceğimiz nod olarak gözüküyor.

Minibüs ağlarının diğer ağlara nazaran en çok ilçeye ulaşan ağ olduğunu görebiliyoruz. İncelenen üç ağda minibüs ağının ulaşamadığı tek ilçe Adalar ilçesi olarak önümüze çıkıyor ancak bu ağ 35 ilçeye ulaşabiliyor. Bu üç ağında ulaştığı toplamda 36 ilçe olmasına rağmen İstanbul’daki 39 ilçeden 3’üne ulaşamıyor. Bu 3 ilçe ise Silivri, Çatalca ve Şile ilçeleri. Bu ilçelerin otobüs ağı olmadan sisteme dahil olamadıklarını görüyoruz. Minibüs ağlarından yola çıkarak Asya yakasının yapısının çok merkezli bir yapıya sahip olduğunu da görebiliyoruz, Avrupa yakasının ise bu ağda lineer bir yapısının olduğunu ve bu hata bağlı ilçelerin uçlara doğru değerlerinin azaldığını görebiliyoruz.

Bir önceki grafiğin aynısı otobüs hatlarının çıkartılmış şekliyle görüntülendiğinde bir çok bağlantının kesildiğini görüyoruz.

Sadece otobüs dışındaki ulaşım araçlarının gittiği ileçeleri alıp Spring Embedded algoritmasını ve merkeziyet algoritmalarını tekrar uygularsak aşağıdaki gibi bir grafik ortaya çıkar. Aşağıdaki grafikte Zeytinburnu’nun en merkezi ilçe olduğunu görebiliriz. Bir diğer ilginç durum ise Beyoğlu, Fatih, Kağıthane, Beşiktaş gibi ilçelerin Kadıköy, Üsküdar ve Beykoz gibi Asya’daki ilçelere yakınlığıdır.

Yandaki çizgede otobüs, vapur, minibüs ve dolmuş bilgileri görüntüleniyor.

Düğümlerin büyüklükleri onlara gelen ve çıkan bağ sayısına göre değişiyor. Düğümlerin renkleri ise merkeziyete göre, kırmızı en yüksek, yeşil en düşük, olacak şekilde gösteriliyor. Bağların kalınlıkları bağ merkeziyetine göre değişiyor. Renkleri ise ulaşım tipine göre. Yerleşim Spring Embedded algoritmasına göre yapıldı.

Bu çizgede aynı düğüme geri dönen bağlar dikkate alınmadı.

Vapur, minibüs ve dolmuş hatlarının eklenmesiyle en merkezi ilçelerin değiştiğini görüyoruz. Beykoz ve Eyüp yerine Kadıköy ve Fatih en merkezi yerleşimler oluyor.

Image

Sayasaya çalışmasının devamı olarak İstanbul Büyükşehir Belediyesi’inden alınan İstanbul Minibüs Hatları planlarından  minibüs hatları ile bağlanan ve başlayıp-sonlandığı ilçeleri kentin ağ görselleştirilmesine dahil ediyoruz. Minibüs hatlarının ilçe sınırlarına göre bağlantıya geçtikleri ilçeleri hattına göre sıralayıp .xml dosyasına işledik. Hali hazırda 122 hat planı bulunuyor ve her hat kendi içinde farklı güzergahlarda çeşitlenebiliyor, bu çeşitlenmelerle 325 adet farklı güzergah tespit ettik. Bu minibüs hatları, çalışmanın bir önceki aşaması olan otobüs ağı görselleştirmesine ekleyerek oluşan farklılıkları inceliyeceğiz.

Image