Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi GAUM
ASBÜ, sosyal bilimler temalı bir üniversite olarak göç gibi disiplinlerarası bir alanda uzmanlaşmış merkezlerle öne çıkar. GAUM, güncel göç süreçlerini hem akademik hem de saha araştırmalarıyla takip eder. Sitenin sağladığı bilgi akışı, araştırmacılar ve politika geliştiriciler için kritik bir referans kaynağıdır.
- Disiplinlerarası göç çalışmaları
- Saha ve kuramsal araştırma dengesi
- Güncel akademik duyurular

Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi GAUM, akademik tasarım denetiminde 31/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (97) ve teknik altyapı (58); görece geliştirilebilir alanları hareket tasarımı (28) ve marka kimliği (44).
Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi GAUM, tarafından tasarlanan bu Disiplinlerarası Araştırma Merkezi platformu olarak 31/100 puan ve "Dönüşüm Aşaması" değerlendirmesiyle kayıt altına alınmıştır. Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi GAUM, dijital sektörde rekabetçi bir konuma ulaşabilmek için kapsamlı bir tasarım ve teknik yatırıma ihtiyaç duymaktadır. kullanıcıların temel beklentileri olan hız, okunabilirlik ve görsel netlik kriterlerinde önemli geliştirme alanları saptanmıştır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Turuncu yaratıcılık ve erişilebilirliği dengeler. Gençlik odaklı markalarda yüksek güven ve etkileşim skorları ürettiği gözlemlenmiştir. (Birren, 1969)
"Minimalist sıcak palet odak ve netliği ön plana çıkarıyor; sözsüz lüks çağrışımı var."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Disiplinlerarası Araştırma Merkezi
Ankara Sosyal Bilimler Üniversitesi GAUM bu kategoride 11 puan altında — sektör ortalaması 42/100. En iyi %80 dilimindedir.
Benzer Skorlu Siteler


Ölçüm ortamı hakkında: Teknik performans için öncelik CrUX (Chrome User Experience Report — gerçek kullanıcıların canlı saha verisi); CrUX verisi yoksa Lighthouse(kontrollü lab/test ortamı) kullanılır. Bu iki ortam farklı koşullarda ölçtüğü için bazı metrikler birbirinden ayrışabilir — örneğin sunucu yanıtı (TTFB) lab'da hızlı görünürken, gerçek kullanıcıların içerik boyaması (LCP) ağ ve cihaz koşulları nedeniyle daha yavaş çıkabilir. Her iki değer de doğrudur; yalnızca farklı pencerelerden bakar.