İfade Özgürlüğü Derneği (İFÖD)
İşkence ve kötü muamelenin dijital ve kamusal alandaki yansımalarını (sansür, ifade kısıtlamaları) izlemede Türkiye'nin en aktif platformudur. Raporları, dijital hakların korunması adına kritik birer veri kaynağıdır; sitenin bilgiye erişimi kolaylaştıran minimal ve teknik odaklı yapısı, izleme faaliyetlerinin ciddiyetini yansıtmaktadır.
- İnternet sansürü ve engelleme izleme
- Akademik ve basın özgürlüğü raporları
- Dijital hak savunuculuğu

İfade Özgürlüğü Derneği (İFÖD), akademik tasarım denetiminde 50/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (96) ve görsel kararlılık (94); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (31) ve estetik (37).
İfade Özgürlüğü Derneği (İFÖD), tarafından tasarlanan bu İşkence Karşıtı platformu olarak 50/100 skorla "Gelişime Açık" kategorisinde yer almaktadır. kullanıcıların bakış açısından genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çeşitli tasarım kararları gözlemlenmiştir. Hasler-Süsstrunk renk metriği alt sınırlarda seyrederken Fitts Yasası etkileşim verimliliği yetersiz bulunmuştur; hedefli bir UX dönüşümüyle önemli kazanımlar elde edilebilir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Camgöbeği tazelik ve yenilik hissi verir. Teknoloji girişimlerinde geleneksel maviden farklılaşarak özgün ve çağdaş bir marka sesi oluşturur. (Birren, 1969)
WordPress CMS üzerine kurulu. Plugin ve tema ekosistemiyle geliştirilmiş.
"Minimalist nötr palet zamansız estetik sunar; içeriğin öne çıkmasına izin veriyor."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
İşkence Karşıtı
İfade Özgürlüğü Derneği (İFÖD) bu kategoride 6 puan altında — sektör ortalaması 56/100. En iyi %89 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.

