İnsan Kaynağını Geliştirme Vakfı (İKGV)
Türkiye'deki göç süreçlerinin tarihsel gelişimine tanıklık etmiş ve uzmanlaşmış kadrosuyla mülteci hakları savunuculuğunda kurumsal bir referans noktasıdır. Sitesi, köklü geçmişini modern dijital erişilebilirlik ilkeleriyle birleştirmiştir.
- Köklü saha tecrübesi
- İnsan kaynağı geliştirme
- Kurumsal süreklilik

İnsan Kaynağını Geliştirme Vakfı (İKGV), akademik tasarım denetiminde 63/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri görsel kararlılık (98) ve akıcılık (95); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (28) ve estetik (31).
İnsan Kaynağını Geliştirme Vakfı (İKGV), tarafından tasarlanan bu Mülteci & Göçmen Hakları platformu olarak 63/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. İnsan Kaynağını Geliştirme Vakfı (İKGV), dijital dijital alan içinde güçlü bir temel üzerine inşa edilmiş olmakla birlikte genel kullanıcı deneyimini sınırlayan belirli tasarım kararları dikkat çekmektedir. Renk kontrastı, tipografik hiyerarşi ve etkileşim yoğunluğu alanlarında odaklanmış iyileştirmeler kullanıcı deneyimini belirgin ölçüde ilerletecektir.
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)
4 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Soğuk minimal palet berraklık ve hassasiyet mesajı veriyor; premium B2B algısı güçlü."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Mülteci & Göçmen Hakları
İnsan Kaynağını Geliştirme Vakfı (İKGV) bu kategoride 12 puan üzerinde — sektör ortalaması 51/100. En iyi %26 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.

