Mülteci Destek Derneği (MUDEM)
Saha ofislerinde gerçekleştirdiği doğrudan koruma hizmetleri ile mülteci hakları alanında uçtan uca destek sağlayan nadir kuruluşlardandır. Dijital varlığı, mülteci ve ev sahibi toplum arasındaki diyalogu güçlendirmeye yönelik empati odaklı bir dile sahiptir.
- Hassas gruplar odaklı koruma
- Sosyal uyum tesisleri
- Mobil saha ekipleri

Mülteci Destek Derneği (MUDEM), akademik tasarım denetiminde 64/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (81); görece geliştirilebilir alanları teknik altyapı (51) ve etkileşim tasarımı (51).
Mülteci Destek Derneği (MUDEM), tarafından tasarlanan bu Mülteci & Göçmen Hakları platformu olarak 64/100 puan alarak "Güçlü Temel" kategorisinde değerlendirilmiştir. Mülteci Destek Derneği (MUDEM), 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
Mülteci Destek Derneği (MUDEM) bu kategoride 13 puan üzerinde — sektör ortalaması 51/100. En iyi %16 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.

