TÜBA (Türkiye Bilimler Akademisi)
Akademik ağırlığı yüksek, bilimsel faaliyetlerin ve ödül programlarının merkez üssüdür. Modern ve temiz tasarımı, bilimsel yayınların dijital erişimini kolaylaştırarak kullanıcıya akademik bir atmosfer sunar.
- Akademik ödül programları
- Bilimsel sözlük ve yayın portalları
- Dijital bülten sistemi

TÜBA (Türkiye Bilimler Akademisi), akademik tasarım denetiminde 56/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve marka kimliği (74); görece geliştirilebilir alanları teknik altyapı (47) ve etkileşim tasarımı (51).
TÜBA (Türkiye Bilimler Akademisi), tarafından tasarlanan bu Ulusal Bilim Akademisi platformu olarak 56/100 puan alarak "Gelişime Açık" düzeyinde değerlendirilmiştir. TÜBA (Türkiye Bilimler Akademisi), dijital platformlar arasında fonksiyonel bir yapıya sahip olup temel kullanıcı akışlarını karşılamaktadır. Bununla birlikte genel kullanıcı deneyimini olumsuz etkileyen görsel tutarsızlıklar, performans açıkları ve erişilebilirlik eksiklikleri tespit edilmiştir; sistematik bir tasarım revizyonu dönüşüm oranlarını anlamlı ölçüde iyileştirecektir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Kırmızı enerji, aciliyet ve güçlü eylem çağrısı iletir. E-ticaret ve sağlık sektörlerinde dikkat çekici etkisi deneysel psikoloji çalışmalarıyla kanıtlanmıştır. (Birren, 1969)
6 teknoloji bileşeni tespit edildi.
"Dengeli sıcak palet güven ve yakınlık hissi veriyor; kullanıcıyla duygusal bağ kurma potansiyeli yüksek."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Ulusal Bilim Akademisi
TÜBA (Türkiye Bilimler Akademisi) bu kategoride 8 puan üzerinde — sektör ortalaması 48/100. En iyi %67 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.

