Turkish Folk Music Archive
Akademik bir titizlikle hazırlanan bu site, Türk folk müziğinin etnografik yapısını dijital bir veritabanı ile kayıt altına almaktadır. Görselliğin ötesinde içerik odaklı bir UX tasarımı ile araştırmacılar ve müzikseverler için somut bir değer üretmektedir. Kategorinin en önemli akademik kaynağı olarak kabul edilir.
- Etnografik arşiv
- Akademik saha verileri
- Sistematik müzik kategorizasyonu

Turkish Folk Music Archive, akademik tasarım denetiminde 46/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve içerik (89); görece geliştirilebilir alanları marka kimliği (42) ve teknik altyapı (53).
Turkish Folk Music Archive, tarafından tasarlanan bu Folk & Dünya Müziği platformu olarak 46/100 skorla "Dönüşüm Aşaması" kategorisinde raporlanmıştır. kullanıcıların beklentilerini karşılayan temel etkileşim akışları henüz tam olarak olgunlaşmamıştır; genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çok sayıda tasarım açığı mevcuttur. Renk teorisi, tipografik hiyerarşi, Fitts Yasası etkileşim metrikleri ve WCAG erişilebilirlik standartları başta olmak üzere geniş kapsamlı bir dönüşüm planı önerilmektedir.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Mavi güvenilirlik, otorite ve sakinliği kodlar. B2B ve kurumsal kimlikte dünya genelinde en yaygın tercih edilen tonlamadır; bilinçsiz güven oluşturma gücü yüksektir. (Birren, 1969)
"Dengeli soğuk tonlar profesyonellik ve güvenilirlik mesajı iletiyor; kurumsal algı başarılı."
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Folk & Dünya Müziği
Turkish Folk Music Archive bu kategoride 10 puan altında — sektör ortalaması 56/100. En iyi %100 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.

