Türkiye İbadethane Rehberi
Toplumsal hafızayı dijital bir atlasa dönüştüren proje, farklı inançların mekanlarını tek bir arayüzde buluşturarak yüksek bir dijital erişilebilirlik değeri sunar. Tasarımında kullanılan harita tabanlı UX, kullanıcıların ibadethaneleri hem tarihsel hem de mekânsal olarak keşfetmesini sağlar.
- Çoklu inanç mekânı haritası
- Tarihsel ve mimari veri entegrasyonu
- Kullanıcı dostu coğrafi arayüz

Türkiye İbadethane Rehberi, akademik tasarım denetiminde 66/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (100) ve görsel kararlılık (95); görece geliştirilebilir alanları estetik (37) ve marka kimliği (44).
Türkiye İbadethane Rehberi, tarafından tasarlanan bu Büyük Cami & İbadethane platformu olarak 66/100 skorla "Güçlü Temel" düzeyinde değerlendirmeye alınmıştır. genel kullanıcı deneyimini destekleyen altyapı kurulu olup kullanıcıların temel beklentileri karşılanmaktadır. Ancak görsel ağırlık dağılımı, renk psikolojisi ve etkileşim akışı üzerine yürütülecek sistematik bir tasarım çalışması, platformun rekabetçiliğini artıracaktır.
Tasarım Denetimi
Hasler-Süsstrunk renk teorisi, Gestalt ilkeleri ve Fitts Yasası ile hesaplamalı analiz.
Nötr ve dengeli bir renk paleti benimseniyor. Minimalist yaklaşım profesyonellik, içerik önceliği ve zamansız bir estetik iletir. Birden fazla renkli sektörde bu duruşun güven artırıcı etkisi gözlemlenmektedir. (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.
Büyük Cami & İbadethane
Türkiye İbadethane Rehberi bu kategoride 1 puan üzerinde — sektör ortalaması 65/100. En iyi %45 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.

