TESEV
Toplumsal sorunlara çözüm odaklı, sivil toplum merkezli bir bakış açısı sunar. Özellikle kent yönetişimi, afet yönetimi ve toplumsal cinsiyet eşitliği konularındaki raporları, sosyoloji ve toplum araştırmaları literatürüne nitelikli katkılar sağlar. Vakıf yapısı gereği, toplumsal sorunları katılımcı bir yaklaşımla ele alması onu özgün kılar.
- Kent yönetişimi ve sürdürülebilirlik odaklı saha çalışmaları
- Dijital politika ve şeffaflık alanlarında özgün raporlar
- Göç ve toplumsal cinsiyet eşitsizliği gibi kritik sosyal konularda uzmanlık

TESEV, akademik tasarım denetiminde 55/100 puan alarak bağımsız denetimden geçti. En güçlü yönleri akıcılık (99) ve görsel kararlılık (79); görece geliştirilebilir alanları hareket tasarımı (28) ve içerik (38).
TESEV, Eva tarafından tasarlanan bu Sosyoloji & Toplum Araştırma platformu olarak 55/100 skorla "Gelişime Açık" kategorisinde yer almaktadır. kullanıcıların bakış açısından genel kullanıcı deneyimini kısıtlayan çeşitli tasarım kararları gözlemlenmiştir. Hasler-Süsstrunk renk metriği alt sınırlarda seyrederken Fitts Yasası etkileşim verimliliği yetersiz bulunmuştur; hedefli bir UX dönüşümüyle önemli kazanımlar elde edilebilir.
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)
"Minimalist sıcak palet odak ve netliği ön plana çıkarıyor; sözsüz lüks çağrışımı var."
Bu siteye 1 ajans katkı verdi
Karşılaştır & İzle
Sektör ortalamasıyla karşılaştırma ve tarihsel skor değişimi.
Sosyoloji & Toplum Araştırma
TESEV bu kategoride 5 puan altında — sektör ortalaması 60/100. En iyi %81 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.

