Urban transformation refers to the whole of actions put to continuously improve physical, social, economic, and environmental conditions of an urban area experiencing deterioration and collapse, via systematic and integrated approaches. Due to the losses induced by earthquakes in the 21st century and the current structure stocks having been deteriorated or affected by earthquakes in our country, transformation of urban structures requires a proactive approach. In order to take the necessary measures against the life and property loss, determining risky areas by prioritization is of critical importance. Within the context of urban transformation, the necessity of evaluating a large number of parameters and challenges in determination of weights negatively affect the detection process. For this purpose, a causal graphs-based model is presented in this dissertation, to investigate for examining the parameters used in detection of individual masonry structures. The number of parameters is reduced by selection based on the features of parameters used in risk detection via logistic regression analysis during the preliminary stages of the model. Relations between the selected parameters are determined via path analysis, and causality structure representing cause and effect relations between two parameters, and showing either direct or indirect effect of the independent variable on the dependent variable is developed and transferred on graphs. In establishment of causal relation model, both the statistical analysis results and theory are evaluated together. While the correct classification rate is 89% in the analyses conducted using only direct effect coefficients of the chosen parameters, this rate is increased to 96% once the direct effects are also taken into consideration with the developed causal graph model. With this model, by optimizing the weeks-long detection process necessitating field work, data acquisition from the structure, and simulation steps, gathering information on the risk situation of the structure, either Risky or Risk-free, is provided. The results reveal that the approach proposed in this dissertation performs risky structure predictions with high accuracy, can be used for pre-assessment, and model's effectiveness and classification performance are acceptable according to engineering and scientific literature. By contributing to the decision process with the pre-assessment model developed, it is aimed to reduce the risk assessment period and cost, as well as the damages that may take place on the structure. The approach developed form the analyses performed considering structures located at four different citys performs risk assessment via the parameters reduced through the developed software. The main disadvantage of rapid and pre-assessment techniques is that they are limited to one region. In this regard, the characteristic and updateability of the used dataset are highly important in development of the methodology. The method is calibrated via new data entry and updating of the effect weights of newly added regions. Updating of the database and thus the weights between parameters are important in reducing limitations of the methodology.

Kentsel dönüşüm, bozulma ve çökme olan bir kentsel alanın fiziksel, toplumsal, ekonomik ve çevresel koşullarının sistematik ve bütünleşik yaklaşımlar ile sürekli iyileştirilmesine yönelik olarak uygulanan eylemlerin tamamı şeklinde ifade edilmektedir. Ülkemizde 21. Yüzyılda meydana gelen depremler sonucu oluşan kayıplar ve ülkemiz mevcut yapı stokunun büyük çoğunluğunun bozulmaya uğramış ya da deprem etkisi altında olması nedeniyle, kentsel yapının dönüşümünde proaktif bir yaklaşım benimsenmesi gerekmektedir. Bu nedenle meydana gelebilecek can ve mal kaybına karşı maksimum önlem alabilmek için risk teşkil eden alanların önceliklendirilerek belirlenmesi son derece önemli bir konudur. Kentsel dönüşüm kapsamında risk tespiti için değerlendirilmesi gereken parametre sayısının çok olması ve önem ağırlıklarının belirlenmesindeki zorluklar tespit sürecini olumsuz yönde etkilemektedir. Bu amaçla tezde, kentsel dönüşüm kapsamında değerlendirilen tekil yığma yapıların risk tespitinde kullanılan parametrelerin irdelenmesi için nedensel çizge tabanlı bir model önerilmiştir. Model ön hazırlık aşamasında, lojistik regresyon analizi ile risk tespitinde kullanılan parametreler arasından öznitelik seçimi yapılarak parametre sayısı indirgenmiştir. Seçilen parametrelerin aralarındaki ilişkiler iz analizi yöntemiyle değerlendirilerek, iki değişken arasındaki neden-sonuç ilişkisini ifade eden, bağımsız değişkenin bağımlı değişken üzerinde doğrudan ya da dolaylı etkisi olduğunu gösteren nedensellik yapısı kurulmuş ve çizgelere aktarılmıştır. Nedensel ilişki modelinin kurulmasında istatistiksel analiz sonuçları ve bilimsel veriler birlikte değerlendirilmiştir. Seçilen parametrelerin sadece doğrudan etki katsayıları kullanılarak yapılan doğru sınıflandırma oranı %89 iken, oluşturulan nedensel çizge modeli ile doğrudan ilişkilerin de analize dahil edilmesi sonucunda bu oran %96'ya yükselmiştir. Model sayesinde, saha çalışması, yapıdan veri toplanması ve simülasyon adımları ile haftalar süren risk tespit süreci optimum hale getirilerek, yapının risk durumu (Riskli/Risksiz) hakkında bilgi edinilmesi sağlanmaktadır. Elde edilen sonuçlara göre çalışmada önerilen yöntemin riskli yapı tahminini yüksek doğrulukla gerçekleştirdiği ve ön değerlendirme aşamasında kullanılabileceği, model verimlilik ve sınıflandırma performansının mühendislik ve literatür açısından kabul edilebilir olduğu görülmektedir. Buna göre oluşturulan ön değerlendirme modeli ile karar sürecine katkı sağlayarak, risk tespiti zaman ve maliyetlerinin ve bu süreçte yapıda meydana gelen tahribatın azaltılması amaçlanmaktadır. Dört farklı şehirde yer alan binalar dikkate alınarak yapılan analizler sonucunda geliştirilen yöntem, hazırlanan yazılım sayesinde indirgenmiş parametreler ile risk tespitini gerçekleştirmektedir. Hızlı ve ön değerlendirme tekniklerinin en büyük dezavantajı belirli bir bölge ile sınırlı olmasıdır. Bu nedenle metodolojinin geliştirilmesinde kullanılan veri setinin karakteristiği ve güncellenebilirliği oldukça önemlidir. Yazılımda veri tabanına yeni veri girişi ile eklenen yeni bölgelerin ağırlıkları güncellenerek, yöntem kalibre edilmektedir. Veri tabanının ve buna bağlı olarak parametreler arasındaki önem ağırlıklarının güncellenmesi yöntem sınırlılıklarının azaltılması açısından önemlidir.