Gönül Bağı

Proje Hakkında

Gönül Bağı, Türkiye'deki gönüllülük ekosisteminin en büyük sorununa çözüm getirmek amacıyla geliştirilen kapsamlı bir sosyal etki platformudur. Ülkemizde 120.000'den fazla aktif sivil toplum kuruluşu bulunmasına rağmen, gönüllü-STK eşleştirmesi hâlâ büyük ölçüde informal ağlara ve sosyal medya paylaşımlarına bağımlıdır. Bu durum hem gönüllülerin doğru projeleri bulmasını zorlaştırmakta hem de STK'ların nitelikli gönüllülere ulaşmasını engellemektedir. Platform, gelişmiş yapay zekâ destekli eşleştirme algoritması sayesinde gönüllülerin ilgi alanları, becerileri, lokasyonu ve müsaitlik takvimini analiz ederek en uygun STK projelerini önermektedir. Gönüllüler profillerini oluşturduktan sonra, yakınlarındaki etkinlikleri harita üzerinde görebilir, tek dokunuşla başvurabilir ve katılım sonrası otomatik saat takibi ile gönüllülük sertifikası alabilir. STK tarafında ise kuruluşlar etkinlik oluşturabilir, gönüllü çağrısı yayınlayabilir, başvuruları yönetebilir ve katılım verilerini detaylı raporlar halinde takip edebilir. Özellikle afet dönemlerinde hızlı mobilizasyon modu aktifleşerek, belirli bölgedeki tüm gönüllülere acil çağrı gönderilebilmektedir. Uygulama ayrıca kurumsal gönüllülük programlarını da desteklemektedir. Şirketler çalışanlarının gönüllülük saatlerini takip edebilir, departman bazında sosyal sorumluluk raporları çıkarabilir ve yıllık sürdürülebilirlik hedeflerini ölçümleyebilir. Bu özellik, kurumsal sosyal sorumluluk bütçelerinin verimli kullanılmasına önemli katkı sağlamaktadır.

Özellikler

Süreç

Zorluklar & Çözümler

Teknik Detaylar

Uygulama MVVM-C (Model-View-ViewModel-Coordinator) mimarisi üzerine inşa edildi. Her ekran bağımsız bir Coordinator tarafından yönetiliyor ve navigation akışı merkezi olarak kontrol ediliyor. ViewModel'ler Combine framework ile reaktif veri akışı sağlıyor ve View katmanı tamamen pasif tutuluyor. Eşleştirme motoru, Swift Accelerate framework kullanılarak optimize edilmiş vektörel hesaplamalar yapıyor. Beceri vektörleri Float32 dizileri olarak temsil ediliyor ve SIMD operasyonları ile cosine similarity O(n) karmaşıklıkta hesaplanıyor. Coğrafi yakınlık skoru CLLocation haversine formülüyle, müsaitlik örtüşmesi ise DateInterval intersection API'si ile hesaplanıyor. Harita katmanı MKClusterAnnotation protokolü üzerinde özelleştirildi. Cluster boyutları zoom seviyesine göre dinamik ayarlanıyor: düşük zoom'da 80pt, yüksek zoom'da 40pt cluster radius kullanılıyor. Her cluster annotation view, içindeki etkinlik kategorilerinin oranını gösteren mini pasta grafik render ediyor. Push notification sistemi üç katmanlı yapıda çalışıyor: normal bildirimler UNUserNotificationCenter ile, acil çağrılar UNNotificationInterruptionLevel.critical ile ve sessiz güncellemeler background push ile işleniyor. Afet modu aktifleştiğinde APNs priority 10 ile anında teslim sağlanıyor. Veri katmanı Core Data ve CloudKit senkronizasyonu üzerine kurulu. NSPersistentCloudKitContainer ile otomatik iCloud sync yapılırken, offline senaryolar için NSFetchedResultsController ile yerel veri akışı korunuyor. Conflict resolution için server-wins stratejisi uygulanıyor.

Araştırma Notları

Proje araştırma aşamasında Türkiye'deki gönüllülük ekosistemini derinlemesine analiz ettik. TÜİK verilerine göre Türkiye'de yetişkin nüfusun sadece %7.5'i düzenli gönüllülük faaliyetinde bulunuyor, bu oran AB ortalaması olan %24'ün oldukça altında. Ancak afet dönemlerinde informal gönüllülük patlaması yaşanıyor — 2023 depremlerinde tahminen 2 milyon kişi bir şekilde gönüllü yardımda bulundu. Rakip analizi kapsamında PointsOfLight (ABD), Do-it (İngiltere) ve GoVolunteer (Almanya) platformlarını inceledik. Bu platformların ortak zayıflığı, eşleştirme sürecinin tamamen kullanıcı aramaya dayalı olmasıydı. AI destekli proaktif öneri sunan bir platform, özellikle Türkiye gibi gönüllülük kültürü gelişmekte olan pazarlarda fark yaratıcı olacaktı. STK temsilcileriyle yapılan 35 derinlemesine görüşmede en sık dile getirilen sorun, gönüllü devamsızlığıydı. Etkinliklere kaydolan gönüllülerin ortalama %40'ı katılmıyordu. Bu soruna çözüm olarak gamification ve commitment device mekanizmaları (ön hatırlatma, arkadaş eşleştirme, streak sistemi) tasarlandı. KVKK ve GDPR araştırmasında özellikle gönüllü konum verisinin işlenmesi konusunda detaylı hukuki danışmanlık alındı. Konum verisi sadece etkinlik eşleştirme anında işleniyor ve sunucu tarafında saklanmıyor; tüm coğrafi hesaplamalar cihaz üzerinde yapılıyor.

Tasarım Süreci

Tasarım süreci, 120 gönüllü ve 25 STK temsilcisini kapsayan kapsamlı kullanıcı araştırmasıyla başladı. Persona çalışmasında dört ana gönüllü profili belirlendi: üniversite öğrencisi (kariyer odaklı), genç profesyonel (networking odaklı), emekli (toplumsal katkı odaklı) ve kurumsal çalışan (CSR odaklı). Her persona için ayrı journey map çıkarıldı. Bilgi mimarisi card sorting yöntemiyle test edildi. İlk tasarımda kategoriler STK türüne göre gruplandırılmıştı ancak kullanıcı testlerinde gönüllülerin etkinlik türüne (eğitim, çevre, sağlık, hayvan hakları) göre düşündüğü ortaya çıktı. Navigasyon yapısı buna göre yeniden düzenlendi. Prototipleme Figma üzerinde yapıldı ve 3 iterasyon geçirdi. İlk iterasyonda harita merkezdeydi ancak A/B testinde kart listesi görünümünün %35 daha fazla etkinlik keşfine yol açtığı görüldü. Final tasarımda harita ve liste arasında geçiş yapılabilen hibrit bir yapı benimsendi. Renk paleti ve marka kimliği, sıcaklık ve güven duygusunu vurgulamak üzere coral-rose tonlarında tasarlandı. Erişilebilirlik testlerinde contrast oranlarının AA seviyesini karşıladığı doğrulandı. İkonografi seti, gönüllülük kavramını evrensel sembollerle ifade eden özel çizimlerden oluşuyor. Tipografi sistemi SF Pro Display ve SF Pro Text kombinasyonuyla iOS platformuna özgü tutarlılık sağlıyor.

Sonuçlar & Etki

Gönül Bağı lansmanından bu yana Türkiye genelinde 2.000'den fazla STK platforma kayıt oldu ve 50.000'i aşkın aktif gönüllü profili oluşturuldu. İlk yılda toplamda 180.000 gönüllülük saati kaydedildi ve bu rakam yılın ikinci yarısında %65 artış gösterdi. Eşleştirme algoritmasının doğruluk oranı başlangıçtaki %72'den, kullanıcı geri bildirim döngüsüyle %89'a yükseldi. Gönüllülerin %78'i algoritmadan gelen ilk üç öneriden birine başvuruda bulunuyor. STK'ların etkinlik doluluk oranı platform öncesi ortalama %45 iken, Gönül Bağı üzerinden oluşturulan etkinliklerde %82'ye çıktı. Afet mobilizasyon modu 2023 Kahramanmaraş depremlerinde gerçek koşullarda test edildi. İlk 72 saatte 12.000 gönüllüye acil çağrı gönderildi ve %34'ü (4.080 kişi) aktif olarak sahaya yönlendirildi. Push notification teslim oranı %97.2 olarak ölçüldü ve ortalama teslim süresi 3.4 saniyeydi. Kurumsal tarafta 45 şirket gönüllülük programlarını platforma taşıdı. Bu şirketlerin çalışanları arasında gönüllülük katılım oranı ortalama %28'den %51'e yükseldi. App Store'da Sosyal Ağ kategorisinde Türkiye'de en çok indirilen ilk 50 uygulama arasına girdi.

Öğrenilen Dersler

Bu projede en önemli öğrenimim, sosyal etki odaklı uygulamaların teknik mükemmellik kadar kullanıcı güven inşasının da kritik olduğuydu. Gönüllülerin kişisel bilgilerini paylaşması için platformun güvenilirliğine inanmaları gerekiyor. Bu nedenle onboarding sürecinde veri güvenliği ve gizlilik politikalarını şeffaf şekilde sunmak, dönüşüm oranını doğrudan etkiledi. Eşleştirme algoritmasının ilk versiyonu tamamen beceri ve lokasyon bazlıydı ancak kullanıcı araştırmalarında gönüllülerin motivasyonlarının çok farklı olduğunu keşfettik. Bazıları kariyer gelişimi için, bazıları sosyal bağ kurmak için, bazıları ise tamamen altruistik nedenlerle gönüllü oluyor. Motivasyon faktörünü algoritmaya eklemek eşleştirme kalitesini %23 artırdı. Afet senaryosu testleri bize normal load testing'in yetersiz kaldığını öğretti. Afet anında kullanıcı davranışı tamamen değişiyor: aynı anda binlerce kişi konum güncellemesi gönderiyor, push notification'lar cascade etkisi yaratıyor ve backend'de beklenmedik hotspot'lar oluşuyor. Chaos engineering prensiplerini benimseyerek rastgele servis kesintileri simüle ettik ve sistemin graceful degradation kapasitesini test ettik. Kurumsal entegrasyonda öğrendiğimiz en değerli ders, B2B API tasarımında geriye dönük uyumluluk garantisinin ne kadar önemli olduğuydu. İlk versiyonda breaking change yaptığımızda 3 kurumsal müşterinin entegrasyonu bozuldu ve güven kaybı yaşandı.