17 Temmuz 2022 Pazar

Gastronomide Robotik Uygulamalar Ve Yapay Zeka

Gastronomide Robotik Uygulamalar Ve Yapay Zeka

Şeyma Bozkurt Uzan*-1, 

Yaşar Sevimli-2

 

ÖZET

 

Robotik ise insanlar tarafından yapılan görevleri yerine getirmek için robotların yapımı, tasarımı ve kullanımı ile ilgilenen yapay zekâ alt alanıdır. Çalışmada robotik ve gastronomi alanının kesiştiği çalışmaları ve gastronomi sektöründe kullanılan robot şefleri ele almak amaçlanmıştır. Çalışmada literatür taranmıştır. Literatürün kısıtlı olması nedeniyle gastronomi ve robotik alanıyla doğrudan ilişkili çalışmalara değinilmiştir.  

 

Bu çalışmalardan dört tanesi mutfak ve yemek pişirme ile ilgilidir. Diğer dört tanesi ise gastronominin kapsamında değerlendirilebilen servis alanıyla ilgilidir. Çalışmalardan bir tanesinde yiyecek-içecek işletmelerindeki yapay zekâ kullanımı genel olarak ele alınmıştır. İncelenen başka bir çalışmada ise gıda sektöründe robotik alanının geleceği ele alınmıştır. 

 

Ayrıca bu makalede 12 adet robot şefe yer verilmiştir. Mutfaklarda robotların kullanımı; alandan ve personelden tasarruf, işletmenin ilgi çekiciliğinin artması gibi avantajlar sağlamaktadır. İşletmenin pazarlamasında robotik uygulamalar oldukça katkı sağlayacaktır. Mutfaklarda ve literatürde robotik uygulamalarla ilgili çalışmalar artırılarak devam edilmelidir.

 

1. Giriş

 

Endüstri 4.0 veya diğer adıyla 4. Sanayi Devrimi’nin en temel kavramı olan yapay zekanın çok disiplinli yapısından dolayı farklı bakış açılarını içeren birden çok tanımı yapılmıştır. Yapay zekâ üzerine yapılan tanımlamalara bir sonraki bölümde yer verilmiştir ancak genel olarak yapay zekâ, insan beyninin gerçekleştirdiği bilişsel fonksiyonları yerine getiren makineler ve tanımlı hedefler kümesi için gerçek veya sanal ortamları etkileyen tahminler, öneriler veya kararlar verebilen makine tabanlı bir sistem olarak tanımlanabilmektedir (Önder, 2020: 4-5). 

 

Yapay zekâ, kamu politikaları ve hizmetleri için birçok Yapay zekâ, akıllı makineler üretme bilimi ve mühendislik alanı olarak tanımlanmaktadır. Robotik ise insanlar tarafından yapılan görevleri yerine getirmek için robotların yapımı, tasarımı ve kullanımı ile ilgilenen yapay zekâ alt alanıdır. 

 

Çalışmada robotik ve gastronomi alanının kesiştiği çalışmaları ve gastronomi sektöründe kullanılan robot şefleri ele almak amaçlanmıştır. Çalışmada literatür taranmıştır. Liter- atürün kısıtlı olması nedeniyle gastronomi ve robotik alanıyla doğrudan ilişkili çalışmalara değinilmiştir. 

 

Bu çalışmalardan dört tanesi mutfak ve yemek pişirme ile ilgilidir. Diğer dört tanesi ise gastronominin kapsamında değerlendirilebilen servis alanıyla ilgilidir. Çalışma- lardan bir tanesinde yiyecek-içecek işletmelerindeki yapay zekâ kullanımı genel olarak ele alınmıştır. İncelenen başka bir çalışmada ise gıda sektöründe robotik alanının geleceği ele alınmıştır. 

 

Ayrıca bu makalede 12 adet robot şefe yer verilmiştir. Mutfaklarda robotların kullanımı; alandan ve personelden tasarruf, işletmenin ilgi çekiciliğinin artması gibi avantajlar sağlamaktadır. İşletmenin pazarlamasında robotik uygulamalar oldukça katkı sağlayacaktır. Mutfaklarda ve literatürde robotik uygulamalarla ilgili çalışmalar artırılarak devam edilmelidir.

 

yönden önemli etkisi olabilecek bir araştırma ve teknoloji uygulama alanıdır. Devletler daha iyi politikalar tasarlamak, daha iyi kararlar vermek, vatandaşlarla iletişimi ve etkileşimi geliştirmek, kamu hizmetlerinin hızını ve kalitesini iyileştirmek için yapay zekayı kullanmaktadırlar. Yapay zekâ, toplumları geliştirebilecek bir yapıya sahiptir.

 

Bu sebeple yapay zekâ, toplumların stratejilerinde yer almalıdır. Gelişmiş toplumlarda yapay zekâ birçok sektörde uygulama alanı olarak kendine yer bulmuştur. Yapay zeka ulaşım, tarım, finans, pazarlama, reklamcılık, bilim, sağlık, kamu güvenliği gibi birçok sektörde kullanılmaktadır ve fırsatlar sağlamaktadır (Berryhill vd., 2019: 3; OECD, 2019: 47).

 

Çalışmada birçok sektörde kullanılan robotik alanı ve gıda ile ilgili her türlü kapsamlı bilgiyi içeren, yeme içme bilimi ve sanatı olarak tanımlanan gastronomi alanının kesiştiği çalışmaları ele almak amaçlanmıştır. Çalışmada konuyla ilgili literatür taranmıştır. Özellikle Türkçe literatürde robotik ve gastronomi alanının birleştiği çalışmalar sınırlıdır. Yabancı literatürde ise benzer çalışmalar görülmüştür. Türkçe literatür kısıtlı olduğu için yabancı literatürde ise benzer çalışmalar elendiği için araştırmaya on çalışma dahil edilmiştir. 

 

Bu on çalışma seçilirken gastronomi ve gastronomi ile doğrudan ilişkisi olan alt alanları ve robotik alanının kesiştiği çalışmalar dikkate alınmıştır. Ayrıca çalışmada profesyonel mutfaklarda veya hızlı tüketim restoranlarında çalışan gastronomi alanındaki on iki adet robot şefe yer verilmiştir. Çalışmaya mutfaklarda kullanılan tüm robot şefler dâhil edilmeye çalışılmıştır. 

 

Bunun sonucunda on iki robot şefe rastlanmıştır. Robot şefler; pişirebildikleri ürünler, yapabildikleri işler ve bazı teknik özellikleri açısından değerlendirilmiştir.

 

İncelenen akademik çalışmaların ve robot şeflerin gastronominin hangi alanına girdiğini ifade eden bilgiler ise sonuç kısmında verilmiştir. Gastronomi ve robotik alanlarının buluştuğu çalışmaların yapılması ile ilgili önerilerde bulunulmuştur. Literatürdeki çalışmalar incelendiğinde robot şeflerin detaylı olarak incelendiği bir çalışma bulunmamaktadır. 

 

Özellikle Türkçe literatürde gastronomi ve robotik alanlarının doğrudan ele alındığı bir çalışmaya rastlanamamıştır. Bu makalenin gerek literatür taraması sonucu akademik çalışmaları derlemesi, gerekse daha önce detaylı olarak çalışılmamış olan robot şefleri incelemesi nedeniyle önemli bir kaynak niteliğinde olması hedeflenmektedir.

 

2. Kavramsal Çerçeve 2.1. Gastronomi

 

Gastronomi terimi, etimolojik olarak Yunanca gaster (mide) ve nomas (yasa) kelimelerinden türetilmiştir. Kelime anlamı olarak gastronomi, mideyi düzenlemenin kanunu ya da sanatı anlamına gelir (Lilholt, 2015: 4). Türk Dil Kurumu (TDK) gastronomiyi, yemeği iyi yeme merakı ve sağlığa uygun, iyi düzenlenmiş, hoş ve lezzetli mutfak, yemek düzeni ve sistemi şeklinde açıklamıştır.

 

Gastronomi kelimesinin en eski kullanımı M.Ö 4. yüzyıla kadar dayanmaktadır. Yunan şair Arkhestratos tarafından yazılan gastronomi kitabı, günümüze kadar tam olarak korunamamış bir aşçılık sanatı kitabıdır. İsminde gastronomi kelimesinin geçtiği ilk kitap ise Joseph Berchoux tarafından 1801 yılında yazılmıştır. 

 

Fransızca olarak yazılan kitabın adı Türkçeye “Gastronomi ya da Sofradaki Tarla İnsanı” olarak çevrilmiştir. 1823’te Physiologiedugoûtou Méditations de gastronomietranscendante kitabında yaptığı tanımlamayla Jean Anthelme Brillat-Savarin, gastronomi kelimesinin gerçek mucidi olmuştur (Vitaux, 2019: 13-14). 

 

Türkçeye “Lezzetin Fizyolojisi ya da Yüce Mutfak Üzerine Düşünceler” olarak çevrilen kitapta Savarin (2009: 61) gastronominin insan beslenmesinde oluşan soruların cevabını veren kapsamlı bilgi kaynağı olduğunu belirtmiştir. Gastronominin amacı: İnsan yaşamının sürmesi için insana en iyi gıdayı sunmaktır.

 

Gastronomi bu hedefe belli ilkelere uyarak varır. Bu ilkeler; yenilebilir yiyeceğin aranması, bulunması ve hazırlanmasıdır.

 

Savarin’den günümüze kadar geçen sürede gastronomi üzerine tanımlamalar, açıklamalar yapılmaya devam etmiştir. Gillespie & Cousins’e (2011: 5) göre, gastronomi açıkça tanımlama sınırı olmayan bir konudur. Gastronomiyi tanımlamak için farklı yaklaşımlar vardır. Taar (2014: 146) çalışmasında gastronomiyi üç yaklaşımda sunmuştur. 

 

Bu yaklaşımların her biri gastronominin gizli olan yönlerini vurgulamaktadır. İlk olarak, gastronomi iyi bir mutfaktır; gastronomi, nesiller boyu ve hassas bir süreç sonucunda şefler tarafından oluşturulan bir mirastır. İkinci olarak, gastronomi yiyeceklerin kalite gibi fiziksel özellikleriyle ilgilenir ve yeme olayını daha derinlemesine anlamak için araştırır. Üçüncü olarak ise; gastronomi kültürün bir parçasıdır. Gastronomi, ev yapımı ve festival yiyeceklerinin yanı sıra bize dünyayı yansıtan gelenekleri içerir ve onları anlamamıza yardım eder.

 

Yiyeceğin bir sanat eseri olarak en iyi ve en güzel şekliyle hazırlanması yaratıcı bir faaliyettir. Bu nedenle gastronomi, kişinin yemek yerken estetik deneyimler elde etmesini sağlayan bir sanat eseridir (Taar, 2014: 146). Gastronomiye Taar gibi sanat penceresinden bakan Baysal & Küçükaslan, (2009: 6) gastronomiyi mutfak sanatı olarak tanımlamışlardır. Mutfak sanatı tıpkı Savarin’in de belirtiği gibi insanların yaşamını en iyi şekilde beslenerek sağlamasıyla aynı amaca hizmet etmektedir.

 

Farklı bilim dallarıyla olan ilişkisi dikkate alındığında gastronomi için yapılan tanımlamaların, açıklamaların fazla olması şaşırtıcı değildir. Pek çok yazarın tanımlamaya girişmesinden görüldüğü üzere, gastronomi tanımlanması zor bir kavram olmasının yanı sıra (Gillespie & Cousins,2011: 2; Sarıışık & Özbay, 2015: 265) farklı bakış açılarıyla ele alınmaya ve gelişmeye devam etmektedir.

 

3. Yapay Zekâ

 

Yapay zekâ terimi ilk olarak 1956 yılında John McCarthy tarafından kullanıldı ve yapay zekâ akıllı makineler üretme bilimi ve mühendisliği olarak tanımlandı. Yapay zekâ, farklı disiplinler tarafından sıkça araştırılan konulardan biridir. Yapay zekanın birçok uygulama alanı bulunmaktadır. Buna bağlı olarak bilim insanları yapay zekanın birçok tanımını yapmışlardır: Yapay zekâ; insanlar gibi düşünebilen, öğrenebilen, bilgi toplayabilen, iletişim kurabilen, nesneleri algılayabilen, işleyebilen akıllı makinelerin ve yazılımların çalışmasını, geliştirilmesini ifade etmektedir (Kuşçu, 2015: 46-47; Kamble & Shah, 2018: 179).

 

Yapay zekâ, bilgisayar modelleri yardımıyla insanlarda zekâ ile ilgili zihinsel fonksiyonları inceleyip formül haline getirmeyi ve bunları yapay sistemlere uygulamayı amaçlayan araştırma alanıdır. Yapay zekâ, bir bilgisayarın, bilgisayar kontrollü bir robotun veya akıllı düşünen bir yazılımın yolunu açan bir bilgisayar bilimi ve mühendislik dalıdır (Yağcı vd., 2005: 5; Choudhary vd., 2016: 3292). 

 

Yapay zekâ, çevresini algılayan ve başarı şansını en üst düzeye çıkaran eylemler yapan akıllı üstlenicilerin araştırılması ve tasarımı ile ilgilenen bilgisayar biliminin bir koludur (Singh vd., 2013: 1). Yapay zekâ, insan beyninin nasıl düşündüğünü, bir sorunu çözmeye çalışırken insanların nasıl öğrendiğini ve karar verdiğini inceler. Daha sonra bu incelemenin sonuçlarını akıllı yazılım ve sistemler geliştirmenin temeli olarak kullanır (Tutorials Point, 2015: 1).

 

Yapay zekanın tarihi hakkında bilgi sahibi olmak için Milattan önceki tarihlere gitmek gerekmektedir. Eski Yunan döneminde insansı robotlar hakkında çeşitli fikirlerin oluştuğu kanıtlanmıştır. Bunun bir örneği, yapay insanlar yaratmak için rüzgârın mitolojiyi yönettiğini söylenen Daedelus’tur. Modern yapay zekâ, filozofların insan düşünce sistemini tanımlamak amacıyla tarihte görülmeye başlamıştır. 

 

1884 yapay zekâ için çok önemli bir tarihtir. Charles Babbage, bu tarihte akıllı davranış sergileyecek mekanik bir makine üzerinde çalışmıştır. Ancak bu çalışmalar sonucunda insan olarak zeki davranışlar sergileyecek bir makine üretemeyeceğine karar verip, çalışmalarını askıya almıştır (Mijwel, 2015: 2).

 

Yapay zekâ çalışmaları özellikle 1950 yılından sonra hız kazanmıştır. 1950 yılında Claude Shannon bilgisayarların satranç oynayabileceği fikrini savunmuştur. Alan Mathison “Turing Bilişim Makineleri ve Zekâ” adlı çalışmasını yayınlamıştır ve akıllı davranış testini işlevsel hale getirmek için Turing Testini tanıtmıştır. 1962’de ilk endüstriyel robot şirketi Unimate kurulmuştur. Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nde 1964’te insanlarla sohbet edebilen Eliza adlı bir program Joseph Weizenbaum tarafından geliştirilmiştir. 

 

1966 yılında ilk elektronik kişi olan Shakey adında kendi eylemlerini gerçekleştirebilen genel amaçlı bir mobil robot üretilmiştir. IBM (International Business Machines; Uluslararası İş Makineleri) şirketinin 1997 yılında ürettiği satranç oynayan bir bilgisayar olan Deep Blue, dünya satranç şampiyonu Garry Kasparov’u yenmiştir. 

 

Massachusetts Teknoloji Enstitüsü’nden Cynthia Breazeal tarafından insanların duygularını algılayan ve yanıtlayan bir robot olan Kısmet 1998 yılında tanıtılmıştır. 1999’da Sony, zaman içinde gelişen becerilere ve kişiliğe sahip, evcil bir köpek şeklinde tasarlanan ilk tüketici robotu Aiobu’yu piyasaya sürmüştür.

 

2000 yılından günümüze kadar olan süreçte yapay zekâ ile ilgili çalışmalar artarak devam etmiştir. 2002’de iRobot firması ilk kez seri olarak Roomba isimli otonom elektrikli süpürgeyi üretmiştir. 2005 yılında Sebastian Thrun’un sürücüsüz arabası Stanley, “DARPA Büyük Mücadelesi” yarışını kazanmıştır. Aynı şekilde bu yılda “Boston Dynamics” firması tarafından dört ayaklı ve ilk askeri robot projesi olan Big Dog üretilmiştir. 

 

2008 yılında Japonya’nın Osaka Üniversitesi’nde sahnelenen “Hataraku Watashi” (Ben İşçi) adlı oyunda “Wakamaru” isimli bir robot oyunculuk yapmıştır. Apple sesli bir ara yüze sahip akıllı bir sanal asistan olan Siri’yi 2011 yılında tanıtmıştır. 2014’te ise Amazon, alışveriş görevini tamamlayan sesli bir asistan olan Alexa’yı geliştirmiştir. Google’ın yapay zekâ birimi Deep Mind tarafından Go oyunu oynayan “Alpha Go” isimli program geliştirilmiştir. Bu program üretildikten bir sene sonra 2016 yılında Go ustası Lee Se-dol’u yenmiştir. 

 

2017’de Kaliforniya Üniversitesi’nde bilgisayar bilimci Alexei Efros ve ekibi eskizleri görüntülere başka bir deyişle taslak çizimleri tablolara dönüştüren Pix2pixisimli bir program tanıtmıştır. Google, kullanıcıların yazdıklarını daha iyi anlamak için BERT isimli yapay zekâ tekniğini 2018 yılında üretmiştir. Bir yapay zekâ araştırma şirketi olan Open AI, 2019 yılında tutarlı metin paragrafları yazabilen GPT-2 isimli bir algoritma oluşturmuştur (Mijwel, 2015: 2-3; Scaruffi, 2019: 19-24).

 

Yapay zekanın tarihi süreci incelendiğinde, yapay zeka bir taraftan gelişirken bir diğer taraftan ise farklı uygulama alanlarında kendine yer edinmiştir. Yukarıda kronolojik olarak sıralanan yapay zekâ çalışmalarının farklı sektörlerde gerçekleştirilmesi bu durumu kanıtlar niteliktedir. Anyanwu’nun (2011) çalışmasında belirttiği ağır sanayi ve uzay, finans, ilaç sektörü, havacılık, meteoroloji, oyun ve oyuncak sektörü gibi alanlar yapay zekâ uygulama alanlarına verilen diğer örneklerdir.

 

Yapay zekâ bazı amaçlara sahiptir. Aydın, (2017: 2) çalışmasında yapay zekanın amaçlarını “bilimsel amaç, eğitim amacı ve mühendislik amaç” olmak üzere üç başlık altında incelemiştir. Yapay zekanın bilimsel amacı; zekanın çalışma ilkelerini, öğrenme ve yaratma stratejilerini, pratik çözüm arama yöntemlerini araştırarak bilgisayar modelleri vasıtasıyla anlamayı içermektedir. 

 

Eğitim amacı; insanlara öğrenme, anlama, problem çözme yeteneği kazandırmak, çeşitli simülasyon yazılımlarıyla bilginin akılda kalıcı olmasını sağlamak gibi amaçlardan oluşmaktadır. Son olarak yapay zekanın mühendislik amacı ise insan gibi düşünen, karar verebilen zeki programlar ve robotlar üretmek, bu üretilen yapay zekâ ürünleriyle insan yaşamını kolaylaştırmak gibi bilgileri kapsamaktadır.

 

Yapay zekanın birçok alt dalı bulunmaktadır. Literatürde bu alt dalları belirten çalışmalar mevcuttur. Yapay zekâ alt dalları; yapay sinir ağları, evrimsel ve genetik hesaplama, görüntü tanıma, robotik, problem çözümü, uzman sistemler, konuşma işleme, doğal dil işleme, makine öğrenmesi, bulanık mantık, genetik programlama, genetik algoritmalar, çoklu örnekle öğrenme, mantık programlama, takviyeli öğrenme, sürü zekâsı, bilişsel bilim olarak belirtilmiştir (Tektaş vd., 2010: 40; Kalaycı, 2011: 27; Bilgili vd., 2013: 122; Viji Priya vd., 2016: 541; Verma, 2018: 6).

 

4. Robotik

 

Robotik, insanlar tarafından yapılan görevleri yerine getirmek için robotların yapımı, tasarımı ve kullanımı ile ilgilenen makine mühendisliği, uçak mühendisliği, uzay mühendisliği, elektronik mühendisliği, bilgisayar mühendisliği, mekatronik mühendisliği ve kontrol mühendisliği dallarının ortak çalışma alanıdır(Varol,2000). Başka bir tanıma göre robotik, fiziksel dünyayı bilgisayar kontrollü mekanik cihazlarla algılama ve idare etme bilimidir (Thrun vd., 2006: 3).

 

Robotik terimi, Isaac Asimov tarafından ortaya atılmıştır. Asimov, 1938 ve 1942 arasında yayınlanan kısa öyküler derlemesinde en iyi robot davranışını düzenleyen üç robotik yasasıyla bilinmektedir (Hockstein vd., 2007: 114):

 

1. Bir robot insana zarar veremez veya kayıtsız kalarak bir insanın zarar görmesine izin veremez.

2. Bir robot, birinci yasayı çiğnemediği sürece insanlar tarafından verilen emirlere uymak zorundadır.

3. Bir robot, birinci ve ikinci yasayı çiğnemediği sürece kendi varlığını korumalıdır.

 

Robot kelimesi Slav kökenlidir; emek veya iş anlamına gelmektedir. Robot kelimesi ilk olarak Çek oyun yazarı Karel Capek (1890-1938) tarafından 1921 yılında R.U.R. (Rosum’un Evrensel Robotları) adlı bir tiyatro oyunda kullanılmıştır (Sandier, 1999: 1). Robot ile ilgili literatürde yer alan birden fazla tanıma yer verilmiştir. 

 

Amerikan Robot Enstitüsü 1979’da yaptığı tanıma göre robot, çeşitli görevlerin gerçekleştirilmesi için değişken programlı hareketlerle malzeme, parçalar, araçlar veya özel cihazlar taşımak için tasarlanmış yeniden programlanabilir, çok fonksiyonlu bir manipülatörd1 (Le vd., 2013: 14). 

 

Robot, veri giriş sinyallerini veya çevresel koşulları tespit etmek için algılama cihazları ile donatılmış, hesaplamalar gerçekleştirebilen, reaksiyon veya yönlendirme mekanizmalarını içeren programlara sahip bir makinedir. Otomatik kontrol altında bir miktar idare veya hareket görevi yapacak şekilde programlanabilen mekanik bir birimdir (Rosenberg, 1986: 161). 

 

Angelo (2007: 309) çalışmasında robotu; gömülü yazılımlı veya ileri düzeyde makine zekâsı olan bir bilgisayar kullanarak rutin, tekrarlayan, tehlikeli mekanik görevler yapan, doğrudan insan komutu ve kontrolü altında çalışan veya tek başına işlemler yapan akıllı bir makine olarak belirtmiştir.

 

Robotlar, insanlar için zor, sağlık açısından tehlikeli veya belirli bir döngüye sahip tekrarlayan işleri yapmak için kullanılmaktadır. Robotlar; ağır nesneleri kaldırmak, boya yapmak, kaynak yapmak, kimyasalları taşımak ve yorulmadan günlerce montaj işleri yapmak gibi görevleri üstlenebilmektedirler. Endüstriyel robotlar çalışma şekli ve tip olarak Kartezyen, silindirik, polar, mafsallı ve SCARA olmak üzere beş grupta incelenmektedir. 

 

Kartezyen robot: 

 

Portal robot olarak da adlandırılır. Üç prizmatik ekleme ve sınırlı hareketlere sahiptir. Çalışma alanı, çakışan eksenler sonucu bir dikdörtgen şeklindedir. Silindirik robot: Kartezyen robotun prizmatik eklemlerinden biri döner bir eklemle değiştirilirse, silindirik robot oluşmaktadır. Silindirik bir robotun hareketi, silindirik bir koordinat sistemi tarafından tanımlanır. Polar robot: Küresel robot olarak da adlandırılır, bu konfigürasyonda kol; tabana bir kıvrılma eklemi, iki döner eklem ve bir doğrusal eklem kombinasyonu ile bağlanır. Eksenler kutupsal bir koordinat sistemi ve küresel şekilli bir çalışma alanı oluşturur. 

 

 

Yazar(lar)-Çalışma Yılı


Çalışmanın Adı


Çalışmada


Gastronominin İlişkili


Olduğu Alan


Sugiura vd. (2010)


Robotlarla Yemek Yapma: Açık Ortamlarda Çalışan Bir Ev Sistemi Tasarlama


Mutfak/Pişirme


Hwang vd. (2011)


Bir Robot Şef için Kinestetik Gösterimle Davranış Programlama


Mutfak/Pişirme


Bollini vd. (2013)


Bir Pişirme Robotu ile Tarifleri Değerlendirme ve Uygulama


Mutfak/Pişirme


Asif vd. (2015)


Garson Robot-Restoran Otomasyonuna Çözüm


Restoran/Servis


Malik vd. (2016)


İnceleme Makalesi-Yeni Nesil Elektronik Servis Robotu


Restoran/Servis


Mishraa vd. (2018)


Restoran ve Otellerde Mevcut Robotik Servis Sorunları


Restoran/Servis


Kafadar & Sormaz (2019)


Yiyecek İçecek İşletmelerinde Yenilikçi Servis Teknikleri


Restoran/Servis


Mu vd. (2019)


Robotik Kesim: Bıçak Hareketinin Mekaniği ve Kontrolü


Mutfak/Pişirme


Khare & Yadav (2019)


Gıda Endüstrisinde Robotiğin Geleceği


Gıda


Çerkez & Kızıldemir (2020)


Yiyecek–İçecek İşletmelerinde Yapay Zekâ Kullanımı


Restoran/Servis


 

Mafsallı robot: 

 

Bu robot tasarımı döner mafsallara sahiptir. Kol tabana bir eklem bağlantısı ile bağlanır. Koldaki bağlantılar is döner eklemlerle bağlanır. Her eklem bir eksen olarak adlandırılır ve ek bir serbestlik derecesi veya hareket aralığı sağlar.

 

SCARA robot:

 

Seçici olarak uyumlu mafsallı robot kolu anlamına gelmektedir. Bir düzlemde uyum sağlamak için iki paralel döner bağlantıya sahip özel bir robottur. Montaj uygulamalarında yaygın olarak kullanılan bu kol, esas olarak tasarımda silindiriktir (Dentler, 2008: 3-8; Robot Worx, 2020).

 

Robotik ve robotlar birçok alanda kendine yer bulmuştur. Robotların kullanıldığı alanlara; eğitim ve araştırma, savunma sanayi, güvenlik, acil servis, kaynak yönetimi, sağlık hizmetleri, kamu hizmetleri, ulaşım, nakliye, toptan ve parkende satış, üretim, inşaat, petrol sektörü, madencilik, tarım, peyzaj hizmetleri, oyuncak ve hobi, ev sağlık bakımı, insan taşımacılığı gibi alanlar örnek verilmiştir. Robotik, literatürde yapay zekâ alt alanı olarak incelenmiştir. 

 

Tablo 1. Gastronomi ve Robotik Alanının Birleştiği Çalışmalar

 

Önder & Saygılı (2018: 638) çalışmasında robotiği, yapay zekâ çeşitleri başlığı altında ele almıştır. Perez vd. (2017) robotik ve yapay zekâ ilişkisini ele alan bazı ifadelerde bulunmuşlardır: Robotik ve yapay zekâ, insanın potansiyellerini arttırır, verimliliği arttırır ve basit akıl yürütmeden insan benzeri bilişsel yeteneklere doğru yöneltir. Robotiği yapay zekanın kapsamına dahil etmenin ana fikri, öğrenme yoluyla otonomi (kendi kendini yönetme zekâsı) seviyesini en uygun hale getirmeye çalışmaktır. Bu zekâ seviyesi, bir görevin planlanmasında veya dünyayla etkileşimde bulunarak geleceği tahmin etme kapasitesi olarak ölçülebilmektedir.

 

5. Gastronomi ve Robotik Alanının Birleştiği Çalışmalar

 

Robotik alanın kullanıldığı ve uygulandığı sektörlerle ilgili örneklerden bir önceki bölümde bahsedilmiştir. Bu bölümde ise literatürde yer alan robotik ve gastronomi alanlarının buluştuğu çalışmalara yer verilmiştir. Çalışmalar, Tablo 1’de gösterilmiştir. Bu çalışmalar amaç, yöntem, bulgular ve sonuçlar gibi bölümleri incelenerek ele alınmıştır.

 

Robotlarla Yemek Yapma: Açık Ortamlarda Çalışan Bir Ev Sistemi Tasarlama adlı çalışmada açık bir ortamda çalışan bir pişirme sistemi yapmak amaçlanmıştır. Tasarlanan sistem, çeşitli malzemeleri bir indüksiyonlu ocaktaki tencereye dökerek bir yemek pişirir ve ısı ayarı kullanıcının talimatlarına göre ayarlanır. Çalışmada işbirlikçi bir temel pişirme kabiliyeti elde etmek için sistemin ortak çalışma alanında robot ve insana özgü unsurların neler olduğu açıklanmıştır. 

 

Tasarlanan sistemde yerden tasarruf etmek, esnekliği ve güvenliği artırmak için sabit kollar yerine küçük mobil robotlar kullanılmıştır. Mobil robotlar tencereye çiğ gıda ve baharat taşıma, tencereyi karıştırma gibi görevler üstlenmiştir. Çalışmada sistemin nasıl işlediğini gösteren görseller bulunmaktadır. Pişirme, tarif kitabından istenen bir tarifi seçerek başlamaktadır. 

 

Tarif kitabında yemeğin adı ve fotoğrafı, sistem için pişirme prosedürü (zaman çizelgeleri), malzemelerin ve baharatların listesi, her malzeme ve baharat için görsel işaretler gibi bilgiler yer almaktadır. Sistemin işleyişi ise şöyle anlatılmıştır: Kullanıcı, talimatlara göre malzemeleri önceden hazırlar (keser), bir tabağa koyar ve ilgili görsel işareti tabağa yerleştirir. 

 

Mobil robotlar görsel işaretler sayesinde tabaktaki ürünü tanıyabilmektedir. Ayrıca kullanıcı bir tencereye su döküp ocağa yerleştirir. Daha sonra pişirmeyi başlatmak için başlat düğmesine basar. Sistem çalışmaya başladığında malzemeler tencereye sırasıyla koyulur, ısı önceden tanımlı prosedüre göre ayarlanır ve pişirme tamamlandığında sistem kullanıcıyı uyarır. Çalışmada sistemin test edildiği ve başarıyla yemek pişirildiği belirtilmiştir. Yapılan bu çalışmanın gelecekte diğer ev sistemlerinin tasarımında fayda sağlayacağı vurgulanmıştır (Sugiura vd., 2010).

 

Hwang vd. (2011) yaptığı Bir Robot Şef için Kinestetik Gösterimle Davranış Programlama başlıklı çalışmada bir robotun görevini yerine getirmesi için birkaç eylem öğrenmesi gerektiği belirtilmiştir. Bu çalışmada eylemin basit becerilerden oluştuğu ifade edilmiştir. Başka bir deyişle çalışmada önerilen yöntem, robotun bir görevi gerçekleştirmek için insan tarafından gösterilen görevin tüm yörüngelerini bölümlere ayırarak birden fazla basit beceri öğrenmesidir. 

 

Mevcut basit becerileri aşamalı olarak geliştirmek ve eklemek için daha önce var olan basit becerilere dayanarak bir eşik modeli kullanılmıştır. Önerilen yöntem, deneysel sonuç elde etmek için pilav yapma ve gıdaları kesme görevlerini üstlenen insan benzeri robot üzerinde uygulanmıştır. 

 

Çalışmada pilav yapmak ve gıdayı kesmek için insan benzeri robotu üzerinde yapılan öğretim ve çoğaltma aşamaları resimlerle gösterilmiştir. Bu aşamalardan birincisi pilav yapmak için kinestetik öğretimi, ikincisi görevin yeniden oluşturulması, üçüncü aşama gıdayı kesmek için kinestetik öğretimi ve sonuncusu ise gıdayı kesme işinin yeniden üretilmesidir. Bir robotun, önceden bilgi veya görev kısıtlaması olmadan, yeniden kullanılabilirlikle basit becerileri öğrendiği yöntemde avantajlar oluşmuştur.

 

Bir Pişirme Robotu ile Tarifleri Değerlendirme ve Uygulama

 

adlı çalışmada basit tarifleri okuyabilen ve yapabilen robotik bir sistemin geliştirilmesi ele alınmıştır. Bir robot şefin oluşturulması, robotik alanı için değerli bir gelişmedir. Yemek yapmak, evde gerçekleştirilen en önemli etkinliklerden biridir. Kişinin tercihine göre tarifleri takip edebilen robotik bir şefin hem ev hem de endüstriyel ortamlarda birçok uygulaması olacağı öngörülmüştür. Mutfak ortamı, robotikteki algoritmalar için yarı yapılandırılmış bir kanıt zemini oluşturmaktadır. 

 

Karmaşık ortamlardaki malzemeleri doğru bir şekilde algılamak, nesneleri idare etmek, karıştırma ve doğrama benzeri görevleri üstlenmek gibi birçok hesaplama zorluğu bulunmaktadır. Bu çalışmada çevrimiçi tarifleri toplayabilen, bir dizi düşük seviyeli eylemde ayrıştırabilen ve insanın yararına uygulayabilen robot bir şef olan Bake Bot geliştirilmiştir. 

 

Robot, masaya konan bir dizi malzeme ve kurabiye, salata veya köfte gibi bir yemeği pişirmek için bu malzemelerin nasıl kullanılacağını açıklayan bir dizi doğal dil talimatı ile başlatılır. Örneğin, malzemeler masadaki etiketli kaselere koyulmuş un, şeker, tereyağı ve yumurtalardan oluşabilir ve talimatlar da şekeri kremaya ekle ve çırp gibi ifadeler içerebilir. Ayrıca robot malzemeleri bir kâseye dökmek, karıştırmak gibi kolay görevleri gerçekleştirme becerisine sahiptir. 

 

Robot, tarif metnini anlar ve kullanıcıdan gelen talimatlardan bir eylem dizisi oluşturur. Daha sonra PR2 robotik platformunda oluşturulan eylem dizisini yürütür ve uygun yemeği yapmak için tarifi takip ederek gerekli hareket ve görev planlamasını gerçekleştirir. Çalışmada ayrıca pişirme sürecini gösteren resimli bir çizelgeye de yer verilmiştir. Robotun tarifleri yapması; dil işleme, nesne tanıma, görev planlama ve yönetmeyi başarıyla entegre ederek çalışan bir uçtan uca sistemin varlığını göstermektedir. Sistemin doğal dil bileşeni, bireysel talimatları anlamada umut verici performans göstermiştir. 

 

Ancak kuru malzemeleri birlikte ele gibi ifadeler açık ve anlaşılır bir talimat olmadığı için hatalara sebep olmuştur. Denemelerde böyle ifadelerle talimat verildiğinde tarif hazırlama esnasında bir veya iki malzemenin eksik kaldığı görülmüştür. Bununla birlikte robotun fiziksel ve algısal yetenekleri tarifi yapmayı sınırlamıştır. Örneğin, kurabiyeleri daha fazla pişirme ifadesi robotun, fırının dışından pişmiş kurabiyelerin renginin algılayamaması başka bir problemi ortaya çıkarmıştır. 

 

Robotun tarifi yaparken herhangi bir aşamasında yaşadığı başarısızlık, tarifin başarıyla sonuçlanmamasına neden olmuştur. Deneysel olarak gerçekleşen bu çalışmada büyük robotik sistemlerin inşasında sorunlarla karşılaşılabileceği ve yemek pişirme gibi karmaşık görevlerin yerine getirilmesi için birçok sistem ve alt sistemin etkileşiminin gerektiği belirtilmiştir (Bollini vd., 2013).

 

Asif vd. (2015)’nin hazırladığı Garson Robot-Restoran Otomasyonuna Çözüm başlıklı makalede restoran otomasyonuna olası bir çözüm olarak kabul edilen bir garson robotun tasarımı ve geliştirilmesi açıklanmıştır. Robotik teknolojisinin dünya çapında hızlı bir şekilde manuel çalışmanın yerini aldığı belirtilmiştir. Klasik kafe, restoran ve otellerde müşterilerin yoğunluktan dolayı garsonlara hemen ulaşılamaması, sipariş vermenin bekleme süresini uzatması nedeniyle birçok sorunla karşılaştığı ifade edilmiştir. 

 

Bu sorunların garson robotların yiyecek-içecek siparişinde kullanıldığı bir otomasyon sistemi kullanılarak çözülebileceği vurgulanmıştır. Çalışmada sistemin nasıl işleyeceği şu ifadelerle özetlenmiştir: Verilen sipariş kablosuz ağ üzerinden menü çubuğu ile mutfağa iletilir. Menü çubuğu; LCD, tuş takımı ve Bluetooth modülünden oluşmaktadır. Müşteri elektronik menü çubuğunu kullanarak siparişini verir. Bu sipariş iletişim ağı kullanılarak mutfağa gönderilir. Daha sonra garson robot, hazırlanan yemekleri mutfaktan müşteriye getirir. 

 

Bu çalışmada sunulan robot garson, restoran otomasyon sisteminin bir parçasıdır. Sistemin laboratuvarda olduğu gibi model olarak belirlenen bir restoranda iyi performans gösterdiği gözlemlenmiştir. Robot; durma, mutfaktan yemekleri teslim alma, birden fazla masaya tabakları yerleştirme gibi görevleri gerçekleştirmiştir. Çalışmanın sonunda geliştirilmiş performans ve daha iyi insan- makine ara yüzü tasarımı için daha fazla deney planlandığı belirtilmiştir.

 

Bir başka çalışmada yine garson robot konusu ele alınmıştır. İnceleme Makalesi-Yeni Nesil Elektronik Servis Robotu başlıklı çalışmada siparişi alıp yemeği müşteriye servis edecek otonom bir servis robotunun prototipi gösterilmiştir. Makalede sistemin genelleştirilmiş şeması verilmiştir. Robotta alınan siparişin sayıldığı sayaç bulunmaktadır.

 

 Robota basit bir yol sunmak için yuvarlak olarak düzenlenmiş birkaç masa kullanılabileceği belirtilmiştir. Bunun yanı sıra robotun rotasını takip edebilmesi için zemine siyah renkli dairesel çizgi çizilmiştir. Sistem; sayaç, robot ve masaların düzenlenmesiyle oluşmaktadır. Çalışmanın sonuç kısmında robotların giderek günlük yaşamın bir parçası haline geldiği belirtilmiştir. Servis robotu, yaşlılar veya engelliler tarafından evde kullanılabilecek şekilde tasarlanmıştır. Çalışmada servis robotu kullanımının avantajlarına da yer verilmiştir:

 

• Müşterinin bekleme süresi azaltılabilir.

• Sisteme bir seferlik yatırım yapılır.

• İş daha hızlı yapılabilir ve işçilik maliyeti düşürülebilir.

• Müşteriler kendi siparişlerini verdikçe, garson personel sayısı azaltılabilir.

• Uygulamalar hassasiyet ve yüksek tekrarlanabilirlik ile yapılabilir (Malik vd., 2016).

 

Garson robotları ele alan çalışmaların yanı sıra Mishraa vd., (2018) “Restoran ve Otellerde Mevcut Robotik Servis Sorunları” başlıklı çalışmada garson robotların eksikliklerini ele almıştır. Çalışmada robotların insanlara yardım etmek ya da insanın yaptığı işleri yerine getirmek için çeşitli kamu sektörlerinde yer aldıkları ifade edilmiştir. 

 

Çalışmada incelenmek üzere Hindistan’daki garson robotların kullanıldığı restoranlar seçilmiştir. Çin ve Japonya’da garson robotların kullanıldığı restoranların olduğu ve bu restoranlar için iyileştirmeler gerektiği belirtilmiştir. Bu restoranlarda bulunan garson robotlardaki eksiklikler; navigasyon, servis, sipariş sistemi, denge, servis asansörüyle iletişim, tasarım konuları açısından ele alınmıştır.

 

Kafadar & Sormaz (2019) çalışmalarında yiyecek içecek işletmelerinde inovasyon kapsamında uygulanan yenilikçi servis yöntemlerini belirlemeyi amaçlamışlardır. “Yiyecek İçecek İşletmelerinde Yenilikçi Servis Teknikleri” başlıklı bu çalışma derleme bir çalışmadır. Çalışmanın bulgular kısmında robot servis başlığı yer almaktadır. 

 

Çalışmada robotların birçok alanda kullanıldığına değinilmiştir. Robotların amacının insanların yerini almak değil insanların iş yükünü hafifletmek ve insanlığa hizmet etmek olduğu belirtilmiştir. Personel maliyelerini azaltmak ve yeni yaklaşımlar getirmek amacıyla robot garsonların kullanıldığı ifade edilmiştir. Robot garsonların genellikle Asya ülkelerinde kullanıldığı belirtilmiştir. 

 

Ayrıca çalışmada Türkiye’de servis yapan robotun kullanıldığı restoran örneği verilmiştir. Ada isimli robot, 2015 yılında Konya’da Cadde Meram Kafe’de servis robotu olarak göreve başlamıştır.

 

Robotun görevleri ve yeteneklerinin mutfakta hazırlanan ürünü alma, masaya servis yapma, yürüme, konuşma, görme, engel algılama ve trafik kontrol olduğu belirtilmiştir.

 

Mu vd. (2019) “Robotik Kesim: Bıçak Hareketinin Mekaniği ve Kontrolü” başlıklı çalışmalarında amacı, bir gıdayı bıçakla üç hamlede (basmak, itmek, dilimlemek) kesmek için bir kuvvet/ tork sensörü ile donatılmış robotik bir kolun nasıl kontrol edileceğini incelemek olarak belirtmişlerdir. Çalışmanın giriş kısmında mutfak becerilerinin özellikle evde görev yapan robotlara öğretilmesi gerektiği ve bu durumun robotların insani becerilere ulaşması için nihai testlerden biri olduğu vurgulanmıştır. 

 

Kesmenin geometrisi ve mekaniği hesaplanmış çalışmada görsel olarak gösterilmiştir. Bir malzemenin kesilmesi üç aşamada gerçekleşmektedir. İlk aşama bıçağın ucunun kesme tahtasına, ortasının ise ürüne değdiği baskı aşamasıdır. İkinci aşama itme kuvveti istenen seviyeye ulaşıncaya kadar robot kolun bıçağı aşağı doğru bastırmaya devam ettiği bir itme işlemidir. 

 

Üçüncü aşama ise bıçağın doğrama tahtasından teması kesmeden ürünün içinden yatay bir şekilde çıktığı dilimleme aşamasıdır. Çalışmada bu üç aşama formülize edilmiştir. Manipülatöre monte edilen bıçakla bu formüller mekanizmaya aktarılmış ve deneme kesimleri gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın sonunda araştırmacılar, bir sonraki çalışmalarında yumuşak gıdaları ve yapraklı sebzeleri almak, bunları kesim sırasında sabit tutan başka bir robot el ekleyeceklerini belirtmişlerdir. Ayrıca farklı kesim tekniklerini içeren bıçak becerilerine sahip robotik çalışmaları gerçekleştireceklerini belirtmişlerdir.

 

Başka bir çalışmada ise paketleme, taşıma gibi gıda işleme prosedürlerini değiştirme olanağına sahip robotların geleceği ele alınmıştır. Gıda Endüstrisinde Robotiğin Geleceği başlıklı makalede robotiğin uygulama alanının oldukça genişlediği belirtilmiştir. Günümüzde robotların gıda endüstrisinde kullanımının artış gösterdiği vurgulanmıştır. 

 

Gıda pazarındaki robotlardan sağlanan çeşitli ürün ve çözümler karşılaştırılarak belirli zorlukların ve gereksinimlerin anlaşılacağı ifade edilmiştir. Böyle bir çalışma için itici güç, gıda sektöründe kullanılan robotların daha sürdürülebilir olup olmadığını kontrol etmek olabilir. 

 

İnsan-robot ilişkisi; canlılık, temizlik etkinliği, robot kinematiği, güvenlik ile işlevsellik ve bakım yönünden hayati öneme sahiptir. Kontroller, gıda hizmeti endüstrisinin teknoloji alan adlarından gelen gelişmeleri birleştirerek araştırma şansının bulunduğu yeni alan olduğunu göstermektedir. Robotik alan adının üretim yaklaşımlarına kıyasla arttığı ifade edilmiştir. Yemek servisi endüstrisinin ilerleme ve çalışma kapasitesine sahip olduğu vurgulanmaktadır. Fırsatlar CPS tarzı, detektör kombinasyonu, robot eğitimi, bilgisayar yazılımı çözümleri, görüntü sistemleri, robot ve robotların performansında yatmaktadır (Khare & Yadav, 2019).

 

Çerkez & Kızıldemir (2020) “Yiyecek–İçecek İşletmelerinde Yapay Zekâ Kullanımı” başlıklı çalışmanın amacını yapay zekâ ve robotik teknoloji uygulamasının yer aldığı bir restoranda, tüketicilerin teknoloji kullanımı ve beklentileri konusunda mevcut durumunu ortaya koymak, farklı yaş grupları arasındaki ayrımları ortaya çıkarmak olarak belirlemiştir. Bu amaç doğrultusunda nitel araştırma yöntemi kullanılmıştır. Tüketici davranışlarını yerinde tespit etmek için ise katılımcı gözlem metodu kullanılmıştır. Araştırma da robotların tüm yaş gruplarının ilgisini çektiği sonucuna ulaşılmıştır.

 

Fakat akıllı masaların kullanımı hususunda çocukların gençlere oranla daha ilgili olduğu tespit edilmiştir. Aynı zaman da akıllı masalar yemek sırasında fonksiyonel olarak kullanılamamaktadır. Tüketiciler yemek siparişi esnasında akıllı masayı kullanma yerine geleneksel sipariş yöntemini kullanmayı tercih etmektedirler. Araştırma sonucunda edinilen bulgular doğrultusunda, ülkemizde yeni olan bu uygulamalar, dünyada ki benzer gelişmeler takip edilerek geliştirilmelidir. Böylelikle tüketici beklentileri karşılanacak, sektörün gelişmesi sağlanacaktır.

 

6. Gastronomi Sektöründeki Robot Şefler

 

Bu bölümde robotik ve gastronomi alanının kesiştiği uygulamalar sektörel anlamda değerlendirilmiştir. Mutfaklarda görev yapan robotlar detaylı şekilde ele alınmıştır. Bu robotlar robot şef olarak tanımlanmıştır. Çin, Japonya, Singapur, Fransa, Almanya gibi ülkelerde ya da ABD’nin Kaliforniya eyaletindeki restoran/otel mutfaklarında robot şefler görev yapmaktadır. 

 

Gastronomide Robotik Uygulamalar Ve Yapay Zeka

 

Fotoğraf 1. Robotik Mutfak Kaynak: Jha, 2020

 

Çalışmada 12 adet robot şefe yer verilmiştir. Robot şefler hızlı tüketim yiyeceklerini üretebilmektedir. Robot şeflerin yaptığı yiyecekler; ramen, pizza, noodle, sosis, omlet, okonomiyaki ve hamburgerdir. Robot şeflerin 11 tanesi sabit olarak görev yaparken diğerlerinden farklı olarak 1 adet robot şef, kamyonet kasasında görev yapmaktadır. Robot şeflerin diğer detayları Tablo 2’de verilmiştir.

 

6.1. Robotik Mutfak-Moley Robotik

 

Moley robotik dünyanın ilk tam otomatik ve akıllı pişirme robotunu üretti. Robot yemek tariflerini öğrenme, pişirme ve pişirme sonrası çalışma alanını temizleme özelliklerine sahiptir. Sofistike ve kompakt olan bu ürün, robotik kollar, fırın, ocak ve dokunmatik ekran ünitesinden oluşan dört temel entegre mutfak ekipmanına sahip olacak şekilde tasarlanmıştır. 

 

Tablo 2. Robot Şefler

 

 

Robot Adı


Firma Adı


Robotun Yaptığı Ürün/İş                               Robotun Görev Yaptığı/Yapacağı Yer


Robotik Mutfak


Moley Robotik


Sisteme kaydedilen her türlü reçete              Restoran işletmeleri, havayolu mutfakları ve mutfak okulları


Bot Şef


Samsung


Doğrama, çırpma, dökme ve temizleme gibi Ev mutfakları, otel-restoran mutfakları mutfak işleri


Foxbot


Foxconn Teknoloji Grup


Erişte kesimi, erişte pişirme, kendini temizleme


Çin Shanxi eyaletindeki Dazzling Noodles restoranı


Pazzi


EKIM


Pizza hamuruna domates sosunu yayma,


fırına koyma, bir karton kutuya koyup kesme


Pizza restoranları veya pizza servisi yapan hızlı tüketim restoranları


Pepe, Giorgio, Marta, Bruno, Vincenzo


Zume Pizza


Pizza hamuruna sos dökme ve sosu yayma, pizzayı fırına yerleştirme, fırından çıkarıp servise sunma


Kaliforniya’nın Mountain View şehrinde kurulmuş olan Zume Pizza isimli restoran


The Kitchen


Toyota, Pizza Hut, Nachi Robot Sistemleri


Buzdolabından hazır pizzayı çıkarma, konveyörlü fırına yerleştirme, pizzayı dilimleme ve kutuya yerleştirme


Eve pizza servisi yapan restoranlar


AUSCA


Curve Otomasyon


Tavaya yağ dökme, yumurta kırma ve bunun sonucunda omlet yapma ve omleti servis etme


Singapur’da bulunan Copthorne King's otel restoranı


Flippy


Miso Robotik


Hamburger köftesinin ızgaraya ne zaman yerleştirildiğini otomatik olarak algılama, pişirme boyunca köfteleri gerçek zamanlı olarak izleme, pişen köftelerin ıspatula ile çevirme ve pişirme sonrası ızgara yüzeyini temizleme


Kaliforniya’nın Pasadena şehrindeki Cali Burger markalı fastfood restoranı


Koya ve Kona


-


Erişte kesme,erişteleri kaynatma, servis


yapma


Çin’in Şangay şehrinde bulunan ramen restoranı


Ramen Robotu


AiseiCo


Erişte kaynatma, süzme, ramen kasesine erişteleri dökme, kâseyi et suyu ile doldurma, kâseye garnitür ekleme ve servis etme


Japonya’nın Nagoya şehrinde Nagoya Sohonke Fa-men restoranı


BratWurst Bot


Forschungszentrum Informatik (FZI)


Izgaraya sosis yerleştirme, çevirme, pişirme Berlin'de Baden-Württemberg eyaleti federal hükümetinin düzenlediği 53.


ve sosisi servis etme                                            Stallwächter party isimli parti


Okonomiyaki Robotu


ToyoRikiCo


Izgarayı yağlama, Okonomiyaki karışımını           Okonomiyaki servisi yapan restoranlar ızgaraya dökme, ürünü çevirme ve pişirme


 

BBC Master Şef unvanını kazanan Şef Tim Anderson’un pişirme becerileri robotun sistemine kaydedilerek şefin her hareketi robotik ellerle taklit edilmiştir.

 

Robotik mutfak, dokunmatik ekranıyla veya akıllı telefonla uzaktan çalıştırılabilmektedir. Kullanılmadığında, robotik kollar mekanizmanın iç kısmına girmektedir.

 

Moley, restoran işletmeleri, havayolları, mutfak geliştiricileri ve hatta mutfak okulları tarafından kullanılabilecektir. Robotik Mutfağın ortaya çıkış süreci şöyle gerçekleşmiştir: Ocak 2014’te Mark Oleynik’in fikri oluştu. Şubat 2014 ilk patent başvurusu yapıldı.

 

Eylül 2014’te Moley ekibi prototip üretti. Mayıs 2015’te Asya Tüketici Elektroniği Fuarında en iyinin en iyisi ödülü kazanıldı. 2017 yılında ürünü geliştirme ve pazarlama çalışmaları yapıldı. 2020 yılında ürün lansmanı ve ön satışlar yapılacaktır (Moley Robotics, 2020).

 

6.2. Bot Şef-Samsung

 

Bot Şef ilk olarak 2019’da Uluslararası Mutfak ve Banyo Fuarı’nda tanıtılmıştır. Yapay zekâ desteğiyle şefe yardımcı bir robot olarak tasarlanmıştır. Bot Şef doğrama, çırpma, dökme ve temizleme gibi mutfak işlerini yapabilmektedir. Samsung’un çok amaçlı programlanabilir robotik platformu Saram’ı temel alan robotik kolunun bir insan kolunun çapı, erişimi ve güvenliği ile altı serbestlik derecesine sahip olduğu belirtilmiştir.

 

Kullanıcılar, basit ve sezgisel ses komutlarını kullanarak robotik kolla etkileşime girebilmektedir. Temel yapay zekâ ve makine öğrenimi becerileri platformu, kullanıcıların ses kontrolü, fiziksel manipülasyon ve uygulama tabanlı kontrolleri kullanarak görevleri kolayca gerçekleştirmelerini ve böylece yeni beceriler oluşturmalarını sağlamaktadır. Yeni beceriler, çevrimiçi ekosistemin bir parçası olarak indirilebilmekte özelleştirilebilmekte ve paylaşılabilmektedir. 

 

Örneğin, tencerede çorba karıştırmak için bir kullanıcı karıştırma becerisini beceri ekosisteminden indirebilir. Bot Şef, nesnelerin yerini özerk bir şekilde anlayabilir, böylece kullanıcı kaşığı nerede bulacağını ve hangi tencereyi karıştıracağını ses komutuyla robota söyleyerek robotu yönlendirebilmektedir (SamsungNewsroom,2019).

 

6.3. Foxbot-Foxconn Teknoloji Grup

 

Foxconn şirketi Çin’in kuzeyinde bulunan Shanxi eyaletindeki açık mutfaklı bir Çin restoranı olan Dazzling Noodles’a erişte yapan bir robot kurmuştur. Şirket endüstriyel robotlarını Foxbot olarak adlandırmaktadır. Foxbot, erişteleri bir insan elinden daha hızlı dilimleyebilmektedir ve kendini temizleyebilmektedir. 

 

Gastronomide Robotik Uygulamalar Ve Yapay Zeka

 

Fotoğraf 2. Bot Şef Kaynak: Cormack, 2020

 

Foxconn, Dazzling Noodles’a üç robot sağlamıştır. Otomasyon mühendisleri, robotun kaynar sudan pişmiş erişte toplama da dahil olmak üzere daha fazla pişirme görevini yerine getirmesini sağlamak için çalışmıştır. Şirket kendi markalı endüstriyel robotlarını 2007 yılında geliştirmeye başlamıştır ve 2015 yılında yaklaşık 10.000 Foxbot üretildiği belirtilmiştir (Luk, 2015).

 

Gastronomide Robotik Uygulamalar Ve Yapay Zeka

 

Fotoğraf 3. Foxbot Kaynak: Elkins, 2015

 

6.4. Pizza Yapan Robot Şefler

 

Fransız bir şirket olan EKIM pizza yapan Pazzi ismi verilen bir robot üretmiştir. Robot, Cyrill ve Sébastien adındaki iki mühendisin çalışmaları sonucu doğmuştur. İki mühendis robotu geliştirirken üç kez dünya pizza şampiyonu olan Thierry Graffagnino ile çalışmıştır. Bu robot pizza hamuruna domates sosunu yayma, fırına koyma, bir karton kutuya koyup kesme görevlerini gerçekleştirebilmektedir. 

 

Bir şef saatte ortalama 40 pizza yapıp pişirebiliyorken, Pazzi, her otuz saniyede bir pizza yaparak saatte 120 pizzaya kadar ulaşabildiği belirtilmiştir. Buna bağlı olarak şirket CEO’su Philippe Goldman, ‘Günümüzde insanların yemek için harcadığı zaman gittikçe azalıyor. “Öğle yemeği için neredeyse 30 dakikaları yok.” diyerek insanların zaman ve yemek kalitesi arasında seçim yapmak zorunda olduklarını belirtmiştir (Armstrong, 2018).

 

2015 yılında Kaliforniya’nın Mountain View şehrinde kurulmuş olan Zume Pizza, robotlar, tahmine dayalı analitik ve mobil fırınların bir kombinasyonunu kullanmaktadır. Pizza dükkanında birden fazla robot bulunmaktadır. 

 

Bu robotlar iş paylaşımı yapmakta ve her birinin adı bulunmaktadır: Hamura sosları döken Pepe ve Giorgio, sosu hamura yayan Marta, pizzayı fırına koyan Bruno Robotik Uygulamalar Ve Yapay Zekada robotlarının bulunmasının yanı sıra Vincenzo ise 800°C’lik fırından pizza çıkarmanın ve raflara koymanın tehlikeli görevini yerine getirmektedir. Robot sistemleri ile pizza yapılan bu mutfakta pizza üst malzemelerini pizzaya koymak için insan gücünden yararlanıldığından bahsedilmiş ve bu işi de bir robotun devralacağı belirtilmiştir (Evans, 2016)

2018 yılında Özel Ekipman Pazarı Birliği fuarında The Kitchen adıyla Toyota ve Pizza Hut ortaklığıyla bir araç tanıtıldı. Pikap olarak bilinen kamyonet modelinin kasasında bir buzdolabı, bir çift bilgisayar güdümlü robotik kol (Nachi Robot Sistemleri şirketi tarafından yapılmıştır.) ve taşınabilir bir konveyörlü fırın bulunmaktadır. 

 

Bir pizza sipariş edildiğinde, araç müşterinin konumuna gidip pizzayı orada pişirebilmektedir. Araçta bulunan iki robot koldan ilki tarafından buzdolabı kapağı açılır, pişmeye hazır pizza çıkarılır, fırın konveyörüne yerleştirilir ve buzdolabı kapağı kapatılır. Pizza, piştikten sonra

 

Fotoğraf 6. The Kitchen Kaynak: Öğ

 

Fotoğraf 6. The Kitchen Kaynak: Öğretmenoğlu, 2018

 

konveyör yardımıyla fırından çıkar. Konveyörün diğer tarafında bulunan ikinci robotik kol tarafından pişmiş pizza alınır, bir kesme tahtası üzerine yerleştirilir, altı eşit dilime kesilir, kutuya yerleştirilir ve müşteriye teslim edilir (Shaw, 2018).

 

6.5. AUSCA-Curve Otomasyon

 

Singapur’da bulunan Copthorne King’s otel restoranında omlet yapan bir robot şef bulunmaktadır. Robot omletin yanı sıra sahanda yumurta da yapabilmektedir. Müşteri robotik sisteme boş tabağını yerleştirdikten sonra sunulan iki seçenekten birisini seçer. Daha sonra robot, tavaya yağ döküp yumurtaları pişirmeye başlar. Yaklaşık 3 dakikada yumurta servise hazır hale gelir. 

 

Robotik kol pişen yumurtayı tavadan alıp müşterinin tabağına yerleştirir. Robotik sistemde bulunan tava kare olarak tasarlanmıştır. 

 

Dolayısıyla yumurtalar kare şeklinde pişirilmektedir. AUSCA, Singapur Verimlilik Merkezi’nin desteğiyle Kurve Otomasyon tarafından yardımcı şef olarak tasarlanmıştır. Robot iki çeşit ürün sunabilse de yakın gelecekte daha fazla çeşit sunacak şekilde programlanacaktır (Chan, 2019: 14-16).

 

Fotoğraf 6. The Kitchen Kaynak: Öğ

 

Fotoğraf 7. AUSCA Kaynak: Greive, 2020

 

6.6. Flippy-Miso Robotik

 

Flippy, Miso Robotik şirketi tarafından mevcut bir ticari mutfak düzeninde çalışmak ve mutfak personeliyle birlikte çeşitli pişirme görevlerini yerine getirmek için tasarlanmıştır. Flippy 2017 yılında Kaliforniya’nın Pasadena şehrindeki Cali Burger markalı fast food restoranında yapay zekâ destekli mutfak asistanı olarak çalışmaya başlamıştır. 

 

Flippy ızgara veya fritöz başında çalışabilmektedir. Hamburger köftesinin ızgaraya ne zaman yerleştirildiğini otomatik olarak algılama, pişirme boyunca köfteleri gerçek zamanlı olarak izleme, pişen köftelerin ıspatula ile çevirme ve pişirme sonrası ızgara yüzeyini temizleme görevlerini yerine getirebilmektedir. 

 

Fritözde çalışmak üzere programlanmış Flippy ise fritöz sepetlerini fritöze yerleştirme, yiyecekleri kızartırken sepetleri hafifçe sallama, tüm sepetlerin pişirme sürelerini izleme, ürün piştiğinde ürünün fazla yağının alınması için sepetleri asma ve daha sonra ürünleri sıcak bir istasyona alma gibi işleri yapabilmektedir (Miso Robotics, 2018).

 

Bulut tabanlı izleme ve öğrenmeye sahip olan ve POS sistemleri ile entegre şekilde geliştirilen Flippy için Miso Robotik, menü değişikliklerine uyum sağlamasına yardımcı olacak gelişmiş bir dizi yeni özellik üzerinde çalışmaktadır.

 

Şirket CEO’su David Zito, restoranlarda yiyecek hazırlama sorunlarını çözmek için yapay zekâ ve otomasyon kullanmaya odaklandıklarını belirtmiştir (SR & Nash, 2018: 25).

 

 

Fotoğraf 6. The Kitchen Kaynak: Öğ

 

Fotoğraf 8. Flippy Kaynak: Plumb, 2019

 

6.7. Ramen Yapan Robot Şefler

 

2015 yılında Çin’in Şangay şehrinde içerisinde Koya ve Kona isimli iki robotik kol bulunan bir ramen restoranı açılmıştır. Ramen robotunun maliyeti 1.000.000 Yuan yaklaşık 500.000 TL (2015 yılı baz alınmıştır.) olarak açıklanmıştır. Robot, erişte kesimi yapmamaktadır. Erişteleri kaynatıp servis yapıp, ağırlık sensörleri sayesinde doğru miktarda malzemeyi erişteyle birleştirip çorbayı servis kasesine dökebilir. Hazırlanan ramen kasesine garnitürler bir insan tarafından eklenir ve müşteriye servisi yapılır. 

 

Bir ramen kasesinin hazırlanması 90 saniye sürmektedir. Restoran sahibi Liu Jin, restoranda deniz ürünleri, kızarmış balık, kızarmış domuz eti ve kahverengi soslu sığır eti olmak 4 çeşit ramenin servis edildiğine ve robot şefin sadece sığır etli rameni hazırlayabildiğine değinmiştir (Ningning, 2015).

 

 

Fotoğraf 6. The Kitchen Kaynak: Öğ

 

Fotoğraf 9. Koya ve Kona Kaynak: Ningning, 2015

 

Japonya’nın Nagoya şehrinde NagoyaSohonke Fa-men restoranında iki robotik kol 2009 yılında ramen hazırlamak üzere göreve başlamıştır. Personel tarafından müşteri siparişleri sisteme girilir ve daha sonra robot şef çalışmaya başlar. Sarı renkte tasarlanmış robotik kollardan birisi bir ramen kasesi alır, belirlenen yere yerleştirir ve kaseyi et suyu ile doldurur. 

 

Bu arada diğer robotik kol erişteleri kaynatır, süzer ve kaseye döker. Robotlar iş birliği içinde ramen kasesine chashu (kızarmış domuz eti) ve yeşil soğan dilimler veya müşterinin tercihine göre ürünleri alıp kâseye eklerler. Robotik kollardan oluşan bu şefin bir kâse ramen hazırlaması 1 dakika 45 saniye sürmektedir.

 

Robot siparişi hazırlarken “kızarmış domuz eti eklenir” veya “sipariş hazır!” gibi sesli cümleler kurabilmektedir. Robotik kollar ramen hazırlamanın yanı sıra sipariş beklerken dans edip müşterileri eğlendirebilmektedir. Bu ramen robotunu endüstriyel makine üreticisi Aisei Co şirketi üretmiştir (Ramen Robots, 2020).

 

 

Fotoğraf 6. The Kitchen Kaynak: Öğ

 

Fotoğraf 10. Ramen Robotu Kaynak: Ramen Robots, 2020

 

6.8. Brat Wurst Bot-FZI

 

Brat Wurst Bot ilk kez 7 Temmuz 2016 tarihinde Berlin’de Baden-Württemberg eyaleti federal hükümetinin düzenlediği 53. Stallwächter party (İlk kez 1965’te düzenlenen iş insanları, politikacılar ve uluslararası ünlülerin buluştuğu parti) etkinliğinde tanıtılmıştır. 

 

Brat Wurst Bot olarak adlandırılan robotik şef, Almanya’nın Karlesruhe merkezli Forschungszentrum Informatik (FZI) tarafından pratik robotlar oluşturmanın ne kadar kolay olduğunu göstermek amacıyla hazır parçalardan üretilmiştir. Brat Wurst Bot, insanla etkileşime girebilen esnek, uyarlanabilir bir yazılım paketi tarafından çalıştırılan bir dizi ortak parça kullanılarak tasarlanmıştır. Tek koldan oluşan robot, sosis pişirme görevini yapmaktadır. Sosileri tepsiden alıp, gazlı ızgarada pişirebilmektedir. 

 

Robot şefe müşterilerin sipariş verebilmesi için ROS (Robot İşletim Sistemi) tabanlı web ön ucuna sahip bir tablet yerleştirilmiştir. Robot şefin pişirmeyi takip edebilmesi için iki RGB kamera ve geri plan çıkarımı özelliğine sahip bir segmentasyon algoritması kullanılmıştır. Böylece robotun sosisleri tepside veya ızgara üzerinde bulması ve sosislerin ne zaman çevireceğini belirlemek için renklerini izlemesi sağlanmıştır. Brat Wurst Bot, partide 200’den fazla sosis pişirip servis etmiştir (Szondy, 2020).

 

 

Fotoğraf 6. The Kitchen Kaynak: Öğ

 

 

Fotoğraf 11. Brat Wurst Bot Kaynak: Buckley, 2016

 

6.9. Okonomiyaki Robotu-Toyo Riki Co

 

2009 yılında Tokyo’da düzenlenen Uluslararası Gıda Makine ve Teknoloji Fuarında Okonomiyaki hazırlayan bir robot şef sergilenmiştir. Okonomiyaki, çeşitli malzemelerden yapılan, mücvere benzeyen popüler bir Japon yiyeceğidir. Okonomi, “ne istersen” veya ‘istediğin gibi’, yaki ise ‘ızgarada pişirilmiş’ anlamına gelmektedir. 

 

Toyo Riki Co şirketi tarafından geliştirilen robot şef, iki robotik kola sahiptir. Okonomiyaki robotu, karışımı ızgaraya dökmeden önce ızgarayı fırça ile yağlar, ürünün alt tarafı piştiğinde iki robotik eline aldığı ıspatulayla yiyeceği çevirir ve pişirir. Ayrıca robot şef müşteriler ile sözlü olarak etkileşime girerek okonomiyaki sosu veya soya sosu tercih eder misiniz? Gibi sorular sorup, yiyeceği müşteri tercihlerine göre servis edebilmektedir (Ramen Robots, 2020).

 

7. Sonuç ve Öneri

 

Literatürde gastronomi ve robotiğin aynı çatı altında buluştuğu çalışma sayısı sınırlıdır. Türkçe literatürde robot şeflerin ele alındığı, robotik ve gastronominin birleştiği araştırmaları inceleyen çalışma bulunmamaktadır. Özdemir & Güneren-Özdemir (2020) çalışmasında turizmin sektörünün Endüstri 4.0’a uyum sağlaması gerektiğinin kaçınılmaz olduğu belirtmiştir. 

 

Literatür incelendiğinde turizm sektörü, yiyecek içecek sektörü ve Endüstri 4.0 konularının ele alındığı çalışmanın kısıtlı olduğunu ifade etmiştir. Çalışmada Endüstri 4.0 genel olarak ele alınmıştır. Bu sebeple yiyecek içecek üretimi ve nesnelerin iletimi, büyük verinin (big data) yiyecek-içecek işletmeleri tarafından kullanımı, 3 Boyutlu (3D) yazıcıların yiyecek-içecek işletmeleri tarafından kullanımı ve yiyecek-içecek işletmelerinde robot kullanımı başlıklarına yer verilmiş ve bahsi geçen başlıklar kısa kısa açıklanmıştır. 

 

Aynı şekilde Yalçın-Kayıkçı & Kutluk-Bozkurt (2018) yapay zeka uygulamalarının turizm yansımalarını z ve alfa kuşakları üzerinden ele almıştır. Literatür taraması olarak hazırlanan bu çalışmanın turizm alanında yapay zeka ve dijital gelişmeler ile ilgili yapılması planlanan diğer çalışmalar için temel olmasının amaçlandığı belirtilmiştir.

 

Makalede literatürde tespit edilen tüm çalışmalara yer verilmiştir. Bu çalışmalardan 4 tanesi gastronomin uygulama kısmı olan mutfak ve yemek pişirme ile ilgilidir. 4 tanesi gastronominin kapsamında değerlendirilebilen servis alanıyla ilgilidir. Bu çalışmalarda servis robotlarının tasarımı, programlanması, çalışması ve servis robotlarında karşılaşılan sorunlar ele alınmıştır. Çalışmalardan 1 tanesinde yiyecek- içecek işletmelerindeki yapay zeka kullanımı genel olarak ele alınmıştır. 

 

Yapay zekâ ve robotik alanının kullanıldığı işletmelerde hizmet alan müşterilerin yapay zekâ kullanımı ve beklentileri ölçülmüştür. Katılımcı gözlem yöntemi uygulanan çalışmanın sonunda çalışmaya katılan tüm yaş gruplarına ait tüketicilerin robotlara fazla ilgili olmasının tespit edilmesi oldukça önemlidir. İncelenen son çalışmada ise gıda sektöründe robotik alanının geleceği ele alınmıştır.

 

Makalede literatürde yer alan gastronomi ve robotik ilişkili çalışmaların ele alınmasının yanı sıra sektörde kullanılan robotlara da yer verilmiştir. Bu robotlar; ürün ön hazırlığı, kesme, karıştırma, pişirme ve ürünü tabağa servis etme gibi görevleri yapabilmektedir. Bundan dolayı bu robotlar, robot şef olarak nitelendirilmiştir. 

 

Çalışmada 12 adet robot şefe yer verilmiştir. Robot şefler, genellikle pizza, sosis, omlet, ramen, hamburger gibi hızlı tüketim yiyeceklerini yapabilmektedir. Dolayısıyla robot şefler hızlı tüketim restoranlarının mutfaklarında daha sık kullanılmaktadır. Bazı robotlar insanın görevlerini tamamen üstlenirken, bazı robotlar ise gıda üretim sürecinde insana yardımcı olarak görev yapmaktadır.

 

Literatürdeki ve mutfaklardaki robotik uygulamalarının ele alındığı bu çalışmada, gastronomi ve robotik alanının yakın ilişkisi ortaya koyulmuştur. Robotik teknolojisi son hızda gelişmeye devam etmektedir. Buna paralel olarak diğer sektörlerde olduğu gibi gastronomideki uygulamaları da artmaktadır.

 

Literatürde gastronomi ve robotik alanının buluştuğu çalışmalar çoğunlukla yabancı araştırmacılar tarafından yapılmıştır. Türkiye’de robotların mutfaklarda kullanılmaya başlanması, yapılacak çalışmaların da sayısını artıracaktır. Mutfaklarda robotların kullanımı; alandan tasarruf, personelden tasarruf ve işletmenin ilgi çekiciliğinin artması gibi avantajlar sağlamaktadır. 

 

İşletmenin pazarlamasında robotik uygulamalar oldukça katkı sağlayacaktır. Ülke mutfağının tanıtılmasında robotların katkısından faydalanılabilir. Örneğin Türk mutfağında çorba içme kültürü oldukça yaygındır ve yüzlerce çeşit çorba bulunmaktadır. 

 

İlk aşamada birden fazla çorba yapabilen bir robot şef geliştirilebilir. Ayrıca turistik gücü yüksek Türk mutfağına özgü yemekleri robot şeflerin yapması işletmenin turist çekiciliğini arttıracaktır. İşletmeler, robotik alanını kullanarak kar paylarını artırabilirler. Böylece Türk gastronomisine de katkı sağlanmış olacaktır. Yiyecek içecek işletmelerinde robot şeflerin ve garson robotların kullanılmaya başlanması gerekmektedir.

 

Akademisyenler, araştırmacılar ve mühendislerin ortak çalışmalarında gerek gastronomi sektöründe gerek diğer sektörlerde robotların kullanımı yaygınlaşmalıdır. Özellikle akademisyenler yapay zeka ve robotiği ele alan çalışmalar yapabilir. Çalışılan konu kapsamında literatüre eklenecek yeni çalışmalar çok faydalı olacaktır. 

 

Örneğin, robot şeflerin hazırladığı yiyecekleri tüketen müşteriler üzerinde yapılacak çalışmalar literatüre katkı sağlayacaktır. Aynı zamanda insan şefler ve robot şefler üzerine yapılacak çalışmalar literatürde yer alan eksikleri dolduracaktır. Bu çalışma, araştırmanın sınırlılıkları çerçevesinde literatür incelemesi şeklinde gerçekleştirilmiştir. Bu çalışmanın araştırmacılara rehber niteliği taşıması hedeflenmektedir.

 

Kaynakça

Angelo, J. A. (2007). Robotics: A Reference Guide tothe New Technology. Westport: Greenwood Press.

Anyanwu, K. (2011). Overviewand Applications of Artificial Intelligence. Owerri: Federal University of Technology.

Armstrong, M. (2020). Pizza-Making Robot. Euronews.: https://www. euronews.com/2018/06/27/pizza-making-robot. Erişim tarihi: 16.05.2020.

Asif, M., Sabeel, M., Rahman, M., & Khan, Z. H. (2015). Waiter Robot – Solution to Restaurant Automation. Proceedings of the 1st Student Multi Disciplinary Research Conference (MDSRC), (s. 1-5). Wah.

Aydın, Ş. E. (2017). Yapay Zekâ Teknolojisi (Yapay Zekaların Dünü Bugünü Yarını). Adana.

Baysal, A., & Küçükaslan, N. (2009). Beslenme İlkeleri ve Menü Planlaması. Bursa: Ekin Yayınevi.

Berryhill, J., Heang, K. K., Clogher, R., & McBride, K. (2019). Hello, World: Artificial Intelligence and its Use in the Public Sector. Paris: OECD Yayıncılık.

Bilgili, E., Sekmen, F., & Esen, S. (2013). Bulanık Mantık Yaklaşımıyla Finansal Yönetim Uygulamaları: Bir Literatür Taraması, Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 9(19), 121-136.

Bollini, M., Tellex, S., Thompson, T., Roy, N., & Rus, D. (2013). Interpreting and Executing Recipes with a Cooking Robot. İçinde, J. P. Desai, G. Dudek, O. Khatib, & V. Kumar (Dü), Experimental Robotics (s. 481-495). Heidelberg: Springer.

Buckley, S. (2020). Brat Wurst Bot Takes Orders, then Cooks and Serves Sausage. Engadge, https://www.engadget.com/2016-07-19- bratwurst-bot-autonomously-orders-cooks-and-serves-sausage. html, Erişim Tarihi: 25.05.2020.

Chan, L. L. (2019). The Best Productivity Ideas for Hotels. Bootle: Training Strategies.

Choudhary, S., Arba, H., & Patkar, U. (2016). An Innovative Study on Artificial Intelligence and Robotics. International Journal of Innovative Research in Computer and Communication Engineering, 4(3), 3292-3296.

Cormack, R. (2020). Sick of Whisking? Samsung Has Created a Robot Sous-Chefto Help You Cook. Robb Report,https://robbreport.com/ gear/personal-technology/samsung-bot-chef-2891606/. Erişim tarihi: 18.05.2020.

Çerkez, M., & Kızıldemir, Ö. (2020). Yiyecek–İçecek İşletmelerinde Yapay Zekâ Kullanımı. Türk Turizm Araştırmaları Dergisi, 4(2), 1264-1278.

Dalmec (2020). Manipülatör Nedir? Dalmec, http://www.herkol.com /about/manip%C3%BClat%C3%B6r-nedir/index.html. Erişim tarihi:28.06.2020.

Daly, I. (2010). Just Like Mombot Used to Make, The New York Times: https://www.nytimes.com/2010/02/24/dining/24robots.html. Erişim tarihi: 26.05.2020.

Dentler, D. R. (2008). Design, Control, and Implementation of a Three Link Articulated Robot Arm. Akron: Akron Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi.

Elkins, K. (2015). This Restaurant Has a New Secret Weapon: A Robot that Slicesthe Perfect Noodle Fasterthanany Human. Business İçinde, https://www.businessinsider.com/noodle-slicing-robot- could-revolutionize-the-restaurant-industry-2015-5. Erişim tarihi: 20.05.2020.

Evans, C. (2016). Could the Future of Pizza be in the Hands of Robots? CBS Evening News, https://www.cbsnews.com/news/could- the-future-of-pizza-be-in-the-hands-of-robots/. Erişim tarihi: 16.05.2020.

F&D Technology. (2018). Introduces Pazzi, the Pizza-making Robot. F&D Technology: https://www.foodanddrinktechnology.com/ news/21412/ekim-introduces-pazzi-the-pizza-making-robot/. Erişim tarihi: 21.05.2020.

Gillespie, C., & Cousins, J. (2011). European Gastronomy Into the 21st Century. New York: Routledge.

Greive, D. (2020). This Morning A Robot Cooked Me Eggs. The Spin off: https://thespinoff.co.nz/food/09-01-2020/this-morning-a-robot- cooked-me-eggs/. Erişim tarihi: 22.05.2020.

Hockstein, N., Gourin, C., Faust, R., & Terris, D. (2007). A History of Robots: From Science Fiction to Surgical Robotics. Journal of Robotic Surgery (1), 113-118.

Hwang, J. P., Lee, S. H., & Suh, I. (2011). Behavior Programming by Kinesthetic Demonstration for A Chef Robot. 8th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI), (s. 875). Incheon.

Jha, A. (2020). Robotic Kitchen Moley Robotics, https://www.arch2o. com/robotic-kitchen-moley-robotics/. Erişim tarihi:17.05.2020

Kafadar, A. H., & Sormaz, Ü. (2019). Yiyecek İçecek İşletmelerinde Yenilikçi Servis Teknikleri, Uluslararası Gastronomi Turizmi Araştırmaları Kongresi, (s. 762-767). Nevşehir.

Kalaycı, T. E. (2011). Yapay Zekâ Yöntemleri ile Kablosuz Sensor Ağlarındaki Eniyileme Problemlerinin Çözümü. Doktora Tezi: Ege Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İzmir.

Kamble, R., & Shah, D. (2018). Applications of Artificial Intelligence in Human Life. International Journal of Research, 6(6), 178-188.

Khare, M. D., & Yadav, S. (2019). Future of Robotics in Food Industry.

International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE), 8(2S11), 2234-2236.

Kuşçu, E. (2015). Çeviride Yapay Zekâ Uygulamaları. Atatürk Üniversitesi Kazım Karabekir Eğitim Fakültesi Dergisi (30), 45-58.

Lilholt, A. (2015). Entomological Gastronomy. Addison Lilholt.

Luk, L. (2020). Foxconn’s Robot Army yet to Prove Match for Humans. The Australian Business Review: https://www. theaustralian.com.au/business/business-spectator/news-story/ foxconns-robot-army-yet-to-prove-match-for-humans/11ed 9a415ad0daa253bfc4ddf6a8627f. Erişim tarihi: 15.05.2020.

Malik, N., Rani, N., Singh, A., Pratibha, & Pragya, S. (2016). Review paper on- Serving Robot New Generation Electronic Waiter. IJIRST – International Journal for Innovative Research in Science & Technology, 2(11), 775-777.

Mijwel, M. M. (2020). History of Artificial Intelligence. Research Gate: https://www.researchgate.net/publication/322234922_History_ of_Artificial_Intelligence. Erişim tarihi: 21.06.2020.

Mishraa, N., Goyal, D., & Sharma, A. D. (2018). Issues in Existing Robotic Service in Restaurants and Hotels. 3rd International Conference on Internet of Things and Connected Technologies (ICIoTCT), (s. 173-176). Jaipur.

Miso Robotics (2020). Flippy. Miso Robotics: https://misorobotics.com/ flippy/. Erişim tarihi: 17.05.2020

Moley Robotics. (2020). Moley Robotics: https://www.moley.com/. Erişim tarihi: 15.05.2020.

Ningning, Z. (2020). Robots Serve up a Tasty Treat at New High-tech Noodle Shop. Shanghai Daily.com: https://archive.shine.cn/metro/ society/Robots-serve-up-a-tasty-treat-at-new-hightech-noodle- shop/shdaily.shtml. Erişim tarihi: 17.05.2020.

OECD. (2019). Artificial Intelligence in Society. Paris: OECD Yayıncılık.

Öğretmenoğlu, O. (2020). Pizza Yapan Pick up; Toyota Fantastik Projelerini Tanıttı. Log: https://www.log.com.tr/pizza-yapan- pickup-toyota-fantastik-projelerini-tanitti/galeri/4/. Erişim tarihi: 22.05.2020

Önder, M. (2020). Yapay Zekâ: Kavramsal Çerçeve. İçinde, İ. Demir (Edt.) Yapay Zekâ Stratejileri ve Türkiye (s. 3-10). Ankara: Uluslararası İlişkiler ve Stratejik Araştırmalar (ULİSA) Enstitüsü.

Önder, M., & Saygılı, H. (2018). Yapay Zekâ ve Kamu Yönetimine Yansımaları. Türk İdare Dergisi, 90(487), 629-668.

Özdemir, Ö., & Güneren-Özdemir, E. (2019). Endüstri 4.0 ve Yiyecek İçecek İşletmelerindeki Yansımaları. IV. Uluslararası Gastronomi Turizmi Araştırmaları Kongresi, (s. 87-93). Nevşehir.

Perez, J. A., Deligianni, F., Ravi, D., & Yang, G. Z. (2017). Artificial Intelligence and Robotics. Londra: UK-RAS Network.

Plumb, T. (2020). Robo-Flipping Cali Burger Locates a Home in Tysons Corner. Eater: https://dc.eater.com/2019/10/4/20895785/ caliburger-tysons-corner-opening. Erişim tarihi: 23.05.2020.

Ramen Robots (2020). Trends in Japan: https://web-japan.org/ trends/09_sci-tech/sci091210.html. Erişim tarihi: 18.05.2020.

Robot Worx (2020). What Are The Main Types Of Robots? Robot Worx a SCOTT Company: https://www.robots.com/faq/what- are-the-main-types-of-robots#:~:text=There%20are%20six%20 main%20types,are%20referred%20to%20as%20axes. Erişim tarihi: 23.06.2020.

Rosenberg, J. M. (1986). Dictionary of Artificial Intelligence and Robotics . New York: John Wiley & Sons.

Samsung Newsroom (2020). Get a Glimpse of the Next-generation Innovations on Display at Samsung’s Technology Showcase. Mayıs 15, 2020 tarihinde Samsung Newsroom:https://news.samsung. com/global/get-a-glimpse-of-the-next-generation-innovations- on-display-at-samsungs-technology-showcase. Erişim tarihi: 15.05.2020.

Sandier, B. Z. (1999). Robotics Designing the Mechanisms for Automated Machinery. Cambridge: Academic Press.

Sarıışık, M., & Özbay, G. (2015). Gastronomi Turizmi Üzerine Bir Literatür İncelemesi. Anatolia: Turizm Araştırmaları Dergisi, 26(2), 264-278.

Savarin, J. A. (2009). The Physiology of Tasteor Medidations on Transcendental Gastronomy. A. Knopf, & M. F. Fisher, (Çev.) London: Everyman’s Library.

Scaruffi, P. (2019). Intelligence is not Artificial. Scoots Valley, Kaliforniya: Create Space Bağımsız Yayıncılık Platformu.

Shaw, K. (2020). Pizza Hut, Toyota Unveil Robotic-Enabled Pizza- Making Pickup Truck. Robotics Business Review: https://www. roboticsbusinessreview.com/retail-hospitality/pizza-hut-toyota- unveil-robotic-enabled-pizza-making-pickup-truck/. Erişim tarihi: 17.05.2020.

Singh, G., Mishra, A., & Sagar, D. (2013). An Overview of Artificial Intelligence. SBIT Journal of Sciences and Technology, 2(1), 1-4.

Sugiura, Y., Sakamoto, D., Withana, A., Inami, M., & Igarashi, T. (2010). Cooking with Robots: Designing a Household System Working in Open Environments. CHI’10:Proceedings of the SIGCHI Conference on Human Factors in Computing Systems (s. 2427-2430). Atlanta: Association for Computing Machinery.

Szondy, D. (2020). Brat Wurst Bot Serves up Brats in Berlin. New Atlas: https://newatlas.com/bratwurst-bot-berlin-robot/44434/. Erişim tarihi: 18.05.2020.

Taar, J. (2014). The best culinary experience. Factors that create extraordinary eating episodes. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 122, 145-151.

Tektaş, M., Tektaş, N., Onat, N., Gökmen, G., Koçyiğit, G., & Akıncı, T. Ç. (2010). Web Tabanlı Yapay Zekâ Teknikleri Eğitim Simülatörlerinin Hazırlanması. İstanbul: Marmara Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Komisyonu Başkanlığı.

Thrun, S., Burgard, W., & Fox, D. (2006). Probabilistic Robotics. Cambridge: MIT Press.

Tutorials Point (2015). Artificial Intelligence. Haydarabad: Tutorials Point.

Varol, A. (2000). Robotik. Ankara: Milli Eğitim Bakanlığı Yayınları.

Verma, M. (2018). Artificial Intelligence and Its Scope in Different Areas with Special Reference to the Field of Education. International Journal of Advanced Educational Research, 3(1), 5-10.

Viji Priya, J., Ashok, J., & Suppiah, S. (2016). A Review on Significance of Sub Fields in Artical Intelligence. International Journal of Latest Trends in Engineering and Technology, 6(3), 542-548.

Vincent, M. (2020). Are We Seeing the End of Food Robots? Digital Food Lab: https://www.digitalfoodlab.com/seeing-end-food-robots/. Erişim tarihi: 21.05.2020.

Vitaux, J. (2019). Gastronomi. (Z. Yaya, Çev.) Ankara: Dost Kitabevi Yayınları.

Yağcı, C., Gökçe, İ., Bozüyük, T., & Akar, G. (2020). Yapay Zekâ Teknolojisinin Endüstrideki Uygulamaları. Prof. Dr. Mehmet TEKTAŞ & Doç. Dr. Necla TEKTAŞ:http://tektasi.net/ wp-content/uploads/2014/01/yapay-zekâ-teknolojilerinin- end%C3%BCstrideki-uygulamalari.pdf. Erişim tarihi: 21.05.2020.

Yalçın-Kayıkçı, M., & Kutluk-Bozkurt, A. (2018). Dijital Çağda Z ve Alpha Kuşağı, Yapay Zeka Uygulamaları ve Turizme Yansımaları. Sosyal Bilimler Metinleri 1, 54-64.

 

Has aşçıbaşı Ahmet ÖZDEMİR olarak kaynak gördüğüm:

Sn. Şeyma Bozkurt Uzan*-1 ve Yaşar Sevimli-2' a ilgili "Gastronomide Robotik Uygulamalar Ve Yapay Zeka" isimli akademik çalışmaları için yürekten teşekkür eder mesleki yaşamlarında başarılar dilerim. Profesyonel mutfaklarda, ilgili araştırmalarda ve gastronomi dünyasında ihtiyacı olanlar tarafından mutlaka örnek olarak dikkate alınacaktır.

 

Yöneticilerin Perspektifinden Yiyecek İçecek İşletmelerinde Gizli Müşteri Uygulamaları

 Yöneticilerin Perspektifinden Yiyecek İçecek İşletmelerinde Gizli Müşteri Uygulamaları 

*Emrah YILDIZ-a, 

Burhan KILIÇ-b

 

Özet

 

Gizli müşteri uygulamaları işletmelerin hizmet kalitesini; işletmenin belirlediği standartlar ile profesyonel bir gözle ve müşterilerin bakış açısıyla değerlendirmek için kullanılan bir yöntemdir. Gizli müşteri uygulamaları pazarlama çalışmalarının kapsamında genellikle müşteri odaklı olarak uygulansa da işletme içerisindeki yöneticilerin perspektifinden konuya bakmak gizli müşteri uygulamasının uygulama sürecindeki durumunu madalyonun diğer yüzünden anlamak için gizli müşterileri ve gizli müşteri uygulamalarını değerlendirmek ihtiyacı ortaya çıkmıştır. 

 

Gizli müşteri kullanarak hizmet kalitesini ölçen işletmelerde çalışan yöneticilerin gizli müşteri ve uygulamaları ile ilgili düşüncelerinin değerlendirilmesi, hizmeti yöneten kişilerin konu ile ilgili görüşlerinin literatürde yer alması açısından önem kazanmaktadır. Çalışma kapsamında yiyecek içecek işletmelerinin yöneticileri, verilen hedefleri tutturma ve kalite standartlarını koruma çabası doğrultusunda gizli müşteri uygulamalarını gerekli bir uygulama olarak nitelendirseler de uygulama sürecinde yaşanan bazı sorunların da çözüme kavuşması beklentisinde oldukları yapılan değerlendirmeler neticesinde ortaya çıkartılmıştır. 

 

Bu çalışma; yiyecek içecek işletmelerinde gizli müşteri uygulamalarının teorik altyapısının oluşturulması ve yöneticilerin gizli müşteri uygulamalarına yönelik bakış açılarını değerlendirmek amacıyla iki kısımdan oluşmuştur. Birinci kısımda ilk olarak gizli müşteri kavramı ve gizli müşteri uygulamalarının kullanım alanlarının araştırması konuları ele alınmıştır. İkinci kısımda ise Türkiye’deki çeşitli illerde (Antalya, İstanbul, Muğla) gizli müşteri uygulamalarını kullanan ve yiyecek içecek sektöründe hizmet veren işletmelerdeki yöneticilerin gizli müşteri uygulamalarına bakış açıları incelenmiştir.

 

Giriş

 

Gizli müşteri uygulaması tüm dünyada özellikle hizmet işletmelerinde müşteri ile yüz yüze hizmet sağlayan çalışanların sunduğu hizmetin değerlendirilmesi için kullanılan yaygın bir metot halini almıştır. Hizmet işletmeleri açısından gizli müşteri uygulamaları hizmet kalitesinin oluşturulmasında çalışanların performanslarını arttırmaya ve ölçmeye yarayan, bununla birlikte müşteri tatmin araştırmalarına destek olabilecek bir metot olarak kullanılmasının yarar sağlayacağı görüşü ön plana çıkmaktadır (Tükeltürk, 2008, s. 55). Hizmet işletmelerinin kalitesinin ölçümünde kullanılan yöntemlerden biri de normal müşteriler gibi davranan, iyi eğitilmiş kişilerin kullanımını içeren gizli müşteri uygulamalarıdır (Hesselink ve Wiele, 2003, s. 3). Özdemir ve Eroğlu’nun (2009, s. 358) da belirttiği gibi Türkçe literatürde gizli müşteri araştırmaları göz ardı edilmiş konulardan biridir.

 

Araştırma kapsamında bahsi geçen “gizli müşteri” kavramı için Wiele, Hesselink ve Iwaarden (2005, s. 533) gizli misafir; Gürcü (2007, s. 73) meçhul müşteri ve gölge müşteri; Liu, Su, Gan ve Chou (2014, s. 54) hayalet (ghost) ve anonim (anonymous) müşteri, Yıldırgan, Met ve Batman (2016, s. 59), hizmet kontrolcüsü, test müşteri, gizemli müşteri ifadeleri de kullanılmaktadır. “Gizli müşteri uygulamaları” kavramı için ise Öter, Olay ve Kömürcü (2015, s. 381) gizli alışveriş, gizli hizmet, gizli değerlendirme, gizli hizmet kontrolü; Özdemir ve Eroğlu (2009, s. 357) gizli müşteri araştırması; Gürcü (2007, s. 75-97) gizli müşteri çalışması olarak açıklamışlar ya da açıklanabileceğini belirtmişlerdir. Bu araştırmada “gizli müşteri” ve “gizli müşteri uygulamaları” ifadeleri kullanılmaktadır.

 

Çalışanların hizmet sunumundaki etkinliğinin, işletmeler açısından ne kadar önemli olduğu düşünülürse, gizli müşteri uygulamalarının çalışanlar üzerindeki etkilerini görmezden gelmek mümkün değildir (Taşkın, 2012, s. 1). Hizmet kalitesinin sağlanmasında müşterilerle doğrudan ilişkili olan çalışanların tutumları da çok önemlidir. Çünkü müşterilerle temas halinde olan çalışanlar, hizmet sağlayıcılar olarak bir anlamda hizmet pazarlama elemanlarıdırlar. Dolayısıyla çalışanların müşterilerle etkileşimlerinin nasıl gerçekleştiği çoğu zaman hizmet sunumumdaki yeteneklerinden çok daha önemli olabilmektedir (Bowers ve Martin, 2007, s. 90). Gizli müşteri uygulamaları pazarlama çabaları kapsamında müşteri odaklı bir çalışma olması ile birlikte konuya personel odaklı bir bakış açısı gerçekleştirmek de mümkündür (Öter vd., 2015, s. 383). 

 

Tükeltürk (2008, s. 61) yaptığı gizli müşteri araştırmasında etkin bir gizli müşteri uygulamasının olabilmesi için gizli müşteri uygulamaları karşısında çalışanların tepkileri vb. gibi hususların incelenip tespit edilmesi gerektiğini belirtmiştir. Özellikle yiyecek içecek işletmelerindeki gizli müşteri kavramını, yöneticilerin bakış açılarıyla değerlendiren bu çalışmada; işletme yöneticilerinin gizli müşterilere yönelik tutumlarını da belirlemek amaçlanmaktadır.

 

Gizli Müşteri Ve Gizli Müşteri Uygulaması

 

Temel alınan literatür çalışmalarına ek olarak gizli müşteri uygulamalarına yönelik pek çok araştırma bulunmasına rağmen işletme çalışanları ile ilgili sadece Saraç (2015)’ın çalışması olan Türkiye’deki beş yıldızlı zincir otellerin ön büro çalışanlarının gizli müşteri değerlendirmelerini duygusal emek ve davranışsal sonuçlarının tespiti amacı ile ilgili yapılmış bir çalışmaya rastlanmıştır. Bununla beraber birçok sektörde de gizli müşteri çalışmalarının yapıldığını görmek mümkündür. 

 

Gizli müşteri uygulamasını kullanan sektörlerin içerisinde bankalar, devlet kurumları, hastaneler, kasko şirketleri, kargo-nakliye şirketleri, emlakçılar, seyahat acentaları, turizm ofisleri, oteller, restoranlar, hazır yiyecek sektörü, araba kiralama şirketleri, havayolu şirketleri, metro istasyonları, demiryolu şirketleri, elektrik, gaz, su tedarikçileri, perakendeciler, çağrı merkezi, otomobil üreticileri, benzin istasyonları, mobilya mağazaları gibi çeşitli sektörler bulunmaktadır (Erstad, 1998, s. 34; Wilson, 1998, s. 415; Gürcü, 2007, s. 78; Özdemir ve Eroğlu, 2009, s. 357 - 381).

 

Gizli müşteri, hizmet sunum prosedürünü müşteri bakış açısıyla gözlemleyen kişidir (Liu vd., 2014, s. 55-56). Gizli müşteri, hizmetin sunulması sırasında belirlenmiş olan kalite süreç ve kurallarına uyulup uyulmadığını gözlemek için gerçek bir müşteri gibi davranır (Tükeltürk, 2008, s. 55). İşletmeler hizmet sunumu esnasında müşterinin karşılaştığı sorunlara gizli müşteri uygulaması yöntemi ile önlem alma yoluna gitmektedirler. Bu süreçte; çalışan performansı, ürün bilgisi, satış performansı, hizmet kalitesi, çevre ve mekân düzeni gibi konular değerlendirilmektedir (Yıldırgan vd., 2016, s. 60).

 

Gizli müşteri uygulamaları işletmelere hizmet süreçlerini denetleme ve performans değerlendirme konularında ciddi veriler sağlamaktadır. Erstad (1998, s. 34), hizmet işletmelerinde gizli müşteri uygulamasının müşteri hizmetlerini değerlendirme ve geliştirme aracı olarak kullanılabileceğini belirtmiştir. Bununla birlikte uygulamada yaşanabilen bazı sakıncalar ve sorunlar ile birlikte avantajlı yönler de araştırmacılar tarafından ortaya konulmaktadır (Erstad, 1998, s. 37; Tükeltürk, 2008, s. 59). 

 

Gizli müşteri uygulamalarının avantajlı yönleri; işletmelerin kendilerini müşteri gözü ile görebilmeleri (Yücel, 2010, s. 41), önceden konulan kriterlere göre sağlanan hizmetin kalitesini ölçebilme, araştırması sonuçlarından elde edilen bilgiler sonucunda problem alanlarına yönelerek ve operasyonların verimlilik düzeyleri arttırılarak temas personelinin müşteriler tarafından değerlendirilen hizmet özellikleri üzerinde durma (Özdemir ve Eroğlu, 2009, s. 361), tüm birimlerinde aynı hizmet kalitesini sağlama (Yıldırgan vd., 2016, s. 57), müşteri memnuniyetinde artış, çalışanların performansında ve müşteriye verdiği önemde artış, rakipleri izleyebilme, hizmet süreçlerinde ve anlayışlarında aksayan ya da geliştirilmesi gereken konuları teşhis etme, eğitim ihtiyaçlarının etkin şekilde tespiti (Gürcü, 2007, s. 76) olarak sıralanabilir. 

 

Gizli müşteri uygulamalarının dezavantajlı yönleri ise; test edilen örneğin büyük olmaması, personelin bir hizmeti sağlayamadığı kötü bir gününde gerçekleşebilmesi, araştırmacının bilişsel yeteneğiyle ilgili bazı özellikler araştırmanın doğruluğu etkilemesi (Özdemir ve Eroğlu, 2009, s. 362), çok az sayıdaki gizli müşteri ziyareti nedeniyle ve bu ziyaretin olumsuz bir ana denk gelmesi nedeniyle değerlendirmenin sağlıklı olmaması, gizli müşteri olarak gelen kişilerin kişilik özellikleri, ön yargıları vb. gibi olumsuz olabilecek şartlardan dolayı iş görenin performansının daha düşükmüş gibi algılanabilmesi (Tükeltürk, 2008, s. 60), personeli sürekli gizli müşteri tehdidi ile baskı altına almanın ters sonuçlar doğurabilmesi (Yıldırgan vd., 2016, s. 66) şeklinde ifade edilebilir.

 

Yöntem

 

Çalışmanın başlangıcında gizli müşteri uygulamaları ile ilgili literatür taraması yapılmış, ikincil verilere başvurulmuştur. Araştırmanın amacına uygun olduğu için nitel araştırma yöntemi kullanılmış ve araştırma soruları geliştirilmiştir. Bu bağlamda verilerin toplanmasında yol gösterici olması açısından yarı yapılandırılmış görüşme formu oluşturulmuştur. Görüşme formunun sorularının oluşturulmasında; literatür taraması, konu ile ilgili çalışmaları bulunan üç akademisyen ve yiyecek içecek işletmelerinde hem yönetici hem de gizli müşteri olarak çalışmış bir sektör temsilcisinden yararlanılmıştır.

 

Görüşme yönteminin tercih edilmesinin nedeni araştırma konusu ile ilgili veri kaynağının sınırlı olması, mevcut durum ile ilgili daha derin ve detaylı bilgi alınmak istenmesidir. Böylece çalışmada görüşme içerisinde gelişen ve eklenen yorumlara da yer verilmiştir. Örnekleme ulaşmada kartopu örneklem yöntemi kullanılmıştır. Kartopu örneklem yönteminin belirlenme sebebi işletmelerin gizli müşteri uygulamalarını kendi içerisinde ya da özel şirketler aracılığıyla çok gizli bir şekilde yürütüyor olmasıdır. 

 

Dolayısıyla işletmelerde gizli müşteri uygulamaları ile ilgili beyan edilen resmi ve açık kayıtlara ulaşmak ve örneklemi farklı bir şekilde belirlemek mümkün değildir. Bu durum aynı zamanda çalışmanın en büyük sınırlılığıdır. Bu kısıtlı durumu aşmak için araştırmacıların sektörün içinden gelmesi, temsilcilerini tanıması ve çalışma konusu hakkında sektör deneyimlerinin olması etkili olmuştur. Örneklemin evreni en iyi temsil etmesi gerektiği göz önünde bulundurularak mümkün olduğunca farklı özellikteki işletme yöneticilerine ulaşılmaya çalışılmıştır. Görüşmeler 12.08.2016 – 03.10.2016 tarihleri arasında İstanbul, Antalya ve Muğla’da çalışan yöneticiler ile araştırmacılar tarafından yapılmıştır. Toplamda on iki görüşme yapılmıştır.

 

Görüşmelerden önce yöneticilerden randevu alınarak görüşme zamanı öncesinde planlanmıştır. Görüşmeler esnasında ise katılımcılardan izin alınarak ses kayıt cihazı ile görüşmeler kayıt altına alınmıştır. Her bir katılımcı ile ortalama görüşme süresi 10 ile 30 dakika arasında değişmiştir. Yüz yüze randevu alınamayan üç katılımcı ile de telekonferans yolu ile görüşmeler gerçekleştirilmiştir. Görüşmeler esnasında katılımcılara yöneltilen sorulara verilecek yanıtların sadece araştırma amacı ile kullanılacağı ve bu bulgular yorumlanırken herhangi bir şekilde isim ya da kurum adının kullanılmayacağı ifade edilerek görüşmenin güven içinde gerçekleşmesi amaçlanmıştır. Görüşmelerin ardından elde edilen ses kayıtları çözümlenerek yazıya aktarılmış ve bulgular oluşturulmuştur.

 

Bulgular

 

Araştırmanın bu bölümünde yöneticilerin gizli müşteri uygulamalarına yönelik bakış açılarını tespit etmek için elde edilen bulgulara yer verilmiştir. Verilerin analizinde betimsel analiz yöntemi kullanılarak kodlanmış ve sonuçları gruplandırılmıştır. İşletmelerin yöneticilerinden elde edilen veriler; gizli müşteri uygulamasının önemi, gizli müşteri uygulamasının işletmedeki döngüsü, gizli müşteri uygulamasının personel tarafından bilinirliği, gizli müşteri uygulaması hakkındaki çekinceler olmak üzere dört başlık altında toplanmıştır. Araştırmada yer alan katılımcılar Tablo 1’de yer alan mesleki pozisyon sıralamasına göre belirtilmiştir.

 

Araştırmada katılımcıların demografik özelliklerine Tablo 1’de yer verilmiştir. Tablo 1’de görüleceği üzere, katılımcıların çoğu 36-40 (7 katılımcı) yaş aralığında bulunmaktadır. Katılımcılardan biri kadın, on biri erkektir. Mesleki pozisyonları incelendiğinde; üç servis şefi, iki restoran müdürü, iki aşçı başı, bir yiyecek içecek müdürü, bir insan kaynakları müdürü, bir üretim müdürü, bir genel müdür yardımcısı ve bir koordinatörün katıldığı görülmektedir. Araştırmaya dahil olan yöneticilerin bulundukları şehirlere bakıldığında çoğunluğu İstanbul (5)’da diğerlerinin ise Antalya (4) ve Muğla’da ise (3) işletme yöneticisi bulunmaktadır.

 

Tablo.1 Katılımcıların Demografik Özellikleri

 

 

Yaş


 


Şehir


 


26 – 30


1


Antalya


4


31 – 35


2


İstanbul


5


36 – 40


7


Muğla


3


41 ve üstü


2


Meslekte Bulunma Süresi


 


Cinsiyet


 


15 yıl – 16 yıl arası


1


Kadın


1


16 yıl – 17 yıl arası


2


Erkek


11


18 yıl – 19 yıl arası


1


Mesleki Pozisyon (Yönetim Kademesi)


 


19 yıl ve daha fazla


8


1.  Yiyecek İçecek İşletmesi Koordinatörü


1


Eğitim Düzeyi


 


2.  Catering İşletmesinde Çalışan Üretim


Müdürü


1


İlkokul ve Ortaokul


-


3.  Genel Müdür Yardımcısı (Otel)


1


Lise ve Dengi Okul


5


4.  İnsan Kaynakları Müdürü (Otel)


1


Önlisans ve Lisans


5


5.  Yiyecek İçecek Müdürü (Otel)


1


Lisansüstü


2


6.  Restoran Müdürü


1


İşletmede Bulunma Süresi


 


7.  Restoran Müdürü


1


1 ay – 1 yıl arası


1


8.  Servis Şefi (Otel)


1


1 yıl – 2 yıl arası


3


9.  Servis Şefi (Restoran)


1


2 yıl – 3 yıl arası


4


10. Servis Şefi (Restoran)


1


3 yıl ve daha fazla


4


11. Aşçıbaşı (Otel)


1


 


 


12. Aşçıbaşı (Restoran)


1


 


 


Katılımcıların meslekte bulunma süreleri incelendiğinde, çoğunlukla 19 yıl ve daha fazla süreyle (8 katılımcı) meslekte bulundukları anlaşılmaktadır. Katılımcıların eğitim düzeyine bakıldığında, çoğunluğunun önlisans/lisans ve lise mezunu (10 katılımcı) oldukları görülmektedir. Son olarak katılımcıların işletmede bulunma süreleri incelendiğinde ise 2 yıl ve daha üzeri süre ile aynı işletmede çalıştıkları tespit edilmiştir.

 

Katılımcıların bakış açısıyla gizli müşteri uygulamasına ilişkin elde edilen bulgular aşağıdaki başlıklar altında belirtilmiştir.

 

Gizli Müşteri Uygulamasının Önemi

 

Araştırmaya katılan yöneticilerin gizli müşteri uygulamasının önemi hakkındaki görüşleri aşağıdaki şekilde katılımcıların ifadeleriyle belirtilmiştir.

 

1 numaralı katılımcı gizli müşteri uygulamasının önemini “...ee şöyle eni sonu bizim yani kendi iç denetimlerimiz var genel anlamda operasyonel standart kalite açısından. Ama başka bir gözle işletmeyi denetlemesi birilerinin kendimizi daha iyi toparlamamızı düzeltmemizi sağlıyor. Sizin göremediğiniz şeyleri dışarıdan görebiliyorlar...” olarak belirtmiştir. 3 ve 5 numaralı katılımcılar ise 1 numaralı katılımcıyı destekler şekilde gizli müşteri uygulamasının katkılarının olduğunu, doğru uygulanan gizli müşteri uygulamasının ve dış bir gözün işletmeye çok şey kazandıracağını belirtmişlerdir.

 

11 numaralı katılımcı ise gizli müşteri uygulamasının önemini “...operasyon körlüğü oluyor artık bütün çalışanların. Operasyon içerisinde kaba kaba belli konuları görmemezlikten geliyorsunuz. Yani göremiyorsunuz daha doğrusu görmemezlik yanlış bir kelime oldu da. Göremiyorsunuz dışarıdan üçüncü bir göz çok farklı oluyor.

 

O yüzden Mr. Guest tabi ki yılda iki defa, üç defa bence gelmeli gelmeye devam etmeli. En azından nerede olduğumuzu bilmemiz açısından ve sürekli uyanık kalmamız açısından ve verilen hedefleri tutturabilme açısından her zaman hedefin verilmesi de ben çok faydalı buluyorum uygulamayı...” şeklinde belirtmiştir.

 

2 ve 6 numaralı katılımcının da ifadeleriyle desteklediği 7 numaralı katılımcı gizli müşteri uygulamasının işleyişini “...tabi bunları doğru insanlarla yapmak gerekiyor veya doğru şirketlerle yapmak gerekiyor. Çünkü bu işler için hakikaten çok doğru şirketler var, çok doğru danışmanlık şirketleri var, çok doğru üniversitelerin destek olmuş olduğu birimler var buralardan destek alarak çok doğru hareket edebilir işletme sahipleri...” olarak ifade etmiş ve doğru denetçi ve işletmeyi işaret etmiştir.

 

Araştırmaya katılan yöneticiler gizli müşteri uygulamasının önemi hakkında özetle doğru uygulanan gizli müşteri uygulamasının işletme hedeflerinin tutturulmasına destek olacağını ve dış bir gözün işletmeye çok şey kazandıracağını belirtmişlerdir.

 

Gizli Müşteri Uygulamasının İşletmedeki Döngüsü

 

Katılımcıların gizli müşteri uygulaması kapsamında gizli müşterilerin nasıl belirlendiği, işletmede ne şekilde kullanıldığı, raporların nasıl değerlendirildiği kısacası gizli müşteri uygulamasının işletme içerisindeki döngüsü ile ilgili bilgiler aşağıdaki şekilde katılımcıların ifadeleriyle belirtilmiştir.

 

9 numaralı katılımcı gizli müşterilerin kim olduğunu; “...şöyle açıkçası şunu söyleyebilirim. Hani bu standartlar firmalar tarafından belirleniyor ama yiyecek içecek sektöründen olan insanları tercih ediyorlar. Hani bilgim dahilinde söylüyorum ve bir lisans yani mezuniyet arıyorlar bu işi yapanlarda. Ama şöyle söyleyeyim hangi bölümden mezunlar bilmiyorum. Çünkü biz onu göremiyoruz. Ama bize gelen raporlarda ... 30 yaş üzeri ve lisans mezunu bir erkek bireydi. Ama onun öncesinde de lise mezunu olarak gelen kişiler vardı. Dediğim gibi bir mezuniyet derecesi istiyorlar. Ama şey olarak da muhakkak bir sektörel bilgi arıyorlar gizli müşterilerde...” şeklinde belirtmiştir.

 

11 numaralı katılımcı gizli müşterilerin nasıl denetimler yaptığını “...misafir rezervasyon aşamasından itibaren görüntülü ve sesli her şeyi kayıt altına alıyor ... Bunları değerlendirme kriterleri var. Mesela restorana oturduğunda 3 dakika içerisinde günlük gazetesi gelmesine geliyor mu? Boşlar hemen alınıyor mu gibi böyle çok değişik kriterlerin olduğu bir Mr. Guest uygulaması var...” şeklinde belirterek “...sonuçta somut deliller koyuyor önünüze. Fotoğraflar koyuyor, ses kayıtları koyuyor somut olduğu için tabi ki güvenilir...” diyerek gizli müşterilerin kullandığı yöntemlerin güvenirliliğini ifade etmiştir.

 

1 numaralı katılımcı gizli müşteri uygulamasının işletmedeki döngüsünü daha genel hatlarıyla; “...gizli müşteri firması onlarda belli başlı kriterlere göre insanları seçiyorlar. Daha çok restorancılıktan anlayan yemekten anlayan... Bizimde kendi içimizde hazırladığımız sorular var. Gizli müşterinin bizim dükkanlara geldiğinde nelere dikkat edeceği ile alakalı puanlamalar var. Onlar geliyorlar restoranlarımızı denetleyip bize rapor halinde sunuyorlar ... bizim müşteri raporları geldiği zaman işletmelerin müdürleri ve franchise patronlarına raporlar gidiyor. 

 

Onlardan karşılıklı teyitle ayrı bir rapor istiyoruz bu durum böyle yeni müşteriden raporlar geldi cevaplar mısınız, düzeltir misiniz, eğer bir yanlışlık varsa diye? Onlarda yüzde doksan beşinde zaten öyle şeylerin olduğunu kabul ediyorlar anladığımız üzere...” 10 numaralı katılımcı ise muhtemel gizli müşteri uygulaması esnasında işletmedeki yoğunluğa dikkat çekerek; “...Daha çok o standartlara göre mümkün olduğunca tabi bu operasyonun yoğunluk açısına göre de değişiyor açıkçası. 

 

O standartları uyguluyor. Şu anlamda büyük katkısı oluyor. Evet yani gizli müşterinin raporunda geçen standartları uygulama konusunda çok çok büyük katkısı oluyor. Ben biliyorum ki gizli müşteri bunu teyit edecek ve ben gelen misafirime de bu şekilde davranmak zorundayım. O şekilde davranırsam gelen misafirimi de memnun edeceğim mantığıyla ilerlemeye çalışıyoruz...” durumu ifade etmiştir.

 

8 numaralı katılımcı gizli müşteri uygulaması sonrası rapor sonuçlarını “...özellikle de servis akışı ile alakalı yani servis personeli ile alakalı yüze 80 doğru tespitleri oluyor...” diyerek yapılan işin etkinliğine vurgu yapmıştır.

 

10 numaralı katılımcı ise gizli müşteri uygulaması sonrası raporların güven verici olduğunu anlatırken “...şöyle bakmak lazım. Burada belli bir marka var. Onun belli kriterleri var. Sonuç itibariyle yani belli bir standartlıkta servis açısından bence çok doğru bir uygulama gizli müşteri. Yani dediğim gibi ben verilerine güveniyorum. Zaten bizim kendi tespit etmiş olduğumuz gözlemlerle de uyuşuyor gizli müşterinin vermiş olduğu veriler. 

 

Çünkü servis personelinin bize ismini veriyor. O günkü servis akışının tarihini ve saatini veriyor. Hani dediğim gibi sizde az çok ona rağmen hani gizli müşteri olsanız bile servis personelinin operasyon akışına göre yorum yapıp oradaki kriterlerin vermiş olduğu puanları eleştirebiliyorsunuz...” şeklinde eleştirisel olarak yaklaşmıştır.

 

6 numaralı katılımcı gizli müşteri uygulaması sonrası işletmedeki uygulamayı “...Bunların mail donelerini de ben şey yapıyorum özellikle tutuyorum. Çalışanlarımla ben bunları nasıl paylaşıyorum. Çalışanlarımla bunları bir eğitim. Sözlü eğitimden ziyade daha çok yazılı bir eğitimden paylaşıp düzeltici, önleyici ön faaliyet olarak tekrar harekete geçiriyoruz...” şeklinde ifade etmiştir.

 

Araştırmaya katılan yöneticiler gizli müşteri uygulamasının işletme içerisindeki döngüsü ile ilgili belirttikleri ifadelerde özetle gizli müşterilerin somut deliller koyarak yüksek oranda doğru tespitler yaptıklarını belirtmişlerdir.

 

Gizli Müşteri Uygulamasının Personel Tarafından Bilinirliği

 

İşletmedeki personelin çalışmaya başladıklarında gizli müşteri uygulaması ile ilgili bilgi verilip verilmediği ve gizli müşteri uygulaması esnasında gizli müşterileri tespit edip edemedikleri ile ilgili bilgiler aşağıdaki şekilde katılımcıların ifadeleriyle belirtilmiştir.

 

1 numaralı katılımcı işe yeni başlayan personelin gizli müşteri uygulaması hakkında bilgi verilip verilmediğini “...Normal personele bahsetmiyoruz. Ama üst yönetim yani işletme müdürleri yardımcılarının haberi var bunlardan. Normal personel ilk başta bilmiyor sonradan biliyorlar işe alırken söylemiyoruz...” şeklinde ifade etmiştir.

 

5 numaralı katılımcı işe yeni başlayan personelin gizli müşteri uygulaması hakkında bilgi verilip verilmediğini“...Hiçbir departmanda bununla ilgili ne eğitim var nede haberdar ediliyor. Edilmiyor. Yok gizli müşterinin gelmesi değil de çalışan işletmeye geldiğinde yani bu işletmede gizli müşteri uygulaması var mı, yok mu, nasıl kalite kontrol süreci gerçekleşmekte. Bununla ilgili ön bilgi sahibi oluyor mu? Asıl soru bu. Şimdi şöyle söyleyeyim ben ... rutin uygulanan bir sistem olarak görmedim...” şeklinde belirtmiştir.

 

4 numaralı katılımcı işletme çalışanlarının gizli müşterilerin varlığından nasıl haberdar olduklarını; “...o konuda bizim gibi zincir oteller çok profesyonel otel çalışanları herhangi bir şey olduğunda hemen herkes birbirini çok inanılmaz hızlı bir şekilde iletişim halinde bilgilendirirler gizli müşteri bizden çıktı dikkatli olun diye, biz de gerekli önlemleri kendimizce alıyoruz...” şeklinde ifade etmiştir.

5 numaralı katılımcı işletme çalışanlarının gizli müşterileri; “...daha önce çalıştığım tesiste bu periyodikti. Her ay bir tane gizli misafir geliyordu ve bunu tabi herkeste biliyordu. 

 

Yani o ay içerisinde bir beklenti vardı. Bu beklenti olduğu için özellikle ön büroda, karşılayan personel daha dikkatli davranıyor. Özellikle Türk misafirlerden oluyor gizli misafir. Yaz aylarına baktığımızda şimdiye kadar yoktu. Şimdi biraz Türk misafir sayısı arttı. Çok az Türk misafir geliyordu. Zaten bunun teşhis etmek çok zor olmuyordu. Yani hemen anlaşılabiliyordu. Anlaşıldığı zamanda tabi ki normal bir reaksiyon olarak personel birbirine haber veriyor. Diyor ki işte şu misafir gizli misafir olabilir. Ve mutlaka reaksiyon gösteriyor... 

 

Bir arkadaşlık söz konusu, bir dostluk söz konusu kendi içlerinde ve yan yana ön bürodaki çalışan bir bellboy kardeşim bak gizli misafir olabilir bu diye garsona dikkat et diye söyleyebiliyor mutlaka...” şeklinde tespit ettiklerini belirtmiştir. Aynı şekilde 5 numaralı katılımcı ifadesinde; “....örneklendirdiğim gibi gözlüğünden tanıdım adamı mesela. Gizli misafirler ne yapıyor, elinde ses kayıt cihazıyla dolaşıyor, gözlüğünde kamerayla benim gördüğüm gözlüğün kenarındaki kameradan yani hissetmiştim. Ondan sonra ben o adamın gizli misafir olduğunu anladım ve gerekli arkadaşlara departmanlarla paylaştım. Adam muhteşem bir servis aldı da gitti. Ama bu doğru mu?...” gizli müşteriyi nasıl tespit ettiğini belirtmiştir.

 

2, 6, 7, 8, 9, ve 10 numaralı katılımcılar gizli müşterileri anında tespit etmenin pek mümkün olmadığını ama gizli müşteri ziyareti sonrası hazırlanan raporların içerisindeki detayları (personelin adı, masa numarası, tarih, saat, yorum vb.) okuduktan sonra kişinin gizli müşteri olduğunu hatırladıklarını ifade etmiştir.

 

11 numaralı katılımcı ise personelin gizli müşterileri tespit ettiklerinde birbirlerine bilgi vermesini yanlış olarak değerlendirmiş ve konuyu şöyle açıklamıştır; “...ya bu şeye benziyor bizim milletimizin radar olduğunda karşı şeritten geleni uyarması gibi bir şey. Yani çünkü sonuç olarak herkesin performansı birbirini etkiliyor. Aynı gemi içerisindeyiz. Sonuçta buda bilgilendirme kriterleridir. Yani esasında yanlış olarak da değerlendirilebilir kişiye göre algıya göre değişir. Ama sonuç olarak herkesi etkileyeceği için alınan karar herkes birbirini uyarıyor...” şeklinde ifade etmiştir.

 

Araştırmaya katılan yöneticiler gizli müşteri uygulamasının personel tarafından bilinirliği ile ilgili belirttikleri ifadelerde özetle işe alımlarda gizli müşteri uygulamasından bahsedilmediğini, gizli müşteriyi fark ettiklerinde ise birbirlerini bilgilendirdiklerini belirtmişlerdir.

 

Gizli Müşteri Uygulaması Hakkındaki Çekinceler

 

Katılımcıların gizli müşteri uygulaması ile ilgili çekinceleri, işleyişin eksik, uygunsuz ve olumsuz durumları yaşanmış örneklerle aşağıdaki şekilde katılımcıların ifadeleriyle belirtilmiştir.

2 numaralı katılımcı gizli müşteri uygulaması ile ilgili geçmişte yaşadığı tecrübelerden; “...1997-98 diyebilirim ... dediğim gibi restoran kesiminde biraz daha böyle yeni yeni başlayan ama otelcilikte geçmiş dönemlerde bizim o gördüğümüz dönemlerde biz çok korkardık. 

 

Niye çok korkardık. Çünkü herkesi bir nevi gizli müşteri olarak görürdük ve üst noktada işimizi yapmaya özen gösterirdik. Çünkü gizli müşteriye denk geldiğimiz zaman veya gizli müşteriden eksi bir puan aldığımız takdirde o ay bizim artı tip aldığımız bahşişimize yansıyordu hem maaşımızdan da yüzde olarak şunları çok gördük. Gizli müşterilerin vermiş olduğu puanlamalarda yüksek puandan dolayı çok artı para olarak da döndüğünü yaşadık ...” şeklinde ifade etmiş maaş ve ücrete negatif etkisine dikkat çekmiştir.

 

3 numaralı katılımcı gizli müşteri uygulaması ile ilgili belirttiği yaşanmış bir olayı; “...şimdi gizli müşteri misafirin belli bir şirket tarafından yönlendirilip, oteldeki artı ve eksi yönleri belirlemek suretiyle görevlendirilmiş kişiler aslında. Bu kişiler geldiklerinde iyi niyetle işlerini takip edenler olduğu kadar farklı fikirlerle, farklı duygularla bakan kişiler de var maalesef. Otelin geneli itibariyle fayda sağladığı bir sistem diyebiliriz iyi uygulandığı zaman. Ama aksi olduğu zaman da kişileri töhmet altında bırakan, isimleri rahatız eden birçok örneğine de şahit olduk diyebilirim. 

 

İşte çalışırken lobby barda bizim iki tane televizyon var. İşte birisi golf kanalı açık birisinde de müzik kanalı açık ama ikisinin de sesleri kısılı. Bende barda oturup çay içerken misafir geldi. Türk bir misafirimiz lig tv’yi açmasını istedi barmenden. Barmende bana baktı. Bende hani misafirdir diyerekten memnuniyet açısından aç dedim. Şeyi açtı. Lig tv’yi açtı maç yayını var. Maç yayınını izlemeye başladılar. Ondan sonra barmenle sohbet etmeye başladı misafir. İşte iddaadan açıldı konu ben şuna verdim. İşte bu kazanırsa şu kadar para kazancak. 

 

Sen oynuyomusuna döndü iş. E oda tabi haliyle Türk milletinin yüzde 80’i oynuyor e oynadığı için genç bir çocuk olduğu için bu diyaloğa girdi. Sonra bir rapor geldi. Raporda diyor ki personel diyor, açıyor lig tv’yi maç izliyor. Kendi arasında iddaa muhabbeti yapıyorlar. Hiç kimse misafirlerle ilgilenmiyor. Şimdi bu hoş bir tuzak değildi işin açığı. Ben de şahit oldum. Şahit olduğum için şey toplantıları yapıyorduk biz. Ghost Guest toplantısı sonuçlar geldiği zaman genel müdürle toplantı yapıyorduk ve orda da söyledim. Bu misafir hayalet misafirimiz bu şekilde davrandı. Bu şekilde bir tuzak kurdu. Oda yine misafirin memnuniyeti için çocuk da sohbet etmek zorunda kaldı yani ve dolayısıyla doğru bir etüt değildi...” şeklinde gizli müşterilerin bazen yanlı davranabildiklerini ifade etmiştir.

 

5 numaralı katılımcı gizli müşteri uygulaması ile ilgili belirttiği yaşanmış bir olayı “...isim listesi yapılıyor mesela. Muhtemelen düşüncem o çünkü bir bayan personelimiz oda servisinde servis etmiş ki bayan personelin odaya çıkması sakıncalı olduğu için çıkartmıyoruz, çalıştırmıyoruz, göndertmiyoruz. Kaldı ki o bayan personelimiz o dönemde raporlu. 

 

Yani ilk gün hayalet misafirin geldiği ilk gün çalışmış diğer günler üç gün rapor dört gün... E şimdi burada baktığınızda demek ki bir liste yapılmış ilk gün. Tamamen sallama yoluyla isim belirlenmiş, yazılmış. Bu kişi bana böyle servis verdi. Tuzluğun kenarı kirliydi diye. E şimdi bu ne kadar gerçek ne kadar doğru bir done. Hani kime ne diyeceğiz böyle bir raporda. Hangi personeli ne diye uyarıcağız. Doğru ve gerçek bir şey değil. Böyle şeylerde yaşanabiliyor. İşte durum bu...” şeklinde ifade etmiştir.

 

Araştırmaya katılan yöneticiler gizli müşteri uygulaması hakkındaki çekinceleri ile ilgili ifadelerde özetle gizli müşterilerin denetimlerini yaparken doğru yöntemler ve tespitlerle birlikte adil olmaları gerektiğini belirtmişlerdir.

 

Sonuç

 

Emek-yoğun işletmeler olarak yiyecek-içecek işletmelerinin başarısı çalıştırdıkları kişilerin başarısına, işletmeye ve sektöre karşı tutumlarına bağlıdır. Hizmet kalitesi ve müşteri memnuniyeti açısından da çalışanların tutum ve davranışları önemlidir (Türkay, Kaya ve Birer, 2013, s. 998). Yöneticilerin uzun sürelerde edindikleri mesleki yaşantıları doğrultusunda gizli müşteri uygulamalarına olumlu bir tutum sergilediklerini söylemek mümkündür. 

 

Araştırmaya katılan yöneticiler hizmet kalitesini sağlayan birçok kalite kontrol yönteminin yanında gizli müşteri uygulamasının işletme dışından üçüncü bir gözün ya da dış bir gözlemcinin olması sebebiyle faydalı olduğunu belirtmişlerdir. Ayrıca yiyecek içecek işletmelerinin yöneticileri, verilen hedefleri tutturma ve kalite standartlarını koruma çabası doğrultusunda gizli müşteri uygulamalarını gerekli bir uygulama olarak nitelendirmektedir. Bununla birlikte literatürde araştırılan ve gizli müşterilere verilen birçok isim dışında yeni bir isim de “Mr. Guest” olarak kullanıldığı tespit edilmiştir. 

 

Türkçe olarak isimlendirmek gerekirse işletmeye aslında para kazandırmayan, doğrudan çevirisi “bay misafir” olan kavramı genellemek adına “Misafir Müşteri” olarak belirtmek yerinde olabilir.

 

Yiyecek içecek işletmelerinin yöneticileri gizli müşteri uygulaması döngüsünde gizli müşterilerin kimlerden belirlendiği konusunda, işletmelerindeki gizli müşteri raporları sayesinde bilgi sahibi olduklarını ve gizli müşterilerin sektörde tecrübeli kişiler arasından geldiğini düşünmektedirler. 

 

Bununla birlikte gizli müşterilerin ziyaretleri sonrasında sundukları raporda kanıtlar göstermesi doğru tespitlerin yapılmasını sağlayacak önemli bir unsur olduğunu söylemek mümkündür. Literatürdeki (Gürcü, 2007, s. 86; Tükeltürk, 2008, s. 59) çalışmalarda belirtilen gizli müşteri uygulamasının çalışan personele muhakkak bilgisinin verilmesi gerektiğinin aksine yöneticilerin işe alımlarda bu konu ile ilgili bir bilgi paylaşımında bulunmadığı saptanmıştır. Bu tarz bir bilgi paylaşımının sadece üst yönetim ile yapıldığı diğer personele bilgi verilmediği yapılan araştırma doğrultusunda belirlenmiştir.

 

Özellikle zincir otellerde çalışan yöneticilerin gizli müşteri ziyaretlerini, birbirleri ile haberleşerek takip ettiklerini ve olası ziyareti gizli müşterinin otelleri denetleme rotası üzerinden tahmin ettiklerini ve bu bilgiyi çalışma arkadaşlarıyla paylaştıklarını söylemek mümkündür. Bununla birlikte kanıt toplamak için sürekli kayıt cihazı, not defteri gibi eşyalarla görülen, çok fazla soru soran kişiler de işletme yöneticileri açısından potansiyel gizli müşteri olarak dikkat çekmektedirler. Bu doğrultuda gizli müşterilerin eğitimlerinin içerisinde fark edilmemelerini sağlayacak önlemlerin anlatılması ve fark edildiklerinde uygulamalarını bitirmeleri yerinde olacaktır.

 

Geçmiş yıllarda gizli müşteri uygulamasının zaman zaman çalışanları cezalandırma yöntemi olarak kullanılmış olduğu araştırma esnasında belirtilmiş olsa da günümüzdeki algı gizli müşteri uygulamasının işletmenin kalite standartlarını denetlemek ve geliştirmek olduğunu anlamak mümkündür. İşletme yöneticilerinin yaptıkları değerlendirmelerde ender olarak karşılaşılsa da gizli müşterilerin işlerini doğru zamanlama ile yapmadıkları ve çalışanları tuzağa düşürecek durumlarda zorladıklarını gizli müşteri raporları doğrultusunda belirtmişlerdir. Gizli müşterilerin görevlerini kötüye kullanmalarını engellemek adına gizli müşteri tedariği sağlayan işletmelere rahatsız hissedilen durumları bildirecek değerlendirme kriterleri oluşturulabilir.

 

Gizli müşteri uygulamaları kapsamında ele alınacak birçok sektör ve konu olmakla birlikte gelecek çalışmalarda yöneticilerin de gizli müşterileri değerlendirebileceği bir geri dönüt mekanizması üzerinde çalışılabilir. Bununla birlikte işletmelerde alt pozisyonlarda çalışan ve gizli müşterilerle birebir karşılaşan personelin görüşleri ve gizli müşteri uygulamalarına yönelik tutumları değerlendirilebilir.

 

KAYNAKÇA

Bowers, M.R. ve Martin, C.L. (2007), “Trading Places Redux: Employees As Customers, Customers As Employees”, Journal of Services Marketing, 21 (2), s. 88 – 98.

Erstad, M. (1998). “Mystery Shopping Programmes and Human Resource Management”, International Journal of Contemporary Hospitality Management, 10 (1), s. 34 - 38.

Gürcü, İ. P. (2007). Satış Temsilcilerinin Performans Değerlendirmesinde Gizli Müşteri Araştırmalarının Kullanımı: Xyz Şirketinde Bir Uygulama. İstanbul. Yükseklisans Tezi. Yıldız Teknik Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı İnsan Kaynakları Yönetimi Yüksek Lisans Programı.

Hesselink, M. ve Wiele, T.V.D. (2003). “Mystery Shopping: In-depth Measurement of Customer Satisfaction” Erasmus Research Institute of Management (ERIM), Rotterdam School of Management and Rotterdam School of Economics, Rotterdam, ERIM Report Series Reference Number: ERS-2003-020-ORG, s. 1-12.

Liu, C. H. S., Su, C. S., Gan, B., ve Chou, S. F. (2014). Effective Restaurant Rating Scale Development and A Mystery Shopper Evaluation Approach. International Journal of Hospitality Management, 43, s. 53-64.

Öter, Z., Olay, N. A. ve Kömürcü, S. (2015). Gizli Müşteri Uygulamaları. Kılıç, Burhan,. Öter, Zafer. (Editör). Turizm Pazarlamasında Güncel Yaklaşımlar. İstanbul, s. Beta Yayıncılık, s. 379-393.

Özdemir, E., Eroğlu, U. (2009). Gizli Müşteri Araştırması: Mobilya Sektöründe Bir Uygulama. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi. 14 (3), s. 357-381.

Saraç, T. (2015). Mystery Shopping Evaluation, Employee Emotional Labor and Behavioral Outcomes, An

Exploratory Case Study of Front Desk Employees in Turkish 5- Star Chain Hotels. Taiwan: Master Thesis. Global Master Program of Tourism and Management National Chiayi University.

Tükeltürk, Ş. A. (2008). Hizmet İşletmelerinde Gizli Müşteri Uygulamalarının İnsan Kaynakları Yönetimi Açısından Değerlendirilmesi. Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi, 5(4), s. 55-62.

Türkay, O., Kaya, M. C., Birer, Ş. (2013). Yiyecek-İçecek Çalışanlarının Mesleki Beklentilerinin Analizi: İstanbul Örneği. 14. Ulusal Turizm Kongresi. Kayseri: Sözkesen Matbaacılık. Erciyes Üniversitesi Turizm Fakültesi Yayınları No: 1. ISBN: 998-605-5216-74-0, s. 998 - 1015.

Wiele, T. V. D.; Hesselink, M. ve Iwaarden, J. V. (2005), “Mystery Shopping: A Tool to Develop Insight into Customer Service Provision”, Total Quality Management. 16 (4), s. 529–541.

Wilson, A. M. (1998). The Role of Mystery Shopping in The Measurement of Service Performance. Managing Service Quality: An International Journal, 8 (6), s. 414–420.

Yıldırgan, R., Met, Ö. L., Batman, O. (2016). Müşteri İlişkileri Yönetimi Kapsamında Gizli Müşteri Alışverişi: Zincir Otel Örneği. Seyahat ve Otel İşletmeciliği Dergisi. 13 (3), s. 56-67.

Yücel, E. (2010). Karar Verme Sürecinde Müşteri Beklentileri ve Gizli Müşteri Araştırmalarının Rolü. İstanbul: Yükseklisans Tezi. Marmara Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü İşletme Anabilim Dalı Yönetim Organizasyon Bilim Dalı.

 

Has aşçıbaşı Ahmet ÖZDEMİR olarak kaynak gördüğüm:

Sn. *Emrah YILDIZ-a, Burhan KILIÇ-b' a ilgili "Yöneticilerin Perspektifinden Yiyecek İçecek İşletmelerinde Gizli Müşteri Uygulamaları" isimli akademik çalışmaları için yürekten teşekkür eder mesleki yaşamlarında başarılar dilerim. Profesyonel mutfaklarda, ilgili araştırmalarda ve gastronomi dünyasında ihtiyacı olanlar tarafından mutlaka örnek olarak dikkate alınacaktır.

 

Gastronomide Siyah Yiyecekler Nelerdir?

 Gastronomide Yeni Trend: Siyah Yiyecekler 

Prof. Dr. DÜRİYE BOZOK

Arş. Gör. GÜLHAN YALIN

 

Özet

 

İçinde yaşanılan toplumun kültürel değerleri, inançları yanı sıra insanların bireyselliklerini içselleştiren tercihlerine ve beğenilerine bağlı olarak yeme-içme davranışlarında ve/veya beklentilerinde de farklılıklar ortaya çıkmaktadır. 

 

İnsanların yaşamlarını idame ettirebilmeleri için fizyolojik bir ihtiyaç olmanın ötesine taşınan yeme-içme faaliyetleri, günümüzde küreselleşmenin de etkisiyle farklı lezzet, tat ve görünümdeki Gastronomide Siyah Yiyecekler  deneyimlenmesi isteğini de beraberinde getirmiş, bireyler için unutulmaz hatıralar arasına dâhil edilmesi sürecine gelinmiştir. 

 

Böylelikle sıradanlıktan uzaklaşılarak yeme-içme faaliyetlerinin bir eğlenceye dönüşmesi, bir statünün göstergesi olması, bireyin kendisini ifade etmede bir araç olması ile farklı akımların ortaya çıktığı, görsellikleri ve tüketim şekilleriyle bir moda haline geldikleri görülmektedir. 

 

Bu çalışmanın amacı da, gastronomide yeni bir eğilim olarak gündeme gelen siyah yiyeceklerin çeşitleri, üretimi ve tüketimdeki yeri hakkında bir derleme yapmak ve literatürde ele alınmadığı görülen bu akıma dikkat çekerek siyah yiyeceklere dair farklı çalışmaların yapılabilmesi düşüncesine katkı sağlamaktır.

 

Anahtar Kelimeler: Gastronomi, Trendler, Siyah Yiyecekler.

 

GİRİŞ

 

Küreselleşme ve beraberinde yaşanan teknolojik, ekonomik, sosyolojik gelişmeler yiyecek-içecek sektörü açısından da çok farklı değişimlere neden olmaktadır. Bu süreçte ortaya çıkan değişik gastronomik unsurlar bireylerin ilgisini çekebilmektedir. Gastronomi tüketilebilir tüm yiyecek ve içecek maddeleriyle kültür arasındaki ilişkiyi ayrıca iyi yemek yeme ve içme sanatını inceleyen bir disiplindir. 

 

Tarihsel ve etimolojik açıdan gastronomi kavramı, yemeklerin nerede ve nasıl yenmesi gerektiğine, hangi yemekle hangi içkinin içilmesine rehberlik eden, kişilerin yemekten daha fazla keyif almaları için yiyecek içecek hakkında bilgi ve beceri sahibi olmalarına yardımcı olan bir yaşam sanatıdır (Cömert ve Özkaya, 2014). 

 

Son dönemlerde besinler ve yemek pişirmeye dair ilginin artmasıyla birlikte, yediklerimizin doğası ve etkileşimlerini belirleyen kimyasal ve fiziksel ilkeleri anlama isteği de artmaktadır (Wolke, 2004). Neticede geçmişten bugüne üretim ve tüketim yönüyle gıdaya dair yapılan tarihsel, davranışsal, biyolojik, sosyolojik, sosyoekonomik yaklaşımlarla pek çok çalışmanın yapıldığı gözlenmektedir. 

 

Diğer bir deyişle; gıdanın üretiminden dağıtımına, tüketim biçim ve alışkanlıklarına, ürünlerin çeşitlilik ve farklı sunumlarına, pişirilme tekniklerine, faklı mutfak kültürlerine, dinin gıda tüketimindeki yerine, sofra örf ve adetlerine, duyusal algılara, insan sağlığına yönelik değerlerine ve ilgili mesleklere dair durum ve ilişkileri ortaya koymaya çalışan birçok araştırma literatürde yer almaktadır (Akarçay, 2016). Bu araştırmalar arasında yer alan bir konu da renkler olmaktadır.

 

Yiyecek rengi gıdayı tanıma, güven duyma, tatmadan önce lezzetini tahmin etme ve formülasyonu hakkında bilgi sahibi olmanın temel unsurlarından biridir. Dolayısıyla renk, yiyeceği tüketmekten alınacak hazzı ve lezzeti etkileyeceğinden yemek seçiminde ve tüketim tercihlerinde önemli bir rol oynamaktadır (Yılmaz ve Erden, 2017). Renk; tat eşiklerini, lezzet algılamasını, yiyecek tercihini, hoşluğunu ve kabul edilebilirliğini etkileyerek yiyecek seçiminde önemli bir rol oynamaktadır (Clydesdale, 1994) . 

 

Bu çalışma ile 1400’lü yıllarda Çin’de bambu kömürüyle üretiminin görüldüğü belirtilen Japonya’ya özgü olan ve Amerika’da “Cadılar Bayramı” olarak isimlendirilen gün ile özdeşleşen Siyah Hamburger gibi siyah yiyeceklere yönelik akımın nasıl ortaya çıktığı, özellikleri ve çeşitlerinin ortaya konması hedeflenmiştir. İleriki çalışmalarda ise siyah renkli yiyeceklerin bireylerin algılarında, tercihlerinde ne şekilde yer aldığı ya da bireylerin ruh hali veya öznel iyi oluş haline etkisi üzerine farklı konular ele alınabilir.

 

Kavramsal Çerçeve

 

Tüketiciler, hangi yiyeceklerin kendileri için iyi veya kötü olduğu bilgisini gıda üreticileri, bilim adamları ve pazarlamacılar sayesinde ve kullanılan çeşitli duyurum araçları vasıtasıyla edinirler. 

 

Kendilerini ifade ettiklerini düşündükleri belirli bir yiyecek veya belirli bir markayı edinme isteği, ürünün sahip olduğu duyusal veya duyusal olmayan faydaları ya da satın alma veya tüketime dair sosyal ve sembolik bir değer yaratması, sağlıklı olması (Chandon and Wansink, 2012), tat ve görünümünün sağlıklı olmaya nazaran kişilerce göreceli önemi gibi konular gastronomi tüketicilerinin yiyecek tercihlerinde etkili olan hususlar olmaktadır. Diğer taraftan yenilik arayışı, farklılıkları keşfetme ve deneyimleme yönündeki istekler de söz konusu olmaktadır.

 

Aynı zamanda renkler de, yiyecekler için bir gösterge olarak en belirleyici unsurdur (Cordain, vd., 2005, Heseker, 2012). Yemeğin görünüşü, özellikle de rengi, tüketicinin tatmadan önce lezzet tahmini açısından önemli bir bilgi kaynağıdır. Yemeğin rengi tüketicilerin aromayı doğru şekilde tanıma yeteneğini etkilemektedir.

 

Renklerin tarihin ilk zamanlarından beri, farklı kültürlerde farklı sembolik değerler ve anlamlar içerdiği (Mazlum, 2011) ve insanların genel renk tercihleri de uzun yıllardır farklılık gösterdiği bilinmektedir (Rösch veJungvogel, 2013). Mutfak kültüründe renklerin anlamaları şu şekildedir (Yılmaz ve Erden, 2017):

 

Beyaz: pazarlama kavramında da olduğu gibi sadeliği, temizliği ifade etmektedir. Soğan ve sarımsak gibi doğal antibiyotik olarak bilinen gıdalarla ve sağlıkla ilişkilendirilen bir renktir. Ayrıca kalorisi düşük gıdayı temsil ettiği ifade edilmektedir (Akgül ve Güneş, 2015).

 

Sarı: Sıcaklık, canlılık ve parlaklık veren bir renk olarak ambalajlarda kullanıldığı gibi pazarlama iletişiminde lüks ve zengin bir algı yarattığı bilinmektedir. Sarı renk geçiciliği simgelediğinden dolayı müşteri yoğunluğu yaşanan fastfood tarzı restoranlarda da tercih edilmektedir (Olgaç, 2016). Kırmızı: sıcak renklerde gözün en iyi algıladığı bu renk heyecan, tutku, güç ve dışa dönüklüğün yanı sıra pazarlama iletişiminde gücün, ateşin çağrışımıdır. “Ateş seni çağırıyor!” sloganı ile Burger King reklamları kırmızının ateşi yemek algısını ortaya koymaktadır (Yılmaz ve Erden, 2017).

 

Mavi: soğuk renk kategorisinde yer alan mavi, serinlik, sakinlik ile ilişkilendirilen sakinleştirici ve rahatlatıcı özelliklere sahip olduğu bilinmektedir. Yiyeceklere karşı iştah kapatıcı algı uyandırmaktadır ve gıdalarda hoşnutsuz renk olarak karşımıza çıkmaktadır (Hopia vd., 2015).

 

Siyah: Soğuk, gizem ve hırs ile ilişkilendirilir. Pazarlama iletişiminde soğuk, prestijli ve sofistike bir renk olarak algılanan koyu renkli gıda grubunda; çikolata, kahve, kakao gibi uyarıcıların olduğu ve enerji veren gıdalar olduğu bilinmektedir. Siyah gıdalara üzüm, çörek otu, zeytin, karadut örnek verilebilir (Yılmaz ve Erden, 2017).

 

Renklerin birçok konuda olduğu gibi mutfakta da önemli bir yer tuttuğu yapılan çalışmalarda görülmektedir. Yiyecek ve içeceklerin görünüşü ve rengi, lezzeti hakkında belirleyici bir rol oynayabilen renklerin, psikolojik olarak bir beklenti oluşturduğu gibi, her zaman beklentiler dâhilinde de olamayabileceği bilinmektedir. 

 

Bilindiği üzere, gastronomi bilimi son zamanlarda giderek yükselen bir değer haline gelmiştir (Yılmaz ve Şenel, 2016). Özellikle insanların zaman içinde tercih ettikleri ürünlerde farklılaşmalar sonucunda yeni trendlerin önemi artmaktadır. Ki bunlardan biri de henüz yeni bir trend olmaya başlayan “Siyah Yiyeceklerdir”.

 

Siyah yiyecekleri iki grup altında ele alırsak; birincisi diğer renkli sebze ve meyvelere nazaran daha sağlıklı oldukları belirtilen doğal siyah yiyecekler ikincisi ise, aktif kömür, bambu kömürü ve mürekkep balığı kullanılmak suretiyle görünümleri itibariyle tamamen siyah renkli olarak hazırlanıp sunulan yiyecekler. Bu siyah yiyeceklerden doğal olanlarına siyah sarımsak, siyah fasulye, siyah pirinç söylenebilir. Bunlardan;

 

Siyah Sarımsak, beyaz olan sarımsağın yüksek ısı ve yüksek nem koşulları altında belirli bir süre tutulmasıyla fermente edilmesidir. Bu süreçte, sarımsağın dişleri siyah renge dönüşür, bu işlem ona tatlımsı bir lezzet verir ve pekmezimsi bir görünüm kavuşur. Yaşlanma süreci boyunca biyoaktif alkaloidler ve flavonoid bileşikleri antioksidan bileşikler haline dönüştürülmesiyle azaltılmış allisin içeriğiyle acılığı azalır ve güçlü kokusu lezzete dönüşür. 

 

Kurutulmuş meyve tadındaki siyah sarımsağın şekerli ve tütsülenmiş bir lezzeti bulunmaktadır. Günlük tüketimin yanı sıra, Güney Kore, Japonya ve Tayland'da yüzyıllardır tüketilen ve 10 yıl kadar önce Tayvan ve diğer ülkelerin tanıştığı siyah sarımsak antioksidasyon, antialerjik, antidiyabet, antiinflamasyon ve antikanserojenik etkilere de sahip bulunmaktadır. Son birkaç yıldır da üst düzey şefler tavuk, balık, çorba ve risotto’da siyah sarımsağın lezzetine dikkat çekmektedirler (Kimura vd., 2017).

 

Siyah Fasülye, ana vatanı Amerika olan siyah fasülye, içerdiği yüksek antioksidan etkisi ile insan sağlığında oldukça önemlidir. Daha önceki çalışmalarda, (Mojica, Meyer, Berhow, ve de Mejía, 2015) Negro-Otomi çeşidinin (siyah fasulye), diğer fasulye çeşitlerinden de en yüksek antioksidan konsantrasyonuna (2.5 mg / g kat) sahip olduğunu tespit edilmiştir (Mojica, vd., 2017).

 

Siyah Pirinç, Kahverengi pirinç veya yabani pirinçten daha az popüler olmasına rağmen, yasak pirinç olarak da bilinen siyah pirinç, birbirine yakın diğer pek çok pirinç çeşidinden daha etkileyici sağlık faydalarına sahip olan eski bir tahıldır. Bu pirinç, Çin, Hindistan ve Tayland gibi Güneydoğu Asya ülkelerinde uzun bir tarihi sahip ve birçok çeşitten oluşmaktadır. 

 

Dünyada 200'den fazla çeşit siyah pirinç çeşidi bulunmaktadır (Kong. vd., 2008). Siyah pirinç, uzun süredir Japonya ve Çin'de tüketilen ve antioksidan etkisinden dolayı sağlıklı bir besin olarak kabul edilmektedir (Yawadio, vd, 2007).

 

Aktif kömür, bambu kömürü ve mürekkep balığı kullanılarak renklendirilen siyah yiyecekler ise henüz yeni ortaya çıkmaya başlasa da sosyal medyada yerini çoktan almaya başlamıştır. Aktif kömürü sağlık alanında zehirlenme durumlarında tedavi edici olarak kullanılmaktadır. İçeriğinde bulunan emici etkisi nedeniyle antidot veya mide asitidesini azaltmada yararlanılmaktadır (www.self.com). 

 

Ancak, son zamanlarda aktif kömür yiyeceklerde renk verici etkisiyle kullanılmaktadır. Aktif kömür, hindistan cevizi kabukları, odun, bambu ve bunun gibi doğal bitkilerin yakılması ile elde edilmekte ve özel bir işlem esnasında yüksek sıcaklıklarda kimi gazlara maruz kalınca aktif kömür haline gelmekte ve sonuç olarak elde edilen aktif kömür de gıdalara eklenmektedir. Aktif kömürün yapısı, çok emici ince siyah bir tozdan oluşmaktadır. Aktif kömür, toksinleri ve kimyasalları bağırsakta tutarak, emilimini önler. Bu durum, bağırsaktaki toksinleri ve kimyasal maddeleri yakalamasına yardımcı olur.

 

Tıp alanında kullanılan dozajlardan çok daha düşük miktarlarda gıdalara eklenildiği bilinmektedir (www.oggusto.com).Günümüzde artık rengârenk gıdalar yerini tek bir renge bırakacağı düşünülmektedir. Hindistan’dan Amerika’ya dünyanın pek çok ülkesinde siyah renkli gıdaların uzun bir süredir oldukça popüler olduğu ifade edilmektedir. 

 

Bu popülaritenin sebebi de çeşitli renkte gıdalar olmasına rağmen siyah renkte yiyeceklerin sayısının az olması ve insanlarda merak uyandırmasından kaynaklandığı düşünülmektedir. Aynı zamanda son çalışmalar özellikle siyaha yakın renkteki besinler yakın zamanda süper besinler olarak adlandırılacaktır (www.gidahareketi.org).

Düriye Bozok, Gülhan Yalın 2 (Ek.1) 2018

 

Siyah Yiyeceklere Örnekler 

 

Kalamar mürekkepli makarna

 

 

Gastronomide Yeni Trend: Siyah Yiyecekler 

 

Kalamar mürekkebi ile elde edilen siyah renkli makarna, yüksek antioksidan içerdiği bilinmektedir.

 

Siyah Sarımsak

 

 

Gastronomide Yeni Trend: Siyah Yiyecekler 

 

Sarımsak yaygın olarak kullanılan keskin bir çeşnidir ve aynı zamanda antioksidan ve antibakteriyel gibi bazı biyolojik faaliyetlere sahiptir (Horita vd., 2016; Noda, Asada, Sasaki, Hashimoto, ve Nakamura, 2013). Siyah sarımsak, normal sarımsağın fermantasyonla oluşturulmuş halidir. Özellikle Asya mutfağında sık sık kullanılan siyah sarımsak çok faydalı olması sebebiyle Avrupa'da da tercih edilmektedir. (www.cnnturk.com). 

 

Birçok araştırma, çiğ taze sarımsak yerine siyah sarımsağın anti-kanser ve antioksidan gibi geniş biyolojik faaliyetlere sahip olduğunu göstermektedir (Kim, Kang, ve Gweon, 2013).

 

Siyah Burger

 

 

Gastronomide Yeni Trend: Siyah Yiyecekler 

 

Japonya’ya özgü bir hamburger olarak biliniyor ve bambu kömürü ile elde edilmektedir. Öyle ki, Çin’de bu işin tarihi 1400’lere kadar uzanmaktadır. Bambu kömüründen hamburger ekmeğinin yanı sıra, peynir de üretildiği bilinmektedir (www.hurriyet.com).

 

Siyah Dondurma

 

 

Gastronomide Yeni Trend: Siyah Yiyecekler 

 

İlk olarak Los Angeles, Kaliforniya’daki LittleDamageIceCream tarafından hazırlanan ve sosyal medyada patlamasıyla dünyanın çeşitli ülkelerinde de üretilmeye başlayan siyah dondurma badem kömürüyle üretilmektedir (blog.adgager.com).

 

Siyah Havyar

 

 

Gastronomide Yeni Trend: Siyah Yiyecekler 

 

Hazar Denizi'nde yaşayan mersin balığından elde edilmektedir. Sağlığa faydaları oldukça fazla olduğu bilinmektedir.

 

Siyah Kruvasan

 

 

Siyah Kruvasan

 

Mürekkep balığının mürekkebi kullanılarak elde edilmektedir.

 

SONUÇ

 

Gastronomi biliminin insanların yaşadıkları deneyimler üzerindeki önemi göz ardı edilememektedir. Özellikle son zamanlarda farklılık yakalayabilmek adına insanlar yeme içme eğilimlerinde değişiklik arayışına girmiştir. Bu bağlamda gastronomi biliminde yeni trendlerden birisi siyah yiyeceklerin dünyada hızla yayılmaya başladığı alan yazın taraması sonucunda belirlenmiştir. 

 

Özellikle sosyal medyada insanlar tarafından ilgi odağı olduğu görülmüştür. 

 

Ancak mevcut literatür incelendiğinde internet kaynakları dışında yeterli düzeyde literatüre rastlanılmadığından bu çalışma ile önemli bir boşluğun doldurulması amaçlanmıştır.

 

Bunun yanı sıra henüz Türk Mutfağında da hiçbir örneğine rastlanılmamıştır. Bu çerçevede özellikle dünyanın sayılı mutfak kültürlerinden biri olarak kabul edilen Türk Mutfağı da elbette süregelen bu değişim ve gelişimlerden etkilenip uygulamaya başlayacağı varsayılmaktadır. 

 

Yiyecek içecek işletmeleri için de, farklı renkte hazırlanmış ürünler tüketicilerin farkındalıklarını arttırabilecektir. Ayrıca siyah yiyecekler ile ilişkin daha önce yapılmış bir çalışmaya literatürde rastlanılmadığı için, sonraki yapılacak çalışmalara örnek teşkil etmesi varsayılmaktadır.

 

KAYNAKÇA

Akdağ, G., Özata, E., Sormaz, Ü., ve Çetinsöz, B. (2016). Sürdürülebilir Gastronomi Turizmi İçin Yeni Bir Alternatif: Surf&Turf. Journal of TourismandGastronomyStudies4 (1), 270-28.

Akgül, D. ve Güneş, D. (2015), Renkler, Anlamları ve Marka Bilinirliği Üzerindeki Etkisi: Kırşehir Örneği. 14. Ulusal İşletmecilik Kongresi. Aksaray.

Bucak, T. (2014). SlowFood Akımı. İçinde: O. N. Özdoğan (Editör), Yiyecek İçecek Endüstrisinde Trendler, Kavramlar, Yaklaşımlar, Başarı Hikayeleri. Ankara: Detay Yayıncılık, 21-46.

Chandon, P., Wansink, B. (2012), “Does food marketing need to make us fat? A few review and solutions”, Nutrition Reviews, Vol. 70, No.10, 571-593.

Clydesdale, M. (1994), “Changes in Color and Flavor and Their Effect on Sensory Perception in Elderly, Nutrition Revews, Vol. 52, 19-20.

Cordain, L.,Eaton, S. B., Sebastian, A., Mann, N., Lindeberg, S., Watkins, B. A., ... BrandMiller, J. (2005). Originsandevolution of the Western diet: healthimplicationsforthe 21st century. TheAmericanJournal of ClinicalNutrition, 81(2), 341–354.

Cömert, M. ve Özkaya, F. (2014). Gastronomi Turizminde Türk Mutfağının Önemi. Journal of TourismandGastronomyStudies 2 (2), 62-66.

Erdem, B. ve Akyürek, S. (2017). Yeni Bir Mutfak Akımı: Yaşayan Mutfaklar. Journal of TourismandGastronomyStudies 5(2), 103-126.

Everts, S. (2012). Note-By-NoteCuisine. Chemical&Engineering News, http://cen.acs.org/articles/90/i46/NoteNote-Cuisine.html (Erişim tarihi: 17.01.2018).

Fischer, E. (1955). Insektenkost benim MenschenEinBeitragzurUrgeschichte der menschlichenErnaehrungund der Bambutideri, Çeviri: Tunakan, S.,Ztschr. Ethn. Bd., 80(1), 1-37, Braunschweig.

Gastronomy (2015). Britannica Concise Encyclopedia: http://www. britannica. com/EBchecked/topic/226766/gastronomy , (Erişim tarihi: 2 Ağustos 2015).

Gioffre, R. (2010). Alışkanlıkları Değiştiren Tarif: Füzyon, Boyut Yayın Grubu, İstanbul.

Heseker, H. (2012). LebensmittelverzehrundNährstoffzufuhr – Ergebnisse der NationalenVerzehrsstudie II [Foodconsumptionandnutrientsupply – resultsfromtheNattionaleVerzehrsstudie II] 12. Ernährungsbericht(pp. 40– 85). Bonn: DeutscheGesellschaftfürErnährunge.V. (DGE).

Hopia, A.,Sandell, M. ve Paakki, M. (2016). Consumer’sReactionsto Natural, AtypicallyColoredFoods: An Investigationusing Blue Potatoes. Journal of SensoryStudies 31;2016:78-89.

Kırım, A, (2005). Füzyon Mutfağı Nedir, Bize Ne Kadar Uyar?. Hürriyet Gazetesi.

Kimura, S., Tung, YC.,Pan MH.,Su, NW., Lai, YJ., Cheng, KC., (2017), Black garlic: A critical review of its production, bioactivity, and application, Journal of Food and Drug Analysis, 25,62-70.

Kong L, Wang Y, Cao Y (2008) Determination of Myo-inositol and D-chiro-inositol in black rice bran by capillary electrophoresiswith electrochemical detection. J Food Compos

Linden, E.,McClements, D. J. ve Ubbink, J. (2008).MolecularGastronomy: A FoodFador an InterfaceforScience-Based Cooking?.FoodBiophysics, 3, 246-254.

Mazlum, Ö. (2011). Rengin Kültürel Çağrışımları. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, Sayı:31,125- 137.

Mil, B.(2009),‘’Yemek Pişirmeden Gastronomiye Uzanan Bakış Açısıyla Küreselleşen Yemek’’,3. Ulusal Gastronomi Sempozyumu. Antalya.

Mojica, L., Meyer, A., Berhow, M., & de Mejía, E. G. (2015). Bean cultivars (Phaseolus vulgaris L.) have similar high antioxidant capacity, in vitro inhibition of aamylase and a-glucosidase while diverse phenolic composition and concentration. Food Research International, 69, 38–48.

Mojica, L., Berhow, M. ve Mejia, E. (2017). Black bean anthocyanin-rich extracts as food colorants: Physicochemical stability and antidiabetes potential. Food Chemistry 229, 628–639.

Olgaç, S. (2016). Menü Tasarımı, Menü Yönetimi. Anadolu Üniversitesi Yayınları, Eskişehir, 98-130.

Özdoğan, O. N., Özdoğan, Y. G. ve Tütüncü, S. (2014). FastFood Akımı. İçinde: O. N. Özdoğan (Editör), Yiyecek İçecek Endüstrisinde Trendler, Kavramlar, Yaklaşımlar, Başarı Hikayeleri. Ankara: Detay Yayıncılık, 1-20.

Rösch, R., ve Jungvogel, A. (2013). Vollwertig essen undtrinkennach den 10 Regeln der DGE [Wholefoodsanddrinksaccordingtothe 10 rules of

theGermanNutritionSociety]. DeutscheGesellschaftfürErnährunge.V. (DGE).

Bonn:

Sandıkçı, M. ve Çelik, S. (2005),‘’Füzyon Mutfak Uygulamaları ve Misafir Memnuniyeti Açısından Önemi’’, (ss.4254). 1. Ulusal Gastronomi Sempozyumu, Antalya.

Santich, B. (2007). TheStudy of Gastronomy: A Catalyst for CulturalUnderstanding”, The International Journal Of TheHumanities, sayı: 5(6), 53-58.

Saruhan, G. ve Tuncer, C. (2010). Kültürel entomoloji, Anadolu Tarım Bilim Dergisi, 25(1), 21-27.

Scarpato, R. (2002). Gastronomystudies in search of hospitality. Journal of HospitalityandTourism Management, 9 (2), 1-12.

Uyar, H. ve Zengin, B. (2015). Gastronomi Turizminin Alternatif Turizm Çeşidi Olarak Değerlendirilmesi Bağlamında Gastronomi Turizm İndeksinin Oluşturulması. Akademik Sosyal Araştırmalar Dergisi, 3(17) 355-376.

Wolke, (2004). Einstein Aşçısına Ne Dedi? İstanbul: Epsilon Yayınları.

Yawadio R, Tanimori S, Morita N (2007) Identification of phenolic compounds isolated from pigmented rices and their aldose reductase inhibitory activities. Food Chem 101:1616–1625

Yılmaz, H. ve Erden, G. (2017). Renklerin Çorbaların Tat Algısı Üzerindeki Etkilerini Belirlemeye Yönelik Bir Araştırma. Journal of Tourism and Gastronomy Studies 5/Special issue2, 265-275.

https://www.oggusto.com/Erişim Tarihi: 10.01.2018 https://www.self.com/ Erişim Tarihi: 03.01.2018 https://www.yemek.comErişim Tarihi:03.01.2018

http://www.gidahareketi.org/ Erişim Tarihi:03.01.2018

https://www.cnnturk.com/ Erişim Tarihi:03.01.2018

https://www.hurriyet.com Erişim Tarihi:03.01.2018

http://blog.adgager.com Erişim Tarihi:03.01.2018

 

Has aşçıbaşı Ahmet ÖZDEMİR olarak kaynak gördüğüm:

Sn. Prof. Dr. DÜRİYE BOZOK ve Sn. Arş. Gör. GÜLHAN YALINZ' a ilgili "Gastronomide Yeni Trend: Siyah Yiyecekler" isimli akademik çalışmaları için yürekten teşekkür eder mesleki yaşamlarında başarılar dilerim. Profesyonel mutfaklarda, ilgili araştırmalarda ve gastronomi dünyasında ihtiyacı olanlar tarafından mutlaka örnek olarak dikkate alınacaktır.


Türk Mutfağından Kaybolan Kerkük Yemekleri Nedir?

 Türk Mutfağından Kaybolan Kerkük Yemekleri Nedir? Ziyat AKKOYUNLU* Özet:  Bu makalede, Orta Asya’dan başlayarak Osmanlı’ya ve oradan da Ker...