Makine öğrenmesi ile işgörenlerin işe yabancılaşma durumunun sınıflandırılması
Classification of employees' work alienation with machine learning
Yazar: AKIN SÖNMEZER
Danışman: PROF. DR. ÖZGE TAYFUR EKMEKCİ
Hacettepe Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Yönetim Organizasyon ve Örgütsel Davranış Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sınıflandırma = Classification ; İç-dış kontrol odaklılık = Internal-external locus of control ; İş stresi = Job stress ; İş özellikleri = Job charecteristic ; İşe yabancılaşma = Work alienation

Özet:
İşgörenlerin performansından iş tatminine kadar birçok farklı konuda olumsuz etkiye sahip olan ve örgütsel, bireysel ve kişilerarası birçok farklı öncülün karmaşık etkileşimi sonucunda ortaya çıkma potansiyeli olan işe yabancılaşma, modern iş yaşamının önemli problemleri arasında yer almaktadır. Dolayısıyla işe yabancılaşma durumunun önceden kestirilmesi ve işe yabancılaşma için önleyici faaliyetlerin gerçekleştirilmesi hem bireylerin hem de örgütlerin sağlıklı kalabilmesi açısından oldukça kritiktir. Birçok işgören için önemli sorunlar arasında yer alan işe yabancılaşmanın örgüt yapısı ve stres dolu ortamı nedeniyle eğitim sektörü için de bir risk olduğu düşünülmektedir. Ülkemizdeki eğitim sektörünün başarısı eğitim sektöründe yer alan işgörenlerin ve özellikle öğretmenlerin başarısına bağlıdır. Bu yüzden eğitim sektöründe çalışan bireyleri etkileyebilecek olumsuz faktörlerin incelenmesi önemlidir. Buradan yola çıkarak mevcut tez çalışmasında özel eğitim işletmelerinde işe yabancılaşmayı önceden kestirebilmenin yolları üzerinde çalışılmıştır. Bu doğrultuda tez çalışmasının birinci amacı, iş özellikleri (beceri çeşitliliği, görev kimliği, görev anlamlılığı, özerklik, geri bildirim), iş stresi ve kontrol odağı değişkenlerini kullanarak örgütsel davranış alanı için yenilikçi bir yöntem olan makine öğrenmesi algoritmaları ile karmaşık bir psikolojik değişken olan işe yabancılaşmanın yordanmasıdır. Bu kapsamda sınıflandırma algoritmalarından lojistik regresyon, destek vektör makinesi ve karar ağacı algoritmaları kullanılarak modeller geliştirilmiş ve test için ayrılan veri seti aracılığı ile yordama işlemleri yapılmıştır. Araştırmanın ikinci amacı, işe yabancılaşma durumunun sınıflandırılmasında kullanılan sınıflandırma algoritmalarından hangisinin daha başarılı olduğunu çeşitli ölçütlere bakarak belirlemektedir.
Araştırma verileri, Ankara'da özel eğitim sektöründe çalışan işgörenlerden toplanmış ve analizler, 213 katılımcı üzerinde yürütülmüştür. Verilerin toplanmasında İşe Yabancılaşma Ölçeği, İş Özellikleri Anketi, İş Stresi Ölçeği ve İş Kontrol Odağı Ölçeğinden yararlanılmıştır. Araştırmanın yordanan değişkeni olan işe yabancılaşmanın dikotomik hale getirilmesinin ardından sınıflandırma algoritmaları ile modeller geliştirilmiş ve doğruluk, duyarlılık, özgüllük ve AUC kriterleri kullanılarak modellerin test başarısı değerlendirilmiştir. Yapılan değerlendirme sonucunda destek vektör makinesinin farklı çekirdek fonksiyonlarından çok terimli çekirdek fonksiyonun en başarılı algoritma olduğu bulunmuştur.

Abstract:
Work alienation, which can have adverse effects on various aspects of employees' performance and job satisfaction, is among the significant problems of modern work life. Work alienation emerges as a result of the complex interaction of various organizational, individual, and interpersonal factors. Therefore, predicting work alienation and implementing preventive measures against it are crucial for both individuals and organizations to maintain a healthy work environment. Considered as a significant issue for many employees, work alienation is also seen as a risk for the education sector due to its organizational structure and stressful environment. The success of the education sector in Türkiye depends on the success of employees in the education sector, especially teachers. Therefore, it is important to analyze the adverse factors that may impact individuals employed in the education sector. Based on this, the current thesis focuses on exploring ways to predict work alienation in private education institutions. The primary aim of the thesis is to use machine learning algorithms, an innovative method for organizational behaviour, to predict work alienation by job characteristics (such as skill variety, task identity, task significance, autonomy, and feedback), job stress, and locus of control variables. Models were developed using classification algorithms such as logistic regression, support vector machine, and decision tree algorithms, and prediction processes were conducted using the data set allocated for testing. The secondary aim of the research is to determine the most successful classification algorithm for classifying work alienation by examining various criteria.
Data for the research were collected from employees working in the private education sector in Ankara, and the analysis was conducted with 213 participants. The data collection instruments included the Job Alienation Scale, Job Characteristics Questionnaire, Job Stress Scale, and Locus of Control Scale. The predicted variable of the research, work alienation, was dichotomized, and models were developed using classification algorithms. Models test success was evaluated using accuracy, sensitivity, specificity, and AUC criteria. The evaluation revealed that the support vector machine with a polynomial kernel function was the most successful algorithm.