Karar ağacı temelli geri bildirim sistemi tasarımı: Türkiye mutluluk ağacı üzerine bir uygulama
Decision tree based feedback system design: An application on Turkey happiness tree
Yazar: EROL TOKALAÇOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. AHMET ATIL AŞICI
İstanbul Teknik Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / İşletme Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Geri bildirim = Feedback ; Karar ağacı = Decision tree ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Mutluluk = Happiness ; Mutsuzluk = Unhappiness ; Tasarım = Design ; Uzman sistemler = Expert systems

Özet:
Bu çalışmanın amacı, Asici (2019) tarafından çizilmiş bir sınıflandırma ağacı olan Türkiye Mutluluk Ağacı (TMA)'nın içerdiği bilgiler temelinde yeni bir uzman sistem tasarımıdır. Statik bir halde olan TMA üstündeki sorular ve kurallar websitesi ve cep telefonları için tasarlanmış uygulama üzerinden cevaplanabileceği ankete aktarılmıştır. Geliştirilen sistem, kullancıların cevaplarına göre mutluluk düzeylerini tespit edip, mutluluk düzeylerini (eğer mümkünse) nasıl arttırabilecekleri konusunda çevrimiçi geribildirim vermektedir.
Oluşturulan uzman sistem kullanılarak sunulan "Türkiye Mutluluk ve Mutsuzluk Patikaları" anket çalışmasına 311 kişi katılmıştır. Sistemin başarı ölçümü olarak katılımcılardan alınan anlık geri bildirimler baz alınmıştır. Katılımcıların %98'i uzman sistemin verdiği sonuçların doğruluğunu çevrimiçi olarak teyit etmişlerdir. Ayrıca araştırma kapsamında elde edilen sonuçlar katılımcıların demografik bilgilerine göre analiz edilmiştir.
Karar ağacı tabanlı olsun ya da olmasın mevcut uzman sistemlerde katılımcılara yalnızca tek bir sonuç iletilmektedir. Aksine bu çalışma kapsamında, daha pozitif sonuç elde etme potansiyeli olan katılımcılara geri bildirimde bulunabilen bir uzman sistem geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında mutluluk düzeylerini artırması mümkün olan katılımcılara (tüm kullanıcılar içerisinde %25'lik bir kısmına) mutluluk düzeylerini nasıl arttırabilecekleri konusunda çevrimiçi geri bildirimde bulunulmuştur.
Çalışma ile birlikte dinamik bir veri kümesi oluşturma ve bunu yaşatma üzerine kurulan altyapı akademik hayata sunulmuştur. Geçmişte oluşturulmuş bir sınıflandırma ağacını tekrar veri toplamak, analiz etmek ve geri bildirimde bulunmak üzere hayata hızlı ve kolay bir biçimde döndürülebilmesi mümkün hale gelmiştir. Ayrıca geliştirilen geri bildirim sistemi uzman sistemlerde yeni bir ufuk açmaktadır. Araştırmacılara bu tip geri bildirim sistemlerinin daha dinamik ve zeki bir hale getirilmesine yönelik fikir vermektedir.

Abstract:
The purpose of this study is to design a novel expert system based on the information obtained from a classification tree, Turkey Happiness Tree (THT), grown by Asici (2019). The questions and conditions of the static THT have been transferred to an online survey that can be answered via the website and smartphone applications developed. The developed system determines the happiness level of respondents and gives online feedbacks to them on how to increase their happiness level (if possible).
311 people have participated in the survey of "Turkey Happiness and Unhappiness Paths" which is served via the expert system created in this study. Instant feedbacks that were collected from the participants have been used as the base measurement of the success of the system. 98% of the participants confirmed the accuracy of the results online given by the expert system. Also, the results obtained in the study were analyzed according to the demographic information of the participants.
In the existing expert systems, regardless of whether they are decision tree-based or not, only one result is shared with the participants. On the contrary, within the scope of this study, an expert system has been developed that can provide feedback to the participants with the potential to achieve more positive results. Within the scope of the study, online feedback was given to the participants who could have the possibility to increase their happiness level (25% of all participants) about how they could increase their happiness level.
With the study, the infrastructure that was established on creating a dynamic data set and keeping it alive has been presented to academic life. It has become possible to quickly and easily bring back a classification tree that has been created in the past to collect and analyze data and provide feedback. Besides, the feedback system developed opens a new horizon in expert systems. It gives researchers an idea to make this type of feedback system more dynamic and intelligent in the future.