Yapay zeka kullanarak Minnesota çok yönlü kişilik envanteri (MMPI) testinin yorumlanması
Interpretation of the Minnesota multiphasic personality inventory (MMPI) test using artificial intelligence
Yazar: ÖZGE ÜSTÜNER
Danışman: DOÇ. DR. CAFER BUDAK
Dicle Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Psikoloji = Psychology

Özet:
Minnesota Çok Yönlü Kişilik Envanteri (Minnesota Multiphasic Personality Inventory - MMPI), kişilik özelliklerini değerlendirmek amacıyla dünyada en yaygın kullanılan psikolojik testtir. MMPI,  ülkemizde de klinik değerlendirmelerde ve araştırmalarda, psikolojik raporlamalarda ve personel seçme-yerleştirme de kullanılan standart bir testtir. Genellikle psikolojik bozuklukların tanısını koymak, kişilik özelliklerini değerlendirmek, davranış sorunlarını anlamak ve tedavi planlamasına yardımcı olmak amacıyla kullanılır. Değerlendirme süreci, test sonuçlarının bir profil oluşturmasıyla başlar. Profil, kişinin farklı özelliklerini ve olası psikolojik durumlarını gösteren bir grafik veya tablo şeklinde sunulur. 566 test sorusundan oluşan bu testin cevaplarının tek tek işlenmesi oldukça zaman almakta, konuda uzman ve eğitimle yetkilendirilmiş kişilerin okuma ve işleme sürecini gerektirmektedir. Mahremiyeti korumak ve değerlendirmenin sağlıklı olması için, değerlendirme sadece eğitimli kişiler tarafından yapılabilir; ancak bu uygulama, testin uygulanabileceği kitleyi sınırlar, bu nedenle testin değerlendirmesini yapacak kullanıcı için bir yapay zeka programına ihtiyaç duyulur. Bu çalışmada psikopatolojik sonuçların sınıflandırılması için makine öğrenmesi yöntemlerinden rastgele orman yöntemi kullanılmıştır. Testin tüm olası sonuçları içeren 153 sınıf için 10'ar yapay veri üretilerek 1530 veriden oluşan veri seti elde edilmiştir. Veri setinin %70'i ile eğitim gerçekleştirilmiş, %30'u ile gerçekleştirilen test ile 0.99 doğruluk oranı elde edilmiştir. Çalışmanın sonucunda, bireylerin psikolojik sorunlarını fark edip uzman yardımına ihtiyaçlarını belirleyebilecekleri; testin daha geniş bir kitleye ulaşmasıyla, kendini tanıyan bireyler arasında daha etkili bir iletişim sağlanabileceği öngörülmektedir.

Abstract:
The Minnesota Multiphasic Personality Inventory (MMPI) is the most widely used psychological test in the world to assess personality traits. MMPI is also a standard test used in clinical evaluations and research, psychological reporting and personnel selection and placement in Turkey. It is generally used to diagnose psychological disorders, assess personality traits, understand behavioral problems and assist in treatment planning.       The assessment process begins with the test results forming a profile. The profile is presented in the form of a graph or table showing the different characteristics and possible psychological states of the person. Consisting of 566 test questions, the individual processing of the answers is time-consuming and requires reading and processing by trained and authorized people who are experts in the field. To protect privacy and to ensure that the assessment is healthy, the assessment can only be done by trained people; however, this practice limits the audience to which the test can be applied, so an artificial intelligence program is needed for the user to evaluate the test. In this study, random forest method, one of the machine learning methods, was used to classify psychopathological outcomes. A data set consisting of 1530 data was obtained by generating 10 artificial data for 153 classes containing all possible results of the test. Training was performed with 70% of the data set and an accuracy rate of 0.99 was obtained with 30% of the test. As a result of the study, it is predicted that individuals will be able to recognize their psychological problems and determine their need for expert help; with the test reaching a wider audience, more effective communication can be achieved between individuals who know themselves.