IPTV kullanıcılarının izleme profillerine göre illerin kümelenmesi
Clustering provinces by IPTV users' viewing profiles
Yazar: AHMET SARİ
Danışman: PROF. DR. ÜSTÜN ÖZEN
Atatürk Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2020
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; İstatistik = Statistics ; İşletme = Business Administration

Özet:
Tek taraflı ve izleyicinin sadece kanal değiştirerek etki edebildiği karasal yayıncılık anlayışı, izleyiciye özel, izleyicinin tercihleri ve eğilimlerini daha çok dikkate alan IPTV hizmeti ile farklı bir anlayışa bürünmüştür.
Çalışmada, 31 Mart – 06 Nisan 2018 tarihleri aralığındaki IPTV bileşenlerinden Set Üstü Cihaz (Set-Top Box, STB) günlük kayıtları, veri madenciliği yöntemlerinden CRISP-DM süreç modeli kullanılarak analiz edilmiştir. İl düzeyinde kategorilere göre günlük ve saatlik izlenme oranları, aktif kullanıcı başına düşen kanal değiştirme (zapping) sayıları hesaplanmıştır. Ayrıca, il düzeyinde aktif kullanıcı başına düşen kategori izleme süresi ve il düzeyinde kategori izleme oranları olarak iki farklı yaklaşım ile ortalama hanehalkı büyüklüğü (HHB), ortalama kişi başına eğitim süresi (KBE) ve kişi başına GSYH (KB_GSYH) göstergeleri kullanılarak illere k-ortalamalar yöntemi ile kümeleme analizi uygulanmış ve sonuçlar on üç harita üzerinde gösterilmiştir.
Kategori izleme süreleri ile yapılan kümeleme analizleri sonucunda; incelenen veri setine göre Ağrı, Amasya, Çankırı, Düzce, Hakkâri, Iğdır, Şırnak ve Zonguldak illerinin diğer illere göre farklılık gösterdiği görülmüştür. Diğer göstergelere (HHB, KBE, KB_GSYH) göre yapılan kümeleme analizlerinin, IPTV kullanıcılarının izleme profillerinden etkilendiği iki farklı yaklaşım ile ortaya konulmuştur. Ayrıca, günlük hayatımızda önemli ölçüde vakit ayırdığımız televizyon izleme alışkanlıklarının illerin kümelenmesi yönündeki çalışmalarda da kullanılabileceği görülmüştür.
Anahtar Kelimeler: IPTV, Büyük Hacimli Veri, Kümeleme Analizi, Kullanıcı Profili

Abstract:
One-sided and terrestrial broadcasting, which the audience can influence only by changing channels, has taken on a different understanding by IPTV service taking the audience's preferences and tendencies into consideration.
In the study, the Set Top Box (STB), one of IPTV components, logs between 31 March - 06 April 2018 were analyzed using the CRISP-DM process model, which is one of the data mining methods. At the provincial level, daily and hourly user viewing rates and numbers of channel zapping for per active user were calculated. Two different approaches were applied in the clustering of the provinces: category viewing time for per active user at the provincial level and category viewing rates at the provincial level. In addition to category viewing times and rates approaches, the average household size (AHS), the education spending time per person (EST) and the gross domestic product per capita (GDP) indicators were used as additional indicators in the cluster of the provinces. In cluster analysis, k-means method was applied and the results are shown on thirteen maps.
As a result of cluster analysis made with category viewing times and rates, according to the analyzed data set, Ağrı, Amasya, Çankırı, Düzce, Hakkâri, Iğdır, Şırnak and Zonguldak provinces differed from other provinces. It has been demonstrated that cluster analysis made according to other indicators (AHS, EST, GDP) is affected by IPTV users' viewing profiles. Moreover, it has been observed that television watching habits, in which we spend a considerable amount of time in our daily lives, can be used in studies on clustering of provinces.
Keywords: IPTV, Large Volume Data, Cluster Analysis, User Viewing Profile