Avrupa Birliğine üye bazı ülkelerin, seçilmiş e-atık ile ilgili göstergeler dikkate alınarak k-ortalamalar yöntemi ile değerlendirilmesi
Evaluation of some European Union member countries by the k-means method considering the selected indicators related to e-waste
Yazar: BERKANT IŞIK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM ÖZARI
İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Sosyal Bilimler Ana Bilim Dalı / İşletme Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Avrupa Birliği = European Union ; Elektronik atıklar = Electronic wastes ; K-ortalamalar yöntemi = K-means method ; Kümeleme yöntemi = Cluster method

Özet:
Bu çalışmanın ana amacı E-atık dönüşümü yapan ve aynı zamanda Avrupa Birliği üyesi olan altı ülkeyi; E-atık ile ilgili göstergeler dikkate alarak, birbirine benzer olan ülkeleri dolayısıyla birbirine benzemeyen ülkeleri belirlemektir. Çalışmada ele alınan ülkeler Belçika, Bulgaristan, Almanya, Finlandiya, Fransa ve Birleşik Krallık olarak belirlenmiştir. Çalışmanın amacına yönelik seçilen göstergeler ise "yaşam beklentisi", "sera gazı emisyon oranı", "enerji verimliliği", "yenilenebilir kaynaklardan enerjinin payı", "eğitim seviyelerine göre nüfus oranı", "cinsiyete ve seçilen yaş grubuna göre gelirin beşli hisse oranı", "yoksulluk eşiği, yaş ve cinsiyete göre yoksulluk riski oranı"dır. Bir başka ifade ile çalışmada altı ülke; E-atık ve ilgili toplam sekiz gösterge dikkate alınarak, 2010-2016 dönem aralığına yer alan her yıl için, hiyerarşik olmayan kümeleme yöntemlerinden K-ortalamalar kümeleme yöntemi yardımıyla gruplara (kümelere) ayrıştırılmıştır.
Ayrıca yöntemin sorunsallarından biri olan k parametresinin belirlenmesi için de literatürde sıkça kullanılan Silhouette indeks değerinden yararlanılmıştır. Bu değer yardımıyla ülkelerin kaç kümeye ayrılmasının daha uygun ve/veya daha geçerli olduğuna karar verilmektedir. Yöntemin bir diğer sorunsalı olan başlangıç küme merkez seçim sorunsalı ise analiz olası tüm başlangıç merkez verilere bir başka ifade ile veri seti içinden olası tüm başlangıç merkezlerle, ayrıca basit bir yöntemle veri seti dışından elde edilen olası tüm başlangıç merkezlerle ve bu iki veri çeşidinden elde edilen başlangıç merkez verilerle uygulanarak minimize edilmiştir.
Dönem aralığında yer alan her yıl için ülkeler olası tüm başlangıç merkez veriler (veri seti içinden, dışından ve karma (veri seti içinden ve dışından)) yardımıyla 2, 3 ve 4 kümeye ayrılarak elde edilen küme grupları Silhouette indeks değeri yardımıyla karşılaştırılmıştır. 2010 yılı için gerçekleştirilen analizlerden elde edilen bulgularda; Silhouette indeks değerine göre en geçerli ayrılması gereken küme sayısı 4 olarak belirlenmiştir ve oluşan küme grubunda Belçika, Fransa ve Birleşik Krallık aynı kümede yer alırken, Bulgaristan, Almanya ve Finlandiya ülkeleri tek başına ayrı küme oluşturduğu gözlemlenmiştir.

Abstract:
The main purpose of this study is to evaluate six European Union member countries that are engaged in E-waste recycling to identify the countries that are similar to each other and the countries that are not alike taking into account the indicators related to E-waste. The countries covered in this study are Belgium, Bulgaria, Germany, Finland, France and the United Kingdom. The indicators selected for the purpose of the study include "life expectancy", "greenhouse gas emission rate", "energy efficiency", "share of energy from renewable sources", "population ratio by education level", "quintile share ratio by sex and selected age group" "poverty rate by poverty threshold, age and sex". In other words, the study divided six countries into groups (clusters) taking into account e-waste and totally eight indicators regarding e-waste for each year in the 2010-2016 period by means of the K-means clustering method from the non-hierarchical clustering methods.
Furthermore, the Silhouette index value, which is frequently used in the literature, was used to determine the k parameter, which is one of the problematic of the method. This value helps to decide what number of clusters the countries should be divided into as more appropriate and/or more valid. The initial cluster center selection problem, which is another problematic of the method, was minimized by applying the analysis to all possible initial center data from within the data set, from outside the data set and mixed data set. For each year in the range of the period, the countries were divided into 2, 3 and 4 clusters with the help of all possible initial central data and the cluster groups were compared by means of the Silhouette index value. In the findings obtained from the analyzes carried out for 2010; the most valid number of clusters for dividing is determined as 4 according to the Silhouette index value, and Belgium, France and the United Kingdom were in the same cluster, while Bulgaria, Germany and Finland individually formed separate clusters.