Kişilik, FoMo, dijital bağımlılık ve mutluluk ilişkisinin makine öğrenmesi yöntemleri ile araştırılması
Researching the relationship of personality, FoMo, digital addiction and happiness with machine learning methods
Yazar: HANDE SARICA KEÇECİ
Danışman: DOÇ. DR. ESRA KAHYA ÖZYİRMİDOKUZ ; PROF. DR. LALE ÖZBAKIR
Erciyes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; İşletme = Business Administration
Dizin: Beş faktör kişilik modeli = Five factor personality model ; Kişilik = Personality ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Teknolojik bağımlılık = Technological dependence ; Yönetim bilişim sistemleri = Management information systems ; Öznel iyi oluş = Subjective well-being ; Öznel mutluluk = Subjective happiness

Özet:
Teknolojik gelişmelerin hızlı dönüşümüne ve mobil cihazlarda inovatif değişikliklere paralel olarak mobil cihazların, sosyal medyanın ve oyun platformlarının aşırı kullanımı sonucu dijital bağımlılık kavramı ortaya çıkmaktadır. Bireylerde bağımlılık seviyesine ilerleyen davranışsal durumlar farklı psikolojik faktörlere zemin hazırlamaktadır. Neticede bireylerin iyi-olma ve mutluluk seviyeleri de etkilenmektedir. Bu araştırmada bilişim çerçevesinde dijital bağımlılık ve mutluluk kavramları keşfedilmektedir. Bu araştırmanın amacı, kişilik, FoMo, mobil bağımlılık, sosyal medya bağımlılığı ve oyun oynama bozukluğu faktörlerinin mutluluğa olan etkilerinin makine öğrenmesi yöntemleriyle araştırmaktır. Erciyes Üniversitesi'nde 521 gönüllü katılımcıya (%61,2 kadın, %38,8 erkek) Beş Faktör Kişilik Ölçeği, Üsküdar Gelişmeleri Kaçırma Korkusu Ölçeği, Akıllı Telefon Bağımlılığı Ölçeği, İnternet Oyun Oynama Bozukluğu Ölçeği, Sosyal Medya Bağımlılığı Ölçeği, Toronto Aleksimi Ölçeği ve Oxford Mutluluk Ölçeği sorularından oluşan anket uygulanmıştır. Neticede 497 katılımcının bilgileri ile veri seti hazırlanmıştır. Tez çalışması iki farklı uygulama bölümü içerir. İlk bölümde faktörler arası korelasyon analizleri gerçekleştirilmiştir. İkinci bölümde iki farklı model yapısı için Destek Vektör Makineleri (DVM), K-En Yakın Komşu (KNN), Naïve Bayes Sınıflandırıcısı (NBS), lojistik regresyon, karar ağacı ve rastgele orman algoritmaları uygulanmıştır. Sonuçta her iki model için de rastgele orman en yüksek başarıya sahip algoritma olarak bulunmuştur.

Abstract:
Parallel with fast transformation of technological developments and innovative change on mobile devices, the concept of digital addiction appears as a result of the excessive use of mobile devices, social media and game platforms. The behavioral situations that progress to the level of addiction in individuals are preparing the ground for different psychological factors. Consequently, the well-being and happiness levels of individuals are also affected. In this study, digital addiction and happiness concepts are discovered within the framework of information. The aim of this study is to investigate the effects of personality, FoMo, mobile addiction, social media addiction and gaming disorder on happiness using machine learning methods. A questionnaire consisting of Five Factor Personality Scale, Uskudar Fear of Missing Out Scale, Smartphone Addiction Scale, Internet Gaming Disorder Scale, Social Media Addiction Scale, Toronto Aleximia Scale and Oxford Happiness Scale was applied to 521 volunteer participants (61.2% female, 38.8% male) studying at Erciyes University. Finally, the data set was prepared with the information of 497 participants. The thesis work includes two different application parts. In the first part, correlation analyzes between factors were performed. In the second part, Support Vector Machines (SVM), K-Nearest Neighbor (KNN), Naïve Bayes Classifier (NBS), logistic regression, decision tree and random forest algorithms were applied for two different model structures. In conclusion, random forest was found to be the algorithm with the highest success for both models.