SavedAdd your journal

Journals / Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi / 2020 / Cilt: 29 - Sayı: 3

SAKLI MARKOV MODELİ KULLANILARAK SEÇMEN TERCİHLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ

Sevim Gülin KIRAL
Selim GÜNDÜZ
Pages
414–428
Publication Date
2020-10-26
DOI
—
🏛️Bibliographic metadata and full text access for this article are provided via DergiPark.
DergiPark Record ↗
✨

AI Summary & Key Takeaways

AI Insight
⚡ TL;DR(Too Long; Didn't Read)

Seçmenlerin tercihlerini etkileyen bu faktörlerin belirlenmesinin siyasal pazarlama açısından ilgi çekici olmasının yanı sıra siyasi partilere de yol göstereceği düşünülmektedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Öz Demokratik ülkelerde bir siyasi partinin iktidara gelebilmesi için seçmenlerin büyük bir bölümünün ilgisini çekebilecek politikalar geliştirmesi gerekmektedir.
📊
Key Findings & Data:Adana ilinde yer alan üniversitelerde öğrenim gören üniversite öğrencileri özelinde gerçekleştirilen bu çalışmada, olasılıklı olmayan örneklem seçme yöntemlerinden kolayda örnekleme tekniği ile belirlenen 1219 kişiye anket uygulanmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Seçmenlerin tercihlerini etkileyen bu faktörlerin belirlenmesinin siyasal pazarlama açısından ilgi çekici olmasının yanı sıra siyasi partilere de yol göstereceği düşünülmektedir.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:Comprehensive Sample
⚙️Variables:Anahtar Kelimeler Saklı Markov Modeli · Markov Zincirleri · Seçmen Davranışı

Özet

Öz Demokratik ülkelerde bir siyasi partinin iktidara gelebilmesi için seçmenlerin büyük bir bölümünün ilgisini çekebilecek politikalar geliştirmesi gerekmektedir. Türkiye’de de seçmenlerin önemli bir kısmının gençlerden oluştuğu bilindiğine göre bu kitlenin talep ve ihtiyaçlarının belirlenmesi ve partilerin onlara da hitap edecek politikalar üretmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmada da üniversite öğrencilerinin hangi sebeplerle siyasi parti tercihinde bulunduğunun belirlenmesi amaçlanmaktadır. Adana ilinde yer alan üniversitelerde öğrenim gören üniversite öğrencileri özelinde gerçekleştirilen bu çalışmada, olasılıklı olmayan örneklem seçme yöntemlerinden kolayda örnekleme tekniği ile belirlenen 1219 kişiye anket uygulanmıştır. Elde edilen verilere Saklı Markov Analizi uygulanarak seçmenlerin siyasi parti tercihlerinin altında yatan gizli nedenler belirlenmiştir. Üniversite öğrencisi seçmenlerin tercihlerini etkileyen en önemli nedenlerin; parti liderinin imajı ve karizması, partinin sunduğu proje ve vaatler, parti kadrosunun güçlü ve güvenilir olması, aile ve yakın dostların siyasi eğilimleri olduğu tespit edilmiştir. Seçmenlerin tercihlerini etkileyen bu faktörlerin belirlenmesinin siyasal pazarlama açısından ilgi çekici olmasının yanı sıra siyasi partilere de yol göstereceği düşünülmektedir.

🔖

Cite This Article

KIRAL, S. G., GÜNDÜZ, S. (2020). SAKLI MARKOV MODELİ KULLANILARAK SEÇMEN TERCİHLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ. Çukurova Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, Cilt: 29 - Sayı: 3, 414–428. https://ajindex.com/articles/73143

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (15)

  1. Akgün, B. (2007), Türkiye’de Seçmen Davranışı, Partiler ve Siyasal Sistem. Ankara:
  2. Nobel Yayınları.
  3. Alp, S. ve Öz, E. (2009). Markov zinciri yöntemi ile taşınabilir bilgisayar tercihlerinin analizi. Akademik İncelemeler, 4(2), 37-54.
  4. Avcı, K. (2015). 2014 Yerel Ankara Yerel Seçimlerinde Parti Lideri Faktörünün Seçmenin Oy Verme Kararına Etkisi. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, 3(1), 145-179.
  5. Aydın, K. ve Özbek, V. (2004). Ailenin seçmen davranışları üzerindeki etkisi, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (2), 144-167.
  6. Blunsom, P., (2004). Hidden Markov Models. Lecture notes, http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.123.1016verep=rep1 &type=pdf, Erişim (07.01.2020), s.1-7.
  7. Can, T. ve Öz, E. 2009. “Saklı Markov Modelleri Kullanılarak Türkiye’de Dolar Kurundaki Değişimin Tahmin Edilmesi.” İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi. 38 (1): 1-23.
  8. Cheung, L. W. K. 2004. Use of runs statistics for pattern recognition in genomic dna sequences, Journal of Computational Biology, 11(1): 107–124.
  9. Coast, D. A., Stern, R., Cano, G. ve Briller, S. 1990. An approach to cardiac arhythmia analysis using hidden markov models, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 37(9): 826–836.
  10. Çavuşoğlu, H., ve Pekkaya, M. (2016). Yerel Seçimlerde Genç Seçmenlerin Siyasal Davranışlarına İlişkin Bir İnceleme: Bülent Ecevit Üniversitesi Örneği. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 12(29), 17-40.
  11. Çiftlikçi, Ahmet, Siyaset Pazarlaması ve Siyasi Partilerin Malatya’daki Uygulamaları, Yayımlanmamış Doktora Tezi, İnönü Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 1996.
  12. Dağlıoğlu, C., ve Kıral, G. Ekonomik Yatırım Araçları Getirilerinin Saklı Markov Modeli ile Tahmin Edilmesi: Türkiye Örneği. Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 4(1), 61-75.
  13. Dainotti A., Pescapé A., Rossi P. S., Palmieri F., ve Ventre G., (2008). Internet Traffic Modelling by Means of Hidden Markov Models, Computer Networks, 52(14), 2645-2662.
  14. Doğaner, A. (2015). Enformasyon Sistemlerinde Saklı Markov Modeli Ve Bayes Tabanlı Sınıflandırıcılar İle Bilgi Modellerinin Geliştirilmesi (2015), Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı, Doktora Tezi. Duverger, M. (1984). Politikaya Giriş, çev. Tiryakioğlu. İstanbul:
  15. Varlık Yay. Ebel J. E., Chambers D. W., Kafka A. L. ve Baglivo J. A., (2007), Non-Poissonian Earthquake Clustering and the Hidden Markov Model as Bases for Earthquake Forecasting in California, Seismological Resea