SavedAdd your journal

Journals / Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi / 2022 / Cilt: 24 - Sayı: 3

Life Satisfaction Levels in Turkey: An Application with Data Mining Techniques

Türkiye’de Yaşam Memnuniyeti Düzeyleri: Veri Madenciliği Teknikleri ile Bir Uygulama

Mehmet Çağlar ÜNSAL
Şenol ALTAN
Pages
1459–1492
Publication Date
2022-12-28
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)

Ayrıca bulunan mutluluk kuralları birçok sosyal bilimciye yol gösterebileceği gibi, siyasetçilere de vatandaş memnuniyeti odaklı politika geliştirme aşamasında yol gösterici niteliktedir.

📌 3 Key Takeaways

🎯
Objective & Hypothesis:Yaşam memnuniyeti ve mutluluk kavramları çoğu zaman aynı anlamda kullanılır.
📊
Key Findings & Data:Mutluluk kavramı, yıllar içinde bireyin kendini öznel beğenisinden, toplumdaki yerinden hoşnut olmasına veya sürdürdüğü yaşam biçiminden memnun olmasına kadar farklı şekillerde ele alınmıştır.
💡
Conclusion & Impact:Ayrıca bulunan mutluluk kuralları birçok sosyal bilimciye yol gösterebileceği gibi, siyasetçilere de vatandaş memnuniyeti odaklı politika geliştirme aşamasında yol gösterici niteliktedir.
🔬Design:Survey & Empirical Study
📍Scope:2016 - 2018 Verileri
⚙️Variables:Veri Madenciliği · Birliktelik Kuralı Analizi · Mutluluk

Abstract

Yaşam memnuniyeti ve mutluluk kavramları çoğu zaman aynı anlamda kullanılır. Mutluluk kavramı, yıllar içinde bireyin kendini öznel beğenisinden, toplumdaki yerinden hoşnut olmasına veya sürdürdüğü yaşam biçiminden memnun olmasına kadar farklı şekillerde ele alınmıştır. Günümüzde mutluluk ele alınırken, bireyin kendisine özgü değerlendirmesinin ifadesi olarak, kişinin kendisini mutlu hissedip hissetmemesine daha fazla önem verilmektedir. Bu çalışmada TÜİK tarafından yayınlanan 2016 - 2018 yılları arası Yaşam Memnuniyeti Araştırması(YMA) verileri, veri madenciliği tekniklerinden “birliktelik kuralı analizi” ile incelenmiş ve mutlu olma düzeyleri ile ilgili kurallar bulunmaya çalışılmıştır. İki aşamada gerçekleştirilen araştırmada önce YMA anket sorularından araştırmada kullanılabilecek sorular belirlenmiş, sonra da belirlenen 75 sorudan “mutluluk” ile ilgili düzeyi en fazla olan soruları belirlemek için öznitelik azaltma çalışması yapılmıştır. Yapılan çalışma sonucu “mutluluk” değişkenini en iyi açıklayan 30 soru belirlenmiştir. Belirlenen sorular ile birliktelik kuralı analizi “mutlu”, “orta derecede mutlu” ve “mutsuz” bireyler için ayrı ayrı yapılarak, bu üç durum için kurallar belirlenmiştir. Özellikle “mutlu” olma durumu için bulunan kurallar oldukça yüksek güvenilirlik düzeyindedir. Çalışmada, resmi istatistik verilerinde veri madenciliği çalışması ile faydalı sonuçlara ulaşılabileceğini, resmi istatistikler üzerinde şimdiye kadar az sayıda gerçekleştirilen birliktelik kuralı analizi çalışması ile gösterilmiştir. Ayrıca bulunan mutluluk kuralları birçok sosyal bilimciye yol gösterebileceği gibi, siyasetçilere de vatandaş memnuniyeti odaklı politika geliştirme aşamasında yol gösterici niteliktedir.

Özet

Yaşam memnuniyeti ve mutluluk kavramları çoğu zaman aynı anlamda kullanılır. Mutluluk kavramı, yıllar içinde bireyin kendini öznel beğenisinden, toplumdaki yerinden hoşnut olmasına veya sürdürdüğü yaşam biçiminden memnun olmasına kadar farklı şekillerde ele alınmıştır. Günümüzde mutluluk ele alınırken, bireyin kendisine özgü değerlendirmesinin ifadesi olarak, kişinin kendisini mutlu hissedip hissetmemesine daha fazla önem verilmektedir. Bu çalışmada TÜİK tarafından yayınlanan 2016 - 2018 yılları arası Yaşam Memnuniyeti Araştırması(YMA) verileri, veri madenciliği tekniklerinden “birliktelik kuralı analizi” ile incelenmiş ve mutlu olma düzeyleri ile ilgili kurallar bulunmaya çalışılmıştır. İki aşamada gerçekleştirilen araştırmada önce YMA anket sorularından araştırmada kullanılabilecek sorular belirlenmiş, sonra da belirlenen 75 sorudan “mutluluk” ile ilgili düzeyi en fazla olan soruları belirlemek için öznitelik azaltma çalışması yapılmıştır. Yapılan çalışma sonucu “mutluluk” değişkenini en iyi açıklayan 30 soru belirlenmiştir. Belirlenen sorular ile birliktelik kuralı analizi “mutlu”, “orta derecede mutlu” ve “mutsuz” bireyler için ayrı ayrı yapılarak, bu üç durum için kurallar belirlenmiştir. Özellikle “mutlu” olma durumu için bulunan kurallar oldukça yüksek güvenilirlik düzeyindedir. Çalışmada, resmi istatistik verilerinde veri madenciliği çalışması ile faydalı sonuçlara ulaşılabileceğini, resmi istatistikler üzerinde şimdiye kadar az sayıda gerçekleştirilen birliktelik kuralı analizi çalışması ile gösterilmiştir. Ayrıca bulunan mutluluk kuralları birçok sosyal bilimciye yol gösterebileceği gibi, siyasetçilere de vatandaş memnuniyeti odaklı politika geliştirme aşamasında yol gösterici niteliktedir.

🔖

Cite This Article

ÜNSAL, M. Ç., ALTAN, Ş. (2022). Life Satisfaction Levels in Turkey: An Application with Data Mining Techniques. Ankara Hacı Bayram Veli Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, Cilt: 24 - Sayı: 3, 1459–1492. https://ajindex.com/articles/877278

📄 Full Text PDF Viewer

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

References (14)

  1. Agrawal, R., Imielinski, T. & Swami, A. (1993). Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Databases. Acm sigmod record, 22(2), 207-216.
  2. Ağbektaş, A. (2016). Yaşam Memnuniyeti Araştırmasında İstatistiksel Tekniklerin Kullanılması -Sivas İl Örneği. Yüksek Lisans Tezi. Cumhuriyet Üniversitesi,
  3. Sosyal Bilimler Enstitüsü, Sivas. Akın, A. ve Yalnız, A. (2015). Yaşam Memnuniyeti Ölçeği (YMÖ) Türkçe formu: Geçerlik ve güvenirlik çalışması. Elektronik Sosyal Bilimler Dergisi, 14(54), 95-102.
  4. Akpınar, H. (2000). Veri tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği. İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, 29(1), 1-22.
  5. Akpınar, H. (2014). DATA: Veri Madenciliği Veri Analizi. İstanbul:
  6. Papatya Yayıncılık. Alaeddinoğlu, M.F. (2012). Birliktelik Kuralları ile Van Gölü İçin Mekânsal-Zamansal Veri Madenciliği. Yüksek Lisans Tezi, Atatürk Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Erzurum. Atay, B. (2012). Happiness in East Europe In Comparison With Turkey. Master Thesis, İstanbul Bilgi University, Institute of Social Science, İstanbul.
  7. Ateş, Y. ve Karabatak, M. (2017). Nicel Birliktelik Kuralları İçin Çoklu Minimum Destek Değeri. Fırat Üniv. Müh. Bil. Dergisi 29(2), 57-65.
  8. Ay, D. ve Çil, İ. (2008). Migros Türk. A.Ş. de Birliktelik Kurallarının Yerleşim Düzeni Planlamada Kullanılması. Endüstri Mühendisliği Dergisi YA/EM 2008 Özel Sayısı, 21(2), 14-29.
  9. Aytaç, M.B. ve Bilge, H.Ş. (2013). Tele Pazarlama Verilerinin Birliktelik Kurallarıyla ve Crisp-Dm Yöntemiyle Analiz Edilmesi. Aksaray Üniversitesi İİBF Dergisi, 5(2), 25-40.
  10. Ball, R. & Chernova, K. (2005).
  11. Absolute Income, Relative Income, and Happiness, Department of Economics Haverford College 370 Lancaster Avenue Haverford, PA 1904 May 2005.
  12. Berry, M.J.A. & Linoff, G.S. (2000). Data Mining Techniques. (2nd Edition). Indianapolis: Wiley Publishing. Bülbül, Ş. ve Giray, S. (2012). İş ve Özel Yaşam (İş Dışı Yaşam) Memnuniyeti Arasındaki İlişki Yapısının Doğrusal Olmayan Kanonik Korelasyon Analizi ile İncelenmesi. Anadolu Üniversitesi, Sosyal Bilimler Dergisi, 12(4), 101-114.
  13. Carbonell, A., F. (2005). Income And Well-being: an empirical analysis of the comparison income effect. Journal of Public Economics, 89, 997-1019.
  14. Cavique, L. (2007). A Scalable Algorithm for the Market Basket Analysis. Journal of Retailing and Consumer Services, 14(6), doi: 10.1016/j.jretconser.2007.02.003. Değirmenci, T. ve Özbakır, L. (2018). Differentiating Households To Analyze Consumption Patterns: A Data Mining Study On Official House