KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Verimlilik Dergisi / 2026 / Cilt: 60 Sayı: 4

Duyusal Çatışmaları Görünür Kılmak: LLM Tabanlı Si̇mülasyonlarla İşyeri̇nde Çatışma Ri̇ski̇nin Modellenmesi

Making Sensory Conflicts Visible: Modelling the Risk of Conflict in the Workplace Using LLM-Based Simulations

Seçil Pelin Aka(HALİÇ ÜNİVERSİTESİ)0000-0003-0915-990X
Berna Güner0000-0002-0410-9914
Sayfa
1215–1232
Yayın Tarihi
2026-10-21
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Bulgular: Bulgular, sabit çevresel koşullar altında çalışanlar arasında belirgin bir duyusal kümelenme ortaya çıktığını göstermektedir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Amaç: Bu çalışma, açık ofis gibi sabit iç ortam koşullarında duyusal hassasiyet farklarının çalışanlarda kümülatif duyusal yük, performans kaybı ve mola ihtiyacı üzerinden nasıl ayrışan risk örüntüleri ürettiğini ve büyük dil modeli (large language model-LLM) tabanlı simülasyonlar ile çatışma riskine uzanan örüntülerini görünür kılmayı amaçlamaktadır.
📊
Temel Bulgular & Veri:Yöntem: Çalışmada farklı duyusal hassasiyetlere sahip yetmiş temsili profilin sabit ofis parametreleri (700 lux ışık, 28°C, orta yoğunlukta koku) altında Python programlama dili kullanılarak üç hafta sonundaki kümülatif duyusal yük endeksi, performans kayıpları ve mola alma ihtiyaçları analiz edilmiştir.
💡
Sonuç & Katkı:Bulgular: Bulgular, sabit çevresel koşullar altında çalışanlar arasında belirgin bir duyusal kümelenme ortaya çıktığını göstermektedir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:İşyeri Duyusal Çevresi · Örgütsel Çatışma · Ajan Tabanlı Modelleme

Özet

Amaç: Bu çalışma, açık ofis gibi sabit iç ortam koşullarında duyusal hassasiyet farklarının çalışanlarda kümülatif duyusal yük, performans kaybı ve mola ihtiyacı üzerinden nasıl ayrışan risk örüntüleri ürettiğini ve büyük dil modeli (large language model-LLM) tabanlı simülasyonlar ile çatışma riskine uzanan örüntülerini görünür kılmayı amaçlamaktadır. Yöntem: Çalışmada farklı duyusal hassasiyetlere sahip yetmiş temsili profilin sabit ofis parametreleri (700 lux ışık, 28°C, orta yoğunlukta koku) altında Python programlama dili kullanılarak üç hafta sonundaki kümülatif duyusal yük endeksi, performans kayıpları ve mola alma ihtiyaçları analiz edilmiştir. Elde edilen sayısal veriler, ajan tabanlı modelleme ve simülasyon yaklaşımı çerçevesinde Mind Studio ortamında risk örüntülerine dönüştürülerek yorumlanmıştır. Bulgular: Bulgular, sabit çevresel koşullar altında çalışanlar arasında belirgin bir duyusal kümelenme ortaya çıktığını göstermektedir. Simülasyon çıktıları, duyusal hassasiyet farklılıklarının mola ihtiyacı, performans kaybı ve davranışsal ayrışma üzerinden sosyal etiketleme ve çatışma riskine zemin hazırlayabileceğine işaret etmektedir. Özgünlük: Çalışmanın özgünlüğü, duyusal verileri teknoloji yönetimi perspektifiyle ele alarak temsili profil temelli duyusal yük endeksini simülasyon analizi ile birleştirmesi ve böylece heterojen duyusal profillerin etiketleme ve çatışma riskine giden olası mekanizmaları yönetilebilir bir erken uyarı çerçevesine dönüştürmesidir. Ayrıca ajan tabanlı modelleme ve simülasyonların, Toplum 5.0 bağlamında örgütsel karar süreçlerini destekleyen uygulanabilir bir karar destek yaklaşımı olarak kullanılabileceğini göstermektedir.

Abstract

Purpose: This study aims to reveal how sensory sensitivity differences in fixed indoor environments, such as open offices, produce distinct risk patterns in employees through a cumulative sensory load, performance loss, and the need for breaks, and to make visible the patterns extending to conflict risk through large language model (LLM) -based simulations. Method: Seventy persona with different sensory sensitivities were analyzed under fixed office parameters (700 lux light, 28°C, medium intensity scent) using Python. The cumulative sensory load index, performance loss, and break needs at the end of three weeks were examined, and the resulting data were converted into risk patterns within Mind Studio using an agent-based modeling and simulation approach. Findings: The findings indicate that significant sensory clustering emerges among workers under constant environmental conditions. Simulation outputs suggest that differences in sensory sensitivity can lead to social labeling and conflict risk through break needs, performance loss, and behavioral dissociation. Originality: This study's originality lies in combining a persona-based sensory load index with simulation analysis, transforming the mechanisms behind labeling and conflict risk into a manageable early warning framework. It also demonstrates that agent-based modeling can serve as a decision support tool for organizational decision making within Society 5.0.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Aka, S. P., Güner, B. (2026). Duyusal Çatışmaları Görünür Kılmak: LLM Tabanlı Si̇mülasyonlarla İşyeri̇nde Çatışma Ri̇ski̇nin Modellenmesi. Verimlilik Dergisi, Cilt: 60 Sayı: 4, 1215–1232. https://doi.org/10.51551/verimlilik.1936064

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (28)

  1. Arı, E.S. (2021). "Süper Akıllı Toplum: Toplum 5.0", Dokuz Eylül Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 23(1), 455-479. https://doi.org/10.16953/deusosbil.808359
  2. Deguchi, A., Hirai, C., Matsuoka, H., Nakano, T., Oshima, K., Tai, M. ve Tani, S. (2020). "What Is Society 5.0?”, Society 5.0: A People-Centric Super-Smart Society, Springer Singapore, Singapore, 1-23.
  3. Erekmekçi, M. (2026). "Süper Akıllı Toplum; Dijital Kimlikler ve Kovan Zihnin Tekilliği", Nous Academy Journal, (6), 37-58. https://doi.org/10.5281/zenodo.19483679
  4. Evans, G.W. ve Cohen, S. (2004). "Environmental Stress", In Encyclopedia of Applied Psychology (Ed. C. Spielberger) (Vol. 1, pp. 815-824), Elsevier Academic Press.
  5. Fang, L., Clausen, G. ve Fanger, P.O. (1998). "Impact of Temperature and Humidity on the Perception of Indoor Air Quality", Indoor Air, 8(2), 80-90. https://doi.org/10.1111/j.1600-0668.1998.t01-2-00003.x
  6. Feng, M., Zhou, C., Yuan, F. ve Kaner, J. (2025). "Olfactory Environment Design in Office Buildings: A Study on the Recovery Effect of Specific Fragrances on Work Fatigue Based on Multimodal Measurement", Buildings, 16(1), 3. https://doi.org/10.3390/buildings16010003
  7. Fukuyama, M. (2018). "Society 5.0: Aiming for a New Human-Centered Society", Japan Spotlight, 27(5), 47-50.
  8. Gao, C., Lan, X., Li, N., Yuan, Y., Ding, J., Zhou, Z. ve Li, Y. (2024). "Large Language Models Empowered Agentbased Modeling and Simulation: A Survey and Perspectives", Humanities and Social Sciences Communications, 11(1), 1-24. https://doi.org/10.1057/s41599-024-03611-3
  9. Gelfand, M.J. ve De Dreu, C.K. (2008). "The Psychology of Conflict and Conflict Management in Organizations", Taylor and Francis Group, LLC.
  10. Kapustová, Z., Horská, E., Bercik, J., Paluchová, J. ve Gurčík, Ľ. (2018). "The Importance of Odours in the Workplace: A Review", Studia Mundi–Economica, 5(4), 97-104. https://doi.org/10.18531/Studia.Mundi.2018.05.04.97-104
  11. Kelley, H. H. (1967). Attribution theory in social psychology. In Nebraska symposium on motivation. University of Nebraska Press.
  12. Kim, K.R., Lee, K.S. ve Cho, H. (2026). "Effects of Full-Spectrum LED Office Lighting on Psychological and Cognitive Responses: Implications for Human-Centric Lighting Design", Sustainability, 18(2), 1112. https://doi.org/10.3390/su18021112
  13. Konstantzos, I., Sadeghi, S. A., Kim, M., Xiong, J. ve Tzempelikos, A. (2020). "The Effect of Lighting Environment on Task Performance in Buildings–A Review", Energy and Buildings, 226, 110394. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2020.110394
  14. Kreiner, G., Mihelcic, C.A. ve Mikolon, S. (2022). "Stigmatized Work and Stigmatized Workers", Annual Review of Organizational Psychology and Organizational Behavior, 9(1), 95-120. https://doi.org/10.1146/annurev-orgpsych-012420-091423
  15. Kutlu, R. (2018). "Çevresel Faktörlerin Mekân Kalitesi ve İnsan Sağlığına Etkileri", Turkish Online Journal of Design Art and Communication, 8(1), 67-78. https://doi.org/10.7456/10801100/007
  16. Langevin, J., Wen, J. ve Gurian, P.L. (2015). "Simulating the Human-Building Interaction: Development and Validation of an Agent-Based Model of Office Occupant Behaviors", Building and Environment, 88, 27-45. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2014.11.037
  17. Lee, K. S., Shah, I., Aucremanne, C., Lee, J.J. ve Ghahramani, A. (2025). "Exploring Digital Twin Interfaces for Occupant-Building Interaction to Enhance Personal Comfort and Energy Efficiency", Energy and Built Environment. https://doi.org/10.1016/j.enbenv.2025.03.005
  18. Lee, Y.S. ve Malkawi, A.M. (2014). "Simulating Multiple Occupant Behaviors in Buildings: An Agent-Based Modeling Approach", Energy and Buildings, 69, 407-416. https://doi.org/10.1016/j.enbuild.2013.11.020
  19. Link, B.G. ve Phelan, J.C. (2001). "Conceptualizing Stigma", Annual Review of Sociology, 27(1), 363-385.
  20. Nasir, V., Hosseini, A., Binfield, L., Hasani, N., Ghotb, S., Diederichs, V., Fox, G.O, McCann, A.J., Riggio, M., Chandler, K.D. ve Hansen, E. (2025). "Human-Centric Industry 5.0 Manufacturing: A Multi-Level Framework from Design to Consumption within Society 5.0", International Journal of Sustainable Engineering, 18(1), 2551000. https://doi.org/10.1080/19397038.2025.2551000
  21. Park, J.S., O'brien, J., Cai, C.J., Morris, M.R., Liang, P. ve Bernstein, M.S. (2023). "Generative Agents: Interactive Simulacra of Human Behavior", In Proceedings of the 36th Annual ACM Symposium on User Interface Software and Technology, 1-22.
  22. Pilati, M. (2026). "Conflict Management", DEMB Working Paper Series.
  23. Saadatifar, S., Sawyer, A. O. ve Byrne, D. (2024). "Occupant-Centric Digital Twin: A Case Study on Occupant Engagement in Thermal Comfort Decision-Making", Architecture, 4(2), 390-415. https://doi.org/10.3390/architecture4020022
  24. Sander, E.L.J., Marques, C., Birt, J., Stead, M. ve Baumann, O. (2021). "Open-Plan Office Noise Is Stressful: Multimodal Stress Detection in a Simulated Work Environment", Journal of Management and Organization, 27(6), 1021-1037. https://doi.org/10.1017/jmo.2021.17
  25. Seppänen, O., Fisk, W.J. ve Lei, Q. (2006). Room temperature and productivity in office work. Lawrence Berkeley National Laboratory.
  26. Vischer, J.C. (2008). "Towards an Environmental Psychology of Workspace: How People Are Affected by Environments for Work", Architectural Science Review, 51(2), 97-108. https://doi.org/10.3763/asre.2008.5114
  27. Weber, C., Krieger, B., Häne, E., Yarker, J. ve McDowall, A. (2024). "Physical Workplace Adjustments to Support Neurodivergent Workers: A Systematic Review", Applied Psychology, 73(3), 910-962. https://doi.org/10.1111/apps.12431
  28. Weiner, B. (2000). "Intrapersonal and Interpersonal Theories of Motivation from an Attributional Perspective", Educational Psychology Review, 12(1), 1-14.