Mobile user data mining to infer knowledge workers' differences in office environments for effective health intervention delivery
Etkili sağlık müdahaleleri gönderiminde ofis ortamındaki çalışanların farklılıklarını anlamak için mobil kullanıcı verisi madenciliği
- Tez No: 579845
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL, DOÇ. DR. PEKİN ERHAN EREN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 170
Özet
Mobil teknolojilerin yaygın ve her yerde kullanımı sebebiyle, günümüzde kullanıcılar hakkında yer, erişim ve etkileşim davranışları gibi fazla sayıda veriye erişmek mümkündür. Bu veriler, mobil telefonlar aracılığıyla etkili sağlık müdahaleleri gönderiminde anlamlı olabilecek kişisel bilgileri ve kullanıcı karakteristiklerini ortaya çıkardığından son zamanlarda önemli duruma gelmiştir. Bu tez çalışması temel olarak mobil sensör verisi kullanarak ofis çalışanlarının uygun vakitlerini anlamak üzere kişisel farklılıklarını ve sosyal bağlamı araştırmayı hedeflemektedir. Bu amaçla, yeni bir yaklaşım olarak hibrit kişiselleştirilmiş bir model sunulmaktadır. Model sonuçlarına göre, uygun vakitlerin tahmininde zaman, mekan özellikleri, telefonun ses modu ve kullanıcı aktivitesi önemli bulunmuştur. Ayrıca ofis çalışanlarının iş meşguliyet ve zorluk seviyelerinin kişilik özellikleri, ofis ortamındaki sosyal normlar ve mobil uygulama kullanımı ile ilişkisi araştırılmıştır. Sonuç olarak, iş meşguliyet ve zorluk seviyesinin kişilik özellikleri ve mobil uygulama kullanımı ile önemli derecede ilgili olduğu; sosyal normlarla olan ilişkinin ise daha az önemli olduğu bulunmuştur. Çalışmanın sonuçları, ofis çalışanlarının çalışma ortamlarındaki farklılıklarını anlamayı amaçlayan ileriki çalışmalar ve mobil uygulama tasarımları için değerli çıkarımlar sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
Owing to the widespread and ubiquitous nature of mobile technologies, a large amount of data about users including location, access and interaction behavior is currently available. This data has recently become important as it has the potential to reveal personal information, social context and user characteristics, which can be significant for effective health interventions through mobile phones. Accordingly, this thesis mainly aims to explore the individual differences of knowledge workers and social context in order to infer their available moments using mobile sensor data. A hybrid personalized model is presented as a novel approach for this purpose. Based on the model results, it is found that time, location characteristics, ringer mode, and user activity are effective in predicting availability. In addition, it is investigated how knowledge workers' engagement/challenge levels during work hours are related to their personality traits, social norms in office environments, and mobile application usage. The results show that personality traits and mobile application usage during work hours are significantly related to the engagement and challenge levels, however, social norms have a marginal effect on them. The results of the study present valuable implications for further studies and mobile application designs, which aim to understand the individual differences of employees in office environments.
Benzer Tezler
- Using a data mining approach for the prediction of user movements in mobile environments
Mobil sistemlerde veri madenciliği kullanılarak kullanıcı hareketlerinin tahmini
GÖKHAN YAVAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY
- Cep telefonu kullanıcı davranışı modelleme
Mobile phone user behavior modelling
DUYGU SİNANÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Improvement of mobile banking adoption with clustering algorithm
Mobil bankacılığın benimsenmesinin kümeleme algoritması ile geliştirilmesi
HÜSEYİN KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YÜCEL BATU SALMAN
- Toplu taşıma araçlarının duraklara varış sürelerinin tahminindeki sapmaları iyileştirmeye yönelik bir veri madenciliği uygulaması(İETT örneği)
A data mining application for improving the deviations in the estimation of time of arrival of public transport vehicles (IETT example)
KADİR KUŞTUL
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN MURAT ESİN
- Telekomünikasyon sektörünün veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesi: Uluslararası Telekomünikasyon Birliği üye ülkeleri örneği
Investigation of telecommunication sector with data mining methods: The case of International Telecommunication Union member states
GÜRKAN KOLAYLI
Doktora
Türkçe
2023
Yönetim Bilişim SistemleriTrakya Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA LORCU