Measuring effortful motivation with HEFFORT: Psychometric testing and validation using machine learning
HEFFORT ile çaba gerektiren motivasyonu ölçmek: Makine öğrenimi kullanarak psikometrik test ve doğrulama
- Tez No: 677733
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DANIELA DR SCHULZ, PROF. DR. BURAK GÜÇLÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Biyo-Medikal Mühendislik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 131
Özet
Motivasyon eksikliği modern dünyamızdaki herkesi etkileyebilir. Düşük iş ve okul performansından azalan ailesel ilişkilere kadar değişen farklı sonuçları olabilir. Bu nedenle motivasyon mekanizmalarını anlamak ve kişiselleştirilmiş tedaviler tasarlamak önemlidir. Geleneksel olarak insanlarda motivasyon ve diğer psikolojik durumlar anketlerle ölçülür. Ancak, mevcut anketlerin hiçbiri ödül sisteminin iki bileşeni olan motivasyon ve haz arasında ayrım yapamaz. Bu ise beynin çalışma ilkelerine aykırıdır; beyin motivasyona aracılık etmek için dopamin sistemini, haz için ise opiyat sistemini kullanır. Daha da önemlisi, her iki sistemdeki eksiklikler farklı bir tedavi gerektirir ve bu nedenle ilgili psikolojik durumların ayırt edilmesi gerekmektedir. Bu sorunu çözmek için geliştirilen yeni bir anket (HEFFORT), yaş, gelir ve yaşam tarzı açısından farklı İstanbulluların temsili bir örneğine bu tez çerçevesinde uygulandı. HEFFORT'un motivasyonu hazdan ayırabileceği hipotezi test edilmiştir. İlk olarak, yeni ve doğrulanmış anketler arasındaki ilişkiler Spearman korelasyonlarını kullanılarak araştırıldı. Daha sonra, denetimsiz makine öğrenimi olan kümeleme teknikleri kullanılarak çaba gerektiren motivasyondaki bireysel farklılıkları tahmin eden bir algoritma geliştirildi. Son olarak, algoritmayı ayrı bir test veri setinde inceleyerek tahminlerin doğruluğu belirlendi. Sonuçlarımız HEFFORT'un güvenilir olduğunu ve çaba gerektiren motivasyon ile haz arasında ayrım yapabildiğini göstermektedir. Böylelikle HEFFORT ödül sistemin farklı bileşenlerini değerlendiren gelecek araştırmalarda ve klinik teşhis aracı olarak kullanılabilir.
Özet (Çeviri)
Lack of motivation can affect everyone in our modern world, with consequences ranging from poor work and school performance to decreased family functioning. Thus, it is important to understand the mechanisms of motivation and devise personalized treatments. Traditionally, motivational and other psychological states in humans are measured with questionnaires. However, none of the current questionnaires can distinguish between motivation and pleasure, two components of the reward system. This is in contrast to how the brain works which employs the dopamine system to mediate effortful motivation and the opiate system to mediate pleasure. Importantly, deficits in either system require a different treatment and thus it is pertinent that we can distinguish between these psychological states. To address this issue, our group has developed a novel questionnaire (HEFFORT) that we administered to a representative sample of Istanbulites varying in age, income, and lifestyle. We tested the hypothesis that HEFFORT can separate motivation from pleasure. First, we explored the relationships between the novel and validated questionnaires using Spearman correlations. Second, we developed an algorithm that predicts individual differences in effortful motivation using supervised machine learning classification techniques. Third, we determined the accuracy of the predictions by testing the algorithm on a separate testing dataset. Our results show that HEFFORT is reliable and able to distinguish between effortful motivation and pleasure. Future testing and use can establish HEFFORT as a research and clinical diagnostic tool that assesses different components of reward.
Benzer Tezler
- Çocuklarda (3-4 yaş) zihin kuramı ve kendini düzenleme becerisinin olumlu sosyal davranış üzerindeki etkisi
The effects of theory of mind and self-regulation skills on prosocial behaviors in children (3-4-year-old)
MUHAMMED ŞÜKRÜ AYDIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Psikolojiİstanbul ÜniversitesiPsikoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞERİFE SEMA KARAKELLE
- Erken ergenlik mizaç anketinin ergen formunun geçerlilik ve güvenilirlik çalışması
Early adolescent temperament questionnaire adolescent form reliability and validity study
DİLARA DEMİRPENÇE
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2016
Psikiyatriİstanbul ÜniversitesiÇocuk Ruh Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKAY DEMİR
- Measuring the publicness of urban environment by means of fuzzy logic modeling
Kentsel çevrenin kamusallığının bulanık mantık modellemesi ile ölçülmesi
FATMA PELİN EKDİ
Doktora
İngilizce
2016
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALE ÇIRACI
- Toplu taşımada konfor ölçümü: İstanbul için bir uygulama
Measuring comfort in public transportation: A case study for Istanbul
ŞÜKRÜ İMRE
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DİLAY ÇELEBİ
- Measuring the predictability of target set-up in customized lingual orthodontic treatment
Kişiye özel lingual braket sistemlerinde planlama öngörülebilirliğinin değerlendirilmesi
PELİN BABAYİĞİT
Doktora
İngilizce
2024
Diş HekimliğiYeditepe ÜniversitesiOrtodonti Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CAN ARSLAN