A robust longitudinal model for song popularity: A cross-cultural study
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 696448
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ENİS KAYIŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 54
Özet
Spotify ve Apple Music gibi yeni nesil müzik akış platformlarının kullanımı son yıllarda hızla artmıştır. Kullanıcı tabanının müzik tercihlerini anlamak bu firmalar için değerlidir ve bu da daha yüksek müşteri memnuniyeti anlamına gelmektedir. Bu çalışmada, akustik özellikleri ve sanatçılar ile ilgili özellikleri kullanarak farklı faktörlerin müzik popülaritesi üzerindeki etkilerini ölçmek için çeşitli istatistiksel modeller geliştirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Bu faktörlerin her birinin şarkı popülerliğini ne kadar etkilediği konusunda herhangi bir kültürel farklılık olup olmadığını anlamak için üç ülkeden elde edilen sonuçları karşılaştırılmıştır. Sonuçları karşılaştırmak için veri kaynağı olarak haftalık ilk 200 şarkı listesi ve şarkıların akustik özellikleri kullanılmıştır. Akustik özelliklerin yanı sıra akustik benzerlik, tür, şarkı güncelliği özelliklerini de veri setine eklenmiştir. Bu çalışmada, zamanla değişen regresyon katsayılarını gözlemlemek için Esnek En Küçük Kareler (FLS) ve Optimal Aşamalı Linear Regresyon (SLR) yöntemleri uygulanmıştır. Ayrıca SLR problemini makul bir sürede çözmek için regresyon ağacı tabanlı bir sezgisel algoritma önerilmiştir. FLS yöntemi, ardışık haftaların katsayı farklarını mümkün olduğunca küçük tutmaya çalışır. Öte yandan, SLR ardışık hafta katsayıları arasındaki değişimi kontrol etmez, ancak zaman içinde yalnızca sınırlı sayıda katsayı değişikliğine izin verir. FLS yönteminden elde ettiğimiz katsayılar, müzik dinleme alışkanlığını etkileyen faktörlerin değişimini takip edilebildiğini ve bu değişimlerle gerçek yaşam olayların ilişkilendirilebileceği gösterilmiştir. Ayrıca SLR yöntemi için önerdiğimiz sezgisel yöntem ile, farklı ülkelerdeki müzik zevkindeki önemli değişikliklerin zamanı hakkında bize ipuçları veren optimuma yakın çözümlere hızlı bir şekilde ulaşılabilmiştir. Son olarak, çalışma ile yaptığımız çıkarımlar, müzik endüstrisinin büyümesine yardımcı olabilineceiğini ve müzik zevki değişikliklerinin sosyo-kültürel/politik yönlerini keşfetmek için antropolojik alanlara katkıda bulunabilineceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Spotify ve Apple Music gibi yeni nesil müzik akış platformlarının kullanımı son yıllarda hızla artmıştır. Kullanıcı tabanının müzik tercihlerini anlamak bu firmalar için değerlidir ve bu da daha yüksek müşteri memnuniyeti anlamına gelmektedir. Bu çalışmada, akustik özellikleri ve sanatçılar ile ilgili özellikleri kullanarak farklı faktörlerin müzik popülaritesi üzerindeki etkilerini ölçmek için çeşitli istatistiksel modeller geliştirilmiş ve karşılaştırılmıştır. Bu faktörlerin her birinin şarkı popülerliğini ne kadar etkilediği konusunda herhangi bir kültürel farklılık olup olmadığını anlamak için üç ülkeden elde edilen sonuçları karşılaştırılmıştır. Sonuçları karşılaştırmak için veri kaynağı olarak haftalık ilk 200 şarkı listesi ve şarkıların akustik özellikleri kullanılmıştır. Akustik özelliklerin yanı sıra akustik benzerlik, tür, şarkı güncelliği özelliklerini de veri setine eklenmiştir. Bu çalışmada, zamanla değişen regresyon katsayılarını gözlemlemek için Esnek En Küçük Kareler (FLS) ve Optimal Aşamalı Linear Regresyon (SLR) yöntemleri uygulanmıştır. Ayrıca SLR problemini makul bir sürede çözmek için regresyon ağacı tabanlı bir sezgisel algoritma önerilmiştir. FLS yöntemi, ardışık haftaların katsayı farklarını mümkün olduğunca küçük tutmaya çalışır. Öte yandan, SLR ardışık hafta katsayıları arasındaki değişimi kontrol etmez, ancak zaman içinde yalnızca sınırlı sayıda katsayı değişikliğine izin verir. FLS yönteminden elde ettiğimiz katsayılar, müzik dinleme alışkanlığını etkileyen faktörlerin değişimini takip edilebildiğini ve bu değişimlerle gerçek yaşam olayların ilişkilendirilebileceği gösterilmiştir. Ayrıca SLR yöntemi için önerdiğimiz sezgisel yöntem ile, farklı ülkelerdeki müzik zevkindeki önemli değişikliklerin zamanı hakkında bize ipuçları veren optimuma yakın çözümlere hızlı bir şekilde ulaşılabilmiştir. Son olarak, çalışma ile yaptığımız çıkarımlar, müzik endüstrisinin büyümesine yardımcı olabilineceiğini ve müzik zevki değişikliklerinin sosyo-kültürel/politik yönlerini keşfetmek için antropolojik alanlara katkıda bulunabilineceğini göstermiştir.
Benzer Tezler
- Contributions to the determination of optimized driving strategies for electric vehicles using artificial intelligence based methods
Elektrikli araçlar için yapay zeka tabanlı yöntemlerle en uygunlaştırılmış sürüş stratejilerinin belirlenmesine katkılar
UFUK BOLAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA AHMET KOCABAŞ
DOÇ. DR. GÜLCİHAN ÖZDEMİR
- Demiryolu araçları için yeniden tutunma kontrolünün ve kararlılık analizlerinin yapılması
Re-adhesion control and stability analysis for a railway vehicle
ÇAĞLAR UYULAN
Doktora
Türkçe
2017
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN GÖKAŞAN
- Ulusal peyzaj mimarlığı ortamında kuram ve pratik ilişkisine yorumlayıcı bir bakış
An interpretive view of the relationship between theory and practice in the national landscape architecture environment
ÇİSEM DEMİREL KOYUN
Doktora
Türkçe
2025
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EBRU ERBAŞ GÜRLER
- Analysis of helicopter downwash/frigate airwake interaction using statistically designed experiments
Helikopter alt iz bölgesi/firkateyn art iz bölgesi etkileşiminin istatistiksel olarak tasarlanmış deneyler ile analizi
YAVUZ NACAKLI
Doktora
İngilizce
2010
Havacılık ve Uzay MühendisliğiOld Dominion UniversityHavacılık ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DREW LANDMAN
- Otomatik transmisyon vites değişim tepkilerini objektif olarak değerlendirmeye yönelik model bazlı yaklaşım geliştirilmesi
A model based approach for objective evaluation of automatic transmission shift quality
HİLMİ ERSİN OKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGEN AKALIN