A machine learning approach to model subjective well-being from a psychological perspective
Psikoloji bilimi yaklaşımıyla öznel iyi hal durumunun makine öğrenmesiyle modellenmesi
- Tez No: 729412
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SADETTİN EMRE ALPTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Günlük hayatta yaygın olarak kullanılan teknoloji ve cihazların gelişmesi, birçok sensör yardımıyla bireylerin kişisel sağlıklarıyla ilgili verilerin toplanmasını sağlamaktadır. Bununla birlikte, insan davranışı modellemesi ve analizi, özellikle de öznel iyi oluşun nicelleştirilmesi, tanımı ve ölçümünde farklılıklar olduğu için zorluğunu korumaktadır. Psikoloji literatürü, öznel iyi oluş için hedonik ve eudaimonik gibi farklı bakış açılar altında tanımlamalar içerir. Tez çalışmasında, akıllı bileklikler aracılığıyla toplanan günlük aktiviteler, akıllı telefonlar aracılığıyla izlenen sosyal ilişkiler ve anketlerden elde edilen kişilik özellikleri verileri kullanılarak bireyin öznel iyi oluşunu psikoloji perspektifinden tahmin etmeye yönelik bir model yapılmıştır. Model, Notre Dame Üniversitesi'nden 577 öğrencinin katılımıyla oluşan heterojen bir veri seti olan NetHealth çalışmasına uygulandı. Yaygın olarak kabul gören makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak bir sınıflandırma tahmin modeli geliştirilmiştir. Sonuçlar, bir bireyin öznel iyilik halini yaklaşık %80 doğrulukla tahmin etmemizi sağlamaktadır. Günlük hayatın her anında kullandığımız teknolojilerle kişiselleştirilmiş bir iyi hal asistanı uygulamasının bir anlamda fizibilitesini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Recent advances in pervasive computing enable the collection of personal health-related data using diverse sensors in the everyday-life environment. However, human behavior modeling and analysis, particularly the quantification of subjective well-being, is still challenging, as there are variations in its definition and measurement. The psychology literature defines different perspectives on subjective well-being, such as hedonic and eudaimonic. In this thesis, we propose a model for predicting an individual's subjective well-being from the psychological perspective using her/his daily activities collected via smart wristbands, social relationships monitored through smartphones, and personality traits data from surveys. The model is applied to the NetHealth study, a heterogeneous data set of 577 student participants from the University of Notre Dame. We developed a multi-class classifier based on commonly accepted machine learning algorithms. The results enable us to predict an individual's well-being with almost 80% accuracy. We show the feasibility of a pervasive application as a personalized well-being assistant.
Benzer Tezler
- Perakende hazır giyim firmasında makine öğrenmesi yöntemleriyle satış tahmini
Sales forecasting in a retail fashion company using machine learning methods
ŞEYMA GÖNEN HALICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Social behavior learning for an assistive companion robot
Yardımcı robotlar için sosyal davranış öğrenimi
PINAR ULUER
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Zihinsel ağırlıklı işler için bilişsel görev analizi yöntemi
Başlık çevirisi yok
NİLGÜN YAPICIOĞLU FIĞLALI
Doktora
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET F. ÖZOK
- Pre-release forecasting of imdb movie ratings using multi-view data
Gösterime girmemiş filmlerin ımdb puanının farklı özellik kümeleri kullanılarak tahmin edilmesi
BEYZA ÇİZMECİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Derin öğrenme tabanlı yöntemlerle düşük ışıklı görüntü iyileştirme
Low light image enhancement with deep learning based methods
EMİN CİHANGİR US
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENDER METE EKŞİOĞLU