Mental health prediction using a subjective well-being model based on the perceived stress scale
Öznel iyi oluş modelini kullanarak stress ölçeğine dayalı akıl sağlığı tahmini
- Tez No: 771432
- 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: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
İnsanları sağlıklı ve üretken tutmanın en iyi yollarından biri olan varoluşun en önemli yönlerinden birinin mutlu olmak olduğu ortaya konmuştu. Bu, refahın varoluşun en önemli parçalarından biri olduğu sonucuna yol açmıştır.“İyi olma halini”tanımlamanın önemli sayıda farklı yolu olduğundan, onu değerlendirmek için kullanılabilecek önemli sayıda farklı ölçek de vardır. İyi oluş ölçeğinin amacı, bireyin yaşam kalitesi düzeyi hakkında genel bilgi vermektir. Bu çalışmada, stres düzeylerine ilişkin tahminler yapmak için Öznel İyi Oluş (ÖİB) özellikleri makine öğrenimi sınıflandırıcıları ile birlikte kullanılmıştır. 2015-2019 yılları arasında üniversite öğrencilerinden veri toplamak için sensörler ve öz-raporlardan yararlanılmış ve yaklaşık 700 öğrenci katılmıştır. İnsan doğasını ve gereksinimlerini anlamak için bir bakış açısına sahip olmak, son zamanlarda uzmanlar arasında popüler bir çalışma konusu olarak ortaya çıkmıştır. Bu nedenle, Yapay Zeka (AI) ve Psikoloji kombinasyonu basit görünebilir; Yine de, Yapay Zeka araştırmalarındaki her bir yönü ve yansımalarını belirlemek için psikoloji konusunun kapsamlı bir şekilde araştırılması gerekiyor. . Bu çalışmanın amacı, psikolojik bir araştırmanın bulgularını ayrıntılı olarak sunarak ve açıklayarak bireylere fiziksel ve ruhsal sağlık durumlarını anlamaları için temel bir çerçeve sağlamaktır. İyi tasarlanmış modeller kullanılarak refahın nasıl tahmin edilebileceğini belirlemek için birçok sayıda çalışma yapılmıştır. Uygulanabilir bir Öznel İyi Oluş (ÖİB) modeli oluşturmak için söz konusu değişkenlerin arka planını araştırmak gerekir. Öznel iyi oluş literatüründen uygun değişkenler seçilmiştir. Bununla birlikte gerçek hayatta toplanan veriler işlenerek modele uygun hale getirilmiştir. Bu çalışmanın amacı, psikolojik bakış açısıyla hazırlanan öznel iyi oluş modelini ÖİB değişkenleri ile besleyerek değerlendirmek ve ardından gerçek bir veri kümesinde ne kadar iyi performans gösterdiğini görmektir. Bu süreçlerin gerçekleştirilmesinde makine öğrenimi yöntemlerini kullanarak stres seviyeleri kategorilere ayrılmıştır. Çok sınıflı bir sınıflandırma sorunu olmasına rağmen, belirli bir görev için dikkate alınabilecek önemli metrik puanlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
It has been decided that one of the most significant facets of existence is well-being, as this is the greatest way to keep people healthy and productive. This has led to the conclusion that well-being is one of the most important parts of existence. Because there are a substantial number of different ways to define“well-being,”there are also a significant number of different scales that can be used to assess it. The purpose of the well-being scale is to provide general information on the level of an individual's quality of life. In this study, Subjective Well Being (SWB) characteristics are used in conjunction with machine learning classifiers to make predictions regarding levels of stress. In order to collect data from college students between the years of 2015 and 2019, sensors and self-reports were utilized, and approximately 700 students took part. To have a glance of understanding human nature and the requirements, it has has recently emerged as a popular topic of study among experts. Because of this, the combination of Artificial Intelligence (AI) and Psychology can appear to be straightforward; yet, in order to identify each of the aspects and their reflections in AI's research, the subject of psychology needs to be thoroughly researched. The purpose of this study is to provide individuals with a basic framework for understanding their physical and mental health situations by presenting and explaining in detail the findings of a psychological research. A growing number of studies have been carried out to investigate the possibility of accurately predicting a person's level of happiness by making use of carefully constructed models. In order to build a Subjective Well-Being (SWB) model that has any chance of success, it is necessary to conduct research into the histories of the features. We have selected the variables from the literature on SWB that are appropriate for the real-world data instructions, and these variables come from the suitable categories. The purpose of this work is to evaluate the model by providing it with SWB characteristics and then classifying the different levels of stress using machine learning methods in order to determine how well the model functions when applied to a real dataset. We have achieved significant metric scores, which may be taken into account for a particular task, despite the fact that it is a multiclass classification issue.
Benzer Tezler
- The body keeps the score: Childhood adversity andsomatic symptoms in adulthood
Başlık çevirisi yok
BESTE AYDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
University of Groningen (Rijksuniversiteit Groningen)DR. MARİJE AAN HET ROT
PROF. DR. ISABELLA NİESTEN
- Machine learning approach for predicting severity of obstructive sleep apnea syndrome
Obstrüktif uyku apnesinin şiddetinin tahminlenmesinde makine öğrenmesi yaklaşımı
ONURHAN HAMZAOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİYE AYLİN SUNGUR
- Perinatal dönemdeki psikiyatrik hastalık belirtilerinin yapay zeka tabanlı büyük veri işleme platformu ile belirlenmesi
Detection of psychiatric disease symptoms in the perinatal period with an ai-based big data processing platform
NUR BANU OĞUR
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CELAL ÇEKEN
- Prediction of psychological distress in persons through narrative writing by using natural language processing (NLP)
Doğal dil işleme (NLP) kullanılarak anlatı yazımı yoluyla kişilerde psikolojik sıkıntının öngörülmesi
BUSE DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZLEM EGE ORUÇ
- COVID-19 pandemisi sürecinde evlilik uyumuyla ilişkili faktörler olarak ruhsal yakınmalar ve psikolojik dayanıklılık
Mental complaints and psychological resilience as factors related to marriage adjustment during the COVID-19 pandemic process
ZELİHA KOÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
PsikolojiKTO Karatay ÜniversitesiDisiplinlerarası Aile Danışmanlığı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE HARMANCI