Automatic evaluation of mobile health applications according to persuasive system design principles and mobile application rating scale
Mobil sağlık uygulamalarının ikna edici sistem tasarım prensiplerine ve mobil uygulama derecelendirme ölçeğine göre otomatik değerlendirilmesi
- Tez No: 807337
- Danışmanlar: PROF. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Mobil uygulamalar günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi ve sağlık sektörü tarafından giderek daha fazla kullanılıyorlar. Ancak, birçok mobil sağlık uygulaması, kullanıcıların sağlığını ve güvenliğini tehlikeye atabilecek olmalarına rağmen uygun düzenlemelerden veya ön değerlendirmelerden yoksundur. Mevcut literatür, bu uygulamaların kullanıcı etkileşimlerini ve kalitelerini değerlendirmek için İkna Edici Sistem Tasarımı (PSD) ilkelerini ve Mobil Uygulama Derecelendirme Ölçeği'ni (MARS) kullanan manuel değerlendirme yöntemlerine dayanmaktadır. Bu tez, piyasadaki uygulamaların değerlendirilmesini genişletmek için özgün otomatik değerlendirme tekniği önerirken, kullanıcı yorumlarını filtrelemek ve cümle vektörlerini oluşturmak için büyük dil modellerini kullanarak uygulamalardaki PSD ilkelerini sınıflandırmaya odaklanmaktadır. Sonuçlar, uygulamalardaki PSD ilkelerini kullanıcı yorumlarına dayalı olarak tahmin etmenin mümkün olduğunu, uygulama açıklamalarının ise yeterli bilgi sağlamadığını göstermektedir. MARS puanlarını tahmin etmek için, PSD ilkelerinin tahmin edilen sınıflandırma olasılıkları, yükleme sayıları ve kullanıcı puanları gibi ek tanımlayıcı verilerle zenginleştirilmiştir. Eğitilen regresyon modelleri referans modellerden daha iyi performans sağlarken, öznitelik önem skorları ve SHAP değerleri, PSD ilkelerinin tahmin edilen sınıflandırma olasılıklarının modellere katkısını göstermektedir. Genel olarak, bu çalışma, otomatik değerlendirme tekniklerinin, mobil sağlık uygulamalarının kalitesini ve kullanıcı etkileşimini değerlendirmede etkili olabileceğini ve manuel değerlendirmeye bir alternatif sunabileceğini öne sürmektedir.
Özet (Çeviri)
Mobile applications have become an integral part of our daily lives and they have increasingly been used by the healthcare industry. However, many mobile health applications lack proper regulations or preliminary assessments, which could compromise users' health and safety. Existing literature has relied on manual assessment methods using Persuasive System Design (PSD) principles and Mobile Application Rating Scale (MARS) to evaluate user engagement and the quality of these applications. This thesis proposes a novel automatic evaluation technique to extend the assessment of applications in the market, with a focus on employing large language models to filter user reviews and generate sentence embeddings to classify the applications' use of PSD principles. Results show that it is possible to predict an application's employed PSD principles based on user reviews, while application descriptions do not provide enough information. Additionally, predicted classification probabilities of PSD principles are enriched with additional descriptive data, such as install counts and user ratings to predict MARS scores. Regression models trained using these methods outperform baseline models, with feature importance scores and SHAP values demonstrating the contribution of predicted classification probabilities of PSD principles to the models. Overall, this study suggests that automatic evaluation techniques can be effective in assessing the quality and user engagement of mobile health applications, providing an alternative to manual assessment.
Benzer Tezler
- Biyomedikal görüntülerdeki hareketli nesnelerin derin öğrenme yöntemleri ile şekil ve yörünge analizi
Morphology and trajectory analysis of motile objects in biomedical images with deep learning methods
ABDULSAMET AKTAŞ
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMZA OSMAN İLHAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖRKEM SERBES
- Solunum yolu hastalıklarının öksürük analizi ile tespiti
Detection of respiratory diseases through cough analysis
ASEEL WADEEA SHUKRI AL-DOORI
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. Begüm KORUNUR ENGİZ
- İnşaat projelerinde akıllı mobil cihazlarla desteklenen verimlilik kontrol sistemi önerisi ve kullanım deneyimleri hakkında inceleme
Smart mobile devices integrated productivity control system proposal and analysis of user experiences in the construction projects
ONUR KEREM ÖRENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ ARTAN
- Plaka görüntü iyileştirme analizi
Plate image enhancement analysis
SEZER FİLİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FİKRET ÇALIŞKAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ IHAB ELAFF
- Uzaktan ve taşınabilir elektronik imza yöntemlerinin kullanıcı çalışması ile karşılaştırmalı değerlendirmesi
Comparative evaluation of remote and portable electronic signature methods with user study
ÖMER EGE
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KEMAL BIÇAKCI