Geri Dön

Kişiselleştirilmiş algoritma önerilerinin dijital içerik tüketimine etkisi: Fenomenolojik bir araştırma

The impact of personalized algorithmic recommendations on digital content consumption: A phenomenological study

  1. Tez No: 928964
  2. Yazar: BERTA DAMLA TAMALI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FERİDE GÖKBEN HIZLI SAYAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Psikoloji, Psychology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Uygulamalı Psikoloji Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Uygulamalı Psikoloji Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Teknoloji geçmişte insan yaşamını kolaylaştırmak, uygarlığı ilerletmek için araç konumundayken günümüzde zamanın öznesidir. Yapay zekanın gelişimi ve siber uzamda geçirilen sürenin etkisiyle insanın ontolojik durumu önce kullanıcıya sonra dijital tüketim nesnesinin üreticisine dönüşmüştür. Bilinç ve teknoloji yeni bir evrim aşamasındadır. İnternet ve sosyal medya kullanımına ilişkin oluşan bağımlılık ve bozuklukların gösterdiği artış dijital dünyanın yeni trendi olan kişiselleştirilme ile henüz sınanmamıştır. Kişiselleştirilmiş algoritma önerileriyle gündelik yaşantıda en yoğun karşılaşılan platformlar sosyal medya mecralarıdır. Bireyin oluşturduğu dijital kimlikler, takip ettiği ve önerilen haber/bilgi akışlarının içerikleri mecraların kullanım sürelerine etki etmektedir. Bu bağlamda önceki çalışmaların da önerileriyle algoritmaların ve platformların işleyiş şekillerine ilişkin bilgi sahibi olan dijital teknoloji tabanlı 11 orta – üst düzey bilişim şirketi çalışanıyla yapılan mülakatlarda bireylerin öneriler karşısındaki dijital deneyimleri anlaşılmaya çalışılmıştır. Katılımcıların bilgileri, etkileri bakımından algoritma önerilerine ilişkin tutumları, kullanım süre, sıklık, çeşitliliklerine göre kullanım nedenleri ve tutumları ilişkilendirilerek bireylerin dijital deneyimlerinin özü sorgulanmıştır. Bilgi düzeyinin kullanıma ilişkin anlam etkisiyle seçilen katılımcıların yaş aralığı 32 – 55 tir. Verilerin toplanması sosyodemografik bilgi formu ve yarı yapılandırılmış mülakatla sağlanmıştır. Anlamlandırma amacı taşıyan çalışmada verilerin analizi MAXQDA ile temalandırılarak bulgular siber psikoloji tanımları ve tüketici psikolojisi kavramlarıyla ilişkilendirilerek tartışılmıştır.

Özet (Çeviri)

In the past, technology served as a tool to ease human life and advance civilization, whereas today it has become the subject of time itself. The development of artificial intelligence and the increasing time humans spend in cyberspace have led to a new ontological status: humans are now transitioning from users to the producers of digital consumption objects. Currently, humans are undergoing a new evolutionary phase in relation to technology. The rise in internet and social media usage-related addictions and disorders has not yet been tested by the new trend of personalization in the digital world. In daily life, we most often encounter personalized recommendations on social media platforms, which are governed by algorithms that targeting attention spans and revenue models. The impacts of the content flows followed and recommended by individuals through their digital identities and the usage time they spent are evident for various reasons. In this context, based on previous studies' recommendations, interviews were conducted with 11 mid to senior level tech-industry professionals who has knowledge and expertise about the operations of algorithms and platforms, to understand their digital experiences regarding these recommendations. The participants' information, attitudes toward algorithmic recommendations in terms of their usage time, frequency, diversity, perception and reasons for usage were analyzed to investigate the essence of their digital experiences. The participants, aged between 32 and 55, were selected based on the meaningful impact of knowledge on usage. Data was collected through a sociodemographic information form and semi-structured interviews. In this interpretative study, the data was analyzed with MAXQDA, and the findings were discussed in relation to concepts of cyber psychology and consumer psychology.

Benzer Tezler

  1. Kullanıcı/ürün çiftleri için en iyi öneri algoritmalarının tespit edilmesi

    Determining the best recommendation algorithms for user/item pairs

    İSMAİL TERZİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALPER BİLGE

  2. Enhancing e-commerce experiences through recommendation system based on machine learning techniques

    Makine öğrenimi tekniklerine dayalı öneri sistemi aracılığıyla e-ticaret deneyimlerini geliştirmek

    SARA SABER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMZA EROL

  3. A hybrid recommendation system application by RFM segmentation

    RFM segmentasyonu ile bir hibrit öneri sistem uygulamasi

    BEGÜM UYANIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNCE KEZİBAN ORMAN

  4. Adapting a recommendation system according to changing user consideration

    Bir öneri sistemini değişen kullanıcı düşüncesine göre uyarlamak

    JEHAN KADHIM SHAREEF AL SAFI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mühendislik BilimleriEskişehir Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CİHAN KALELİ

  5. A graph neural network model with adaptive weights for session-based recommendation systems

    Oturum tabanlı öneri sistemleri için uyarlanabilir ağırlıklara sahip bir çizge sinir ağı modeli

    BEGÜM ÖZBAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

    DR. RESUL TUGAY