Aile iklimi tipolojilerinin yapay zeka yöntemleriyle modellenmesi: İstanbul ili örneği
Modeling family climate typologies through artificial intelligence approaches: A case study of Istanbul
- Tez No: 979060
- Danışmanlar: PROF. DR. HACI DURAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Halk Sağlığı, Aile Planlaması, Aile Hekimliği, Public Health, Family Planning, Family Medicine
- Anahtar Kelimeler: Aile İklimi, Makine Öğrenmesi, Sınıflandırma, Aile Tipleri, Family Climate, Machine Learning, Classification, Family Types
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Psikoloji Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Aile Danışmanlığı Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmanın temel amacı, Aile İklimi Ölçeği (AİÖ) verilerini makine öğrenmesi teknikleriyle analiz ederek Türk kültürüne özgü aile iklimi tiplerini bilimsel olarak sınıflandırmaktır. Araştırmaya İstanbul'da ikamet eden 434 yetişkin katılmıştır. Çalışmada, AİÖ verileri öncelikle kuramsal çerçeveye dayalı kural tabanlı bir yöntemle 'destekleyici-sıcak', 'geleneksel otoriter sıcak', 'baskıcı otoriter' ve 'ilgisiz-kopuk' olmak üzere dört aile tipine etiketlenmiştir. Sınıf dengesizliğini gidermek ve modelin genelleme yeteneğini artırmak amacıyla, gerçek verilerin istatistiksel özelliklerini yansıtan sentetik veriler üretilmiştir. Bu hibrit veri seti, denetimli makine öğrenmesi algoritmalarını eğitmek için kullanılmıştır. Araştırma bulguları, en yaygın aile tipinin %63,4 ile 'destekleyici-sıcak aile' olduğunu, bunu %25,8 ile Türk kültürüne özgü bir yapı olan 'geleneksel otoriter sıcak aile' tipinin izlediğini göstermiştir. AİÖ'nün 'aile içi ilişkisellik' ve 'kuşaklar arası otorite' alt boyutlarının sınıflandırmada en yüksek ayırt ediciliğe sahip olduğu, 'bilişsel uyum' boyutunun ise anlamlı bir katkı sağlamadığı saptanmıştır. Makine öğrenmesi modelleri, aile tiplerini %98'in üzerinde bir doğrulukla tahmin etme başarısı göstermiş; Lojistik Regresyon modeli ise %100 doğruluk oranına ulaşmıştır. Ayrıca, kural tabanlı yöntemlerle sınıflandırılamayan katılımcılar, geliştirilen model tarafından yüksek bir güvenle sınıflandırılabilmiştir. Çalışmamız, aile ikliminin çok boyutlu yapısını makine öğrenmesiyle başarılı bir şekilde modellemiş ve psikolojik ölçeklerin yorumlanmasında geleneksel yöntemlere kıyasla daha hassas ve kapsayıcı bir yaklaşım sunmuştur. Geliştirilen bu model, aile danışmanlığı gibi uygulama alanları için nesnel bir sınıflandırma aracı sunma potansiyeli taşımaktadır.
Özet (Çeviri)
The primary aim of this study is to scientifically classify family climate types unique to Turkish culture by analyzing Family Climate Scale (FCS) data using machine learning techniques. The research sample consisted of 434 adults residing in Istanbul. In the study, FCS data were initially labeled into four family types—'supportive-warm', 'traditional authoritarian warm', 'oppressive authoritarian', and 'indifferent-disconnected'—using a rule-based method grounded in the theoretical framework. To address class imbalance and enhance the model's generalizability, synthetic data reflecting the statistical properties of the real data were generated. This hybrid dataset was then used to train supervised machine learning algorithms. The research findings revealed that the most common family type was the 'supportive-warm family' at 63.4%, followed by the 'traditional authoritarian warm family', a structure unique to Turkish culture, at 25.8%. It was found that the 'intra-family relationality' and 'intergenerational authority' subdimensions of the FCS had the highest discriminative power in classification, while the 'cognitive harmony' dimension did not make a significant contribution. Machine learning models demonstrated over 98% accuracy in predicting family types, with the Logistic Regression model achieving 100% accuracy. Additionally, participants who could not be classified by rule-based methods were classified with high confidence by the developed model. Our study successfully modeled the multidimensional structure of family climate using machine learning and offered a more sensitive and inclusive approach to interpreting psychological scales compared to traditional methods. The developed model has the potential to serve as an objective classification tool for practical fields such as family counseling.
Benzer Tezler
- Kentsel mikro iklimin iyileştirilmesine yönelik kent dokularında ısı adası etki değerlendirme ve azaltım stratejileri geliştirme modeli: İstanbul örneği
The model of urban heat island impact assessment and mitigation strategies in urban fabric to improve urban microclimate: The case of İstanbul
DENİZ ERDEM OKUMUŞ
Doktora
Türkçe
2022
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATİH TERZİ
- Mudanya kentsel sit alanı üzerine morfolojik değerlendirme
A morphological evaluation on mudanya urban conservation area
BAŞAK GENÇOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
MimarlıkBursa Uludağ ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZLEM KÖPRÜLÜ BAĞBANCI
- An approach for energy efficiency and sustainability in emergency architecture: Evaluation of post-disaster shelters in Turkey
Afet mimarlığında enerji verimliliği ve sürdürülebilirlik için bir yaklaşım: Türkiye'deki afet sonrası barınaklarının değerlendirilmesi
SANTIAGO BRUSADIN VIOLA
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ZERRİN YILMAZ
- A new approach to increase energy efficiency of luxury high-rise residential buildings through an advanced facade component
Yüksek katlı lüks konut binalarının enerji verimliliğini gelişmiş bir cephe bileşeni ile artırmak üzere yeni bir yaklaşım önerisi
GÖZDE TAŞCI
Doktora
İngilizce
2017
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ZERRİN YILMAZ
PROF. DR. STEFANO P. CORGNATI
- İstanbul kent çeperinde bir tarihi kırsal peyzajın korunmasının iklim uyumu ve sürdürülebilirlik ilkeleri açısından irdelenmesi: Şile, Gökmaslı geleneksel yerleşimi
Analysis of the preservation of a historic rural landscape in the periphery of Istanbul in terms of climate adaptation and sustainability principles: The Traditional settlement of Gökmasli, Şi̇le
SENEM İME
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MimarlıkMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KORAY GÜLER