Geri Dön

Yapay zeka merceğı̇nden algorı̇tmı̇k sı̇nyaller, duyarlılık alanı ve toplumsal refah: Türkı̇ye örneğı̇

Algorithmic signals, sentiment space, and societal well-being through the ai lens: A case study of Türkiye

  1. Tez No: 980004
  2. Yazar: MAHAT MAALIM IBRAHIM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ASAD UL ISLAM KHAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Ekonomi, Economics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İbn Haldun Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez, toplumsal yaşam kalitesi ve refahı değerlendirmek için duyarlılık analizi, makine öğrenimi ve coğrafi mekânsal ağ analitiği yoluyla Türkiye'deki finansal dalgalanma ve mekânsal eşitsizliği araştırmaktadır. Çalışma, farklı veri setleri ve metodolojiler kullanarak üç alanı analiz etmektedir. Finansal analiz için, Ocak 2015'ten Şubat 2024'e kadar günlük Türk Lirası-USD döviz kurları ve borsa verileri, uluslararası medya (The Economist, The New York Times, The Guardian) ve yerel kaynakların (Yeni Şafak, Türkçe Twitter) duyarlılık analizi ile birlikte incelenmiştir. Tahmin için doğal dil işleme teknikleri ve denetimli makine öğrenimi modelleri, açıklanabilirlik için ise XAI teknikleri kullanılmaktadır. Mekânsal analiz için OpenStreetMap verileri ve belediye kayıtları kullanılarak İstanbul'un 38 ilçesinde 15 dakikalık şehir çerçevesinde ulaşım, yeşil alanlar, kamu hizmetleri, güvenlik altyapısı ve ekonomik faaliyetler olmak üzere beş kentsel boyutta yürüme erişilebilirliğini ölçen bileşik bir yaşanabilirlik endeksi oluşturulmuştur. Sonuçlar, uluslararası medya duyarlılığının Türk Lirası oynaklığı ile yerel haber kaynaklarına göre daha güçlü ilişkiler gösterdiğini ortaya koymaktadır. Benzer şekilde, borsa tahminleri için, uluslararası haber duyarlılığı modeller arasında öngörülebilirliği tutarlı bir şekilde artırırken, yerel duyarlılık daha az rol v oynamaktadır. Toplu öğrenme yöntemleri, bireysel ağaç tabanlı tekniklere kıyasla daha üstün tahmin doğruluğu elde etmektedir. Kentsel erişilebilirlikle ilgili olarak, birçok İstanbul sakini hizmetlere 15 dakika içinde erişebilirken, ulaşım ve eğlence tesislerine erişim eşit değildir. Merkez ilçeler (Fatih, Beyoğlu, Kadıköy) en yüksek erişilebilirlik seviyelerini sergilerken, çevre bölgeler önemli ölçüde geride kalmaktadır. Araştırma, ekonomik stres ve istikrarı yakalayan finansal duyarlılık analizi ile kent sakinlerinin duygusal ve fiziksel refahını ölçen kentsel duyarlılık analizini entegre ederek, finansal dalgalanma ve mekânsal eşitsizliğin Türkiye'deki toplumsal yaşam kalitesini nasıl etkilediğini anlamak için bütünsel bir çerçeve sunuyor.

Özet (Çeviri)

This thesis investigates financial volatility and spatial inequality in Türkiye through sentiment analysis, machine learning, and geospatial network analytics to assess societal quality of life and wellbeing. The study analyzes three domains using diverse datasets and methodologies. For financial analysis, daily Turkish Lira-USD exchange rates and stock market data from January 2015 to February 2024 are examined alongside sentiment analysis of international media (The Economist, The New York Times, The Guardian) and domestic sources (Yeni Şafak, Turkish Twitter). Natural language processing techniques and supervised machine learning models are employed for prediction, and XAI techniques are used for explainability. For spatial analysis, OpenStreetMap data and municipal records are used to construct a composite livability index across Istanbul's 38 districts, measuring walking accessibility in five urban dimensions: transport, green spaces, public services, safety infrastructure, and economic activity within the 15-minute city framework. The results indicate that international media sentiment demonstrates stronger associations with Turkish Lira volatility than domestic news sources. Similarly, for stock market predictions, international news sentiment consistently improves predictability across models, while local sentiment plays a lesser role. Ensemble vii learning methods achieve superior predictive accuracy compared to individual tree-based techniques. Regarding urban accessibility, while many Istanbul residents can access services within 15 minutes, access to transport and recreational facilities remains uneven. Central districts (Fatih, Beyoğlu, Kadıköy) exhibit the highest accessibility levels, while peripheral areas lag significantly. The research integrates financial sentiment analysis that captures economic stress and stability with urban sentiment analysis that measures residents' emotional and physical wellbeing, providing a holistic framework for understanding how financial volatility and spatial inequality collectively impact societal quality of life in Türkiye.

Benzer Tezler

  1. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  2. Artificial intelligence based methods for the solution of protein folding problem by using coarse-grained lattice and off-lattice models

    Protein katlanma probleminin çözümü için kaba-taneli kafes ve kafes-dışı modelleri kullanan yapay zeka tabanlı yöntemler

    BERAT DOĞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAMER ÖLMEZ

  3. The fear of AI in horror movies: A comparative film analysis through the lens of publics' perceptions of technology

    Korku filmlerinde yapay zeka korkusu: Kamuoyunun teknoloji algısı merceğinden karşılaştırmalı bir film analizi

    HÜSEYİN CENK ERDEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Sosyolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilim, Teknoloji ve Toplum Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    DOÇ. DR. EBRU BELGİN YETİŞKİN DOĞRUSÖZ

  4. Yapay zekâ destekli grafik tasarım araçlarının sürdürülebilirlik odaklı kullanımı: yeşil tasarım ilkeleri ve karbon ayak izi analizi

    Sustainability - focused use of artificial intelligence supported graphic design tools: green desing principles and carbon footprint analysis

    ELİF AYYILDIZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Güzel SanatlarGiresun Üniversitesi

    Sanat ve Tasarım Ana Sanat Dalı

    DOÇ. SEDA NUR ATASOY

  5. Posthumanist themes in contemporary British novel: Ian McEwan's Machines Like Me and Kazuo Ishiguro's Klara and the Sun

    Çağdaş İngiliz romanında posthümanist temalar: Ian McEwan'ın Benim Gibi Makineler ve Kazuo Ishiguro'nun Klara ile Güneş romanları

    AGİT DENİZ ÖNER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İngiliz Dili ve Edebiyatıİstanbul Üniversitesi

    Batı Dilleri ve Edebiyatları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZLEM KARADAĞ