Yüksek Lisans Tezleri
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.12573/5799
Browse
Search Results
Master Thesis Reklam Değerinin Yapay Zeka Tarafından Oluşturulan Reklamlara Yönelik Tutum ve Tüketici Satın Alma Niyeti Üzerindeki Etkisi: Planlı Davranış Teorisi Perspektifi(2025) Solmaz, Sevde Ceyda; Sarp, SerapYapay zeka, reklamcılık gibi pazarlama uygulamalarında şirketler tarafındangiderek daha popüler hale gelen ve kullanılan teknolojik araçlardan biridir. Bu tez, yapayzeka tarafından oluşturulan reklamlar ile reklam değeri, tutumlar ve satın alma niyetleriarasındaki ilişkiyi ve cinsiyet ve öz yeterlilik gibi değişkenlerin düzenleyici rolleriniaraştırmayı amaçlamaktadır. Teorik çerçeve, bireylerin yapay zeka destekli tanıtımiçeriğini nasıl değerlendirdikleri ve bunlara nasıl yanıt verdikleri konusunda kapsamlı birbakış açısı sağlayan Planlı Davranış Teorisi ve Reklam Değer Modeli doğrultusundatasarlanmıştır. Veriler, Ağustos ve Eylül 2025 arasında 18-64 yaş arası katılımcılardançevrimiçi bir anket aracılığıyla toplanmış ve 361 yanıt elde edilmiştir. Veri analizindeIBM SPSS Statistics 25 ve Python kullanılmıştır. Ölçüm araçlarının yeterliliğini vesağlamlığını doğrulamak için güvenilirlik analizleri, faktör analizleri (EFA, CFA)yapılmış ve hipotezler yapısal eşitlik modellemesi (SEM) ile analiz edilmiştir. Sonuçlaragöre, algılanan reklam değeri hem yapay zeka tarafından oluşturulan reklamlara yöneliktutumları hem de satın alma niyetlerini olumlu yönde etkilemektedir. Yapay zekatarafından üretilen reklamlara yönelik tutumlar, satın alma niyetlerini önemli ölçüdeetkilemektedir. Tutumlar, satın alma niyetleri ile algılanan reklam değeri arasındakiilişkide aracılık rolü oynamaktadır. Cinsiyet, algılanan reklam değeri ile tutum arasındakiilişkide düzenleyici bir etkiye sahip değilken, reklam değeri ile satın alma niyeti arasındaki ilişkide düzenleyici etki göstermiştir. Tutum ile satın alma niyeti arasındakiilişkiye etkisi istatistiksel olarak yeterince anlamlı değildir. Öz yeterlilik, tutumlar ilereklam değeri arasındaki ilişkiyi önemli ölçüde olumsuz yönde etkilemektedir. Reklamdeğerinin satın alma niyetleri üzerindeki etkisini olumlu yönde güçlendirirken, tutumunsatın alma niyeti üzerindeki etkisini olumsuz yönde etkilemektedir. Teorik olarak, buaraştırma, değer algıları, tutumsal tepkiler ve davranışsal sonuçlar arasındaki ilişkiye ikitemel düzenleyici bireysel özelliği entegre ederek yapay zeka destekli pazarlamailetişimindeki bilgiyi ilerletmektedir. Ayrıca, tüketici davranışına göre yapay zekareklamlarının kişiselleştirilmesinin önemini vurgulayarak yönetimsel faydalar sağlamaktadır.Master Thesis Yatırımcı Tipleri ve Riskten Kaçınma: Finansal Karar Vermede Veri Bilimi Yaklaşımı(2025) Aytemur, Beyza; Hacıhasanoğlu, ErkBu çalışma, yatırımcıların karar alma süreçlerindeki davranışsal önyargıların ortaya çıkışını, FAR-Trans veri seti kullanılarak nicel bir veri bilimi yaklaşımıyla incelemektedir. Davranışsal finansın üç temel kavramı olan kayıptan kaçınma, sürü davranışı ve aşırı özgüven için kuramsal çerçevelere dayanan ampirik ölçütler geliştirilmiş ve bunlar yatırımcıların farklı davranış gruplarına sınıflandırılmasında kullanılmıştır. Davranışsal önyargı kategorilerini tahmin etmek amacıyla karar ağacı tabanlı çok sınıflı bir sınıflandırma modeli uygulanmış ve bu model çapraz doğrulama analizleriyle %96 doğruluk ve 0.99 makro-ortalama ROC-AUC skoru ile oldukça yüksek bir öngörü performansı sergilemiştir. İstatistiksel anlamlılık testleri ve görsel analizler, her davranışsal grubun kendi baskın metriğinde net bir şekilde ayrıştığını doğrulamaktadır; kayıptan kaçınan yatırımcılar kayıplı pozisyonları elde tutma eğilimini daha yüksek gösterirken, sürü davranışı sergileyen yatırımcılar popüler varlıkları takip etme eğiliminde, aşırı özgüvenli yatırımcılar ise daha sık işlem yapma eğilimindedir. Bu bulgular, finansal işlem verilerinden davranışsal önyargıların etkin şekilde tanımlanıp sınıflandırılabileceğine dair güçlü ampirik kanıt sunmakta ve makine öğrenmesi tekniklerinin finansal piyasalarda psikolojik faktörleri anlamada pratik faydasını ortaya koymaktadır.Master Thesis Gücün Terapi Odasında Sürdürülmesi: Sosyal Baskınlık Yönelimi, Medikalizasyon ve Aşırı Patolojikleştirmenin Kavramsal Modeli(2025) Sevim, Mehmet Ali; Çoymak, AhmetBu tez, psikoterapide hiyerarşiye yönelik yönelimleri ifade eden Sosyal Baskınlık Yönelimi (SBY) ve sosyal normların ne ölçüde tıbbi açıklamalar yönünde değişmesi gerektiğine ve toplumun bu açıklamalar aracılığıyla ne kadar düzenlenmesi gerektiğine ilişkin görüşleri içeren medikalizasyon inançlarının aşırı patolojikleştirme üzerindeki rolünü incelemektedir. Bu çerçevede, çalışmanın modeli SBY'nin medikalizasyon inançları aracılığıyla terapistlerin aşırı patolojikleştirme eğilimlerini etkilediği yönündeki varsayımı test etmektedir. Çalışma 1'de çevrim içi bir platformda yer alan 1.675 ruh sağlığı uzmanına yönelik danışan şikâyeti analiz edilmiştir. Şikâyetler, aşırı patolojikleştirme içerip içermediğine göre kodlanmış ve aşırı ilaç yazma, aşırı tanı koyma, kötümser prognoz ve zorlayıcı tedavi temaları altında kategorize edilmiştir. Bulgular, aşırı patolojikleştirmenin mesleki pratikte de ortaya çıktığını göstermiştir. Çalışma 2'de, SBY'yi manipüle ederek, medikalizasyon inançlarını ve dolayısıyla aşırı patolojikleştirme eğilimlerini artırıp artırmayacağını test etmek amacıyla çevrim içi bir vinyet deneyi yürütülmüştür. Deney ve kontrol grupları arasında SBY, medikalizasyon inançları veya aşırı patolojikleştirme açısından anlamlı bir fark gözlenmemiştir. Ancak, medikalizasyon inançları ile aşırı patolojikleştirme arasında pozitif bir ilişki bulunmuş; medikalizasyonu daha güçlü benimseyen terapistlerin danışanları aşırı patolojikleştirme eğiliminde oldukları görülmüştür.Master Thesis Kredi Hacmi ve Takipteki Kredilerin Kısa Vadeli ve Uzun Vadeli Analizi: Türk Bankacılık Sektörü Perspektifi(2025) Yıldız, Mehmet Kemal; Hacıhasanoğlu, ErkBu tez, Türkiye bankacılık sektöründe kredi hacmi ile takipteki krediler (TK) arasındaki dinamik ilişkiyi hem kısa hem de uzun vadeli perspektiflerden incelemektedir. 2014'ün Ocak ayından 2024'ün Mart ayına kadar olan veriler kullanılarak, Dinamik Koşullu Korelasyon (DCC) modeli aracılığıyla kredi büyümesi ve ekonomik şokların TK'lere nasıl etki ettiği araştırılmaktadır. Bulgular, uzun vadede kredi hacmi ile TK'ler arasında anlamlı bir ilişki olduğunu ortaya koymaktadır. Öte yandan, 2018 döviz krizi ve COVID-19 pandemisi gibi finansal istikrarsızlık dönemlerinde kayda değer dalgalanmalar yaşandığı da tespit edilmiştir. Çapraz korelasyon analizi, kredi büyümesinin TK'ler üzerindeki etkilerini daha da vurgulayarak, proaktif risk yönetiminin önemini göstermektedir. Araştırma, dengeli kredi büyümesi, geliştirilmiş düzenleyici çerçeveler ve dinamik risk değerlendirme araçlarının önemini vurgulayarak politika yapıcılar için uygulanabilir öneriler sunmaktadır. Bu bulgular, kredi dinamikleri ile finansal istikrar arasındaki ilişkiye dair daha detaylı bir anlayış sunarak literatüre katkı sağlamaktadır. Çalışma ayrıca, bankacılık uygulamalarının iyileştirilmesi yoluyla kapsayıcı ekonomik büyümeyi ve finansal eşitsizliklerin azaltılmasını destekleyen Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları'ndan (SKA) 8, 10 ve 17 ile uyum göstermektedir. Anahtar Kelimeler: Takipteki Alacaklar, Kredi Hacmi, Bankacılık SektörüMaster Thesis Makine Öğrenmesi Teknikleri Kullanarak Moda E-Ticaret Sektöründe Müşteri Segmentasyonu(2025) Madenoğlu, Nazlınur; Güven, FarukTeknolojinin çok hızlı geliştiği günümüzde internet kullanımı da orantılı olarak artmaktadır. Bu değişim markaların e-ticaret sektörüne önem verdiğini ortaya koymuştur. E-ticaretin önemi markaların lehinedir çünkü şirketlerin bazı sabit giderlerinde azalmalar olmuştur. Online alışverişin artmasıyla birlikte müşterilerin kişisel analizleri de yapılabilmektedir. Müşteri ilişkileri yönetimi (CRM) önem kazanmıştır. Müşteri odaklı pazarlama için müşterileri segmentlere ayırmak gerekmektedir. Müşteri segmentasyonu yaygın olarak kullanılan bir analiz biçimidir. Her bir müşterinin ilgi ve motivasyonlarını derinlemesine anlamak için artan bir talep vardır. Bu anlayışı elde etmek için yaygın olarak kullanılan bir yöntem olan segmentasyon son yıllarda sürekli olarak iyileştirilmektedir. Bu makale çeşitli segmentasyon yöntemlerinin ve bunların mevcut gelişim durumlarının iyi yapılandırılmış bir genel görünümünü sunmayı amaçlamaktadır. Bu çalışmada müşteri segmentasyonu için RFM (Recency, Frequency, Monetary) analizi kullanılmıştır. Müşteriler son alışveriş zamanı, alışveriş sıklığı ve toplam harcamalarına göre puanlanarak segmentlere ayrılmıştır. K-Means ile dört müşteri grubu oluşturulup her bir segmentin değerleri analiz edilmiştir. Churn oranı analizi ile 90 gün boyunca alışveriş yapmayan müşteriler kayıp olarak belirlenmiştir. Churn tahmini, makine 3 öğrenmesi tekniği kullanılarak LightGBM modeli ile yapılmıştır. Ayrıca, Ridge Regresyonu makine öğrenmesi tekniği kullanılarak Tahmini CLV modeli geliştirilmiştir. Doğruluk oranı artırılarak düşük, orta ve yüksek CLV segmentleri oluşturulmuştur. Sonuç olarak, müşteri ilişkilerini optimize etmek ve gelirleri artırmak için RFM analizi, K-Means ve CLV tahmini kullanılmıştır. Özel bir markanın e-ticaret verileri makine öğrenmesi teknikleri kullanılarak analiz edilmiştir. Günümüzde, hesaplama gücünde artış ve makine öğrenmesi/yapay zeka algoritmalarında hızlı gelişmeler yaşanmaktadır. Bu durum son zamanlarda daha gelişmiş tekniklerin uygulanmasına olanak sağlamıştır.Master Thesis Türkiye'nin Yenilenebilir Enerji Potansiyelinin ve Çevre Protokolü Uyumluluğunun Değerlendirilmesine Yönelik Bir Makine Öğrenimi(2025) Şahin, Nurettin; Sütçü, MuhammedKüresel ısınma konusu 21. yüzyılın en kritik sorunlarından biri olarak tanımlanmakta ve fosil yakıt tüketimi sera gazı emisyonlarına en büyük katkıyı yapan unsur olarak görülmektedir. Bu sorunlara yanıt olarak dünya genelinde ülkeler, Paris Anlaşması gibi uluslararası iklim taahhütlerini yerine getirmek ve uzun vadeli sürdürülebilirlik hedeflerine ulaşmak için yenilenebilir enerji kaynaklarına geçişlerini hızlandırmaktadır. Türkiye hem ulusal enerji stratejisi hem de uluslararası yükümlülükleriyle uyumlu bir hedef olan 2053 yılına kadar net sıfır emisyona ulaşma hedefini belirlemiştir. Bununla birlikte, coğrafi, ekonomik ve teknolojik kısıtlamalar nedeniyle fosillerden yenilenebilir enerji kaynaklarına geçiş zorlu bir süreçtir. Bu çalışma, çevresel protokoller ve gelecekteki elektrik talebi projeksiyonları ile Türkiye'deki yenilenebilir enerji kapasitesini ve verimliliğini değerlendirmeyi amaçlamaktadır. Gelecekteki elektrik üretim ve kapasite eğilimlerinin belirlenmesi için elektrik üretim-iletim verileri ve ulusal enerji planları kullanılmaktadır. Bu çalışma kapsamında Çoklu makine öğrenimi modeli çeşitli senaryolarda çalıştırılarak sonuçlar elde edilmiştir. Sonuç olarak, düzenleyici tedbirlerin ve finansal yatırımların yansımaları incelenmiş ve ileriye dönük çıkarımlar elde edilmiştir. Bulgular, sürdürülebilir enerji politikalarının oluşturulmasında ve yatırımların yönlendirilmesinde senaryo tabanlı modellemenin önemini vurgulamaktadır.