Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Marmara Üniversitesi, İktisat Fakültesi, Ekonometri Bölümü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2013
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: GÜNEŞ MUTLU
Danışman: AHMET METE ÇİLİNGİRTÜRK
Özet:SOSYAL AĞ ANALİZİNE KÜMELEME YAKLAŞIMI Günümüzde teknolojide gelinen noktayla dünyamız giderek küçülmüştür. İnternet kullanımın yaygınlaşması ile kişiler, firmalar, ülkeler arası bağlantılar sürekli artmaya devam etmiştir. Bunun doğal bir sonucu olarak da, gerçek hayattaki sistemlerin daha karmaşık bir hal alması farklı sorunları beraberinde getirmiştir ve sistemleri anlayarak çözümlenebilecek yapılar çoğalmıştır. Bu gibi sistemleri anlayabilmek ve çözümler önerebilmek için son yıllarda üzerinde sıkça çalışılan ağ bilimi ve sosyal ağ analizi hem akademik dünya da hem de güncel hayatta sıkça başvurulan yöntemler olarak karşımıza çıkmaktadır. Sosyal ağ analizi istatistikten farklı olarak düğümlerin özellikleri ile değil düğümler arasındaki bağlantıların özellikleri ile ilgilenir. Sosyal ağ analizinde ağırlıksız düğüm bağlantılarına nazaran, ağırlıklı bağlantılar, yağıları daha net ortaya koyduğu için tercih edilmektedir. Ayrıca gerçek hayattaki sistemlerin karmaşıklığı sebebi ile sosyal ağ analizinde bazen görülmek istenen yapılar gözden kaçabilmekte veya net olarak gözlemlenemeyebilmektedir. Bu tezin amacı, düğümler arasındaki bağlantıların özelliklerinin yanı sıra düğümlere ait özellikleri de sosyal ağ analizine dahil edecek ve ağırlıklı sosyal ağlarda karşılaşılan sorunlardan biri olan anlamlı yapıların sistemde kaybolması sorununu giderecek yeni bir yaklaşım önermektir. Bu amaç doğrultusunda literatürde kullanılan, karmaşık sistemlerde düğümler arasındaki anlamlı bağlantıları ortaya çıkarmaya yönelik çalışmalar incelenmiştir. Ardından düğüm özelliklerinin uygun bir şekilde bağlantılara aktarılabilmesi, aynı zamanda bu aktarma işlemi ile anlamlı yapıların görülebilmesi için bu yöntemlere alternatif bir yöntem önerilmiştir. ABSTRACT CLUSTERING APPROACH TO SOCIAL NETWORK ANALYSIS Today, our world is getting smaller due to the great advances of technology. Connections between people, companies and countries are constantly increasing while the usage of Internet is becoming widespread. As a natural result, the systems in real life becomes more complicated, which unavoidably ends up causing different problems, and thus the number of structures, which could be analyzed by understanding the systems, increases. In order to understand such systems and offer solutions thereon, the network science and social network analysis, on which scientific studies are focusing more and more in recent years, appear to be one of the most applied methods not only in the academic world but also in daily life. Different from the statistics, the social network analysis is interested in the features of the connections between the nodes, not in the features of the nodes themselves. In the social network analysis, the weighted links are preferred, since the weighted links define the structures more clearly than the unweighted node links. In addition, the structures that need to be seen in the social network analysis may be overlooked or not clearly observed because of the complexity of the systems in real life. The aim of this thesis is to offer an approach, which includes not only the features of the links between the nodes but also the features of the nodes themselves in the social network analysis, and which eliminates the problem that some significant structures are lost in the system – a common problem in the weighted social networks. To that end, some studies performed to reveal the significant links between the nodes in the complex systems have been analyzed. Thereafter, alternatively, another method is proposed in order to properly transfer the features of the nodes to the links, through which the significant structures could be seen.