Anasayfa  |  Künye   |  Haberler  |  İletişim  

Hızlı Erişim


Bu Dergi DOI ve Crosscheck üyesidir


TÜRKİYE’DE TOPLUMSAL CİNSİYETİN VERİ MADENİLİĞİ SINIFLAMA MODELLERİ İLE ANALİZİ
(ANALISIS OF GENDER IN TURKEY USING DATA MINING CLASSIFICATION MODEL )

TÜRKİYE’DE TOPLUMSAL CİNSİYETİN VERİ MADENİLİĞİ SINIFLAMA MODELLERİ İLE ANALİZİ

 
Yazar : Gülsüm Merve GÖKÇİN   & Asila KOÇAK  
Türü :
Baskı Yılı : 2021
Sayı : 31
Sayfa : 480-490
DOI Number: :
Cite : Gülsüm Merve GÖKÇİN & Asila KOÇAK, (2021). TÜRKİYE’DE TOPLUMSAL CİNSİYETİN VERİ MADENİLİĞİ SINIFLAMA MODELLERİ İLE ANALİZİ. INTERNATIONAL JOURNAL OF DISCIPLINES IN ECONOMICS - ADMINISTRATIVE SCIENCES STUDIES(IDEASTUDIES), 31, p. 480-490. Doi: 10.26728/ideas.434.
88    65


Özet

Kadın ile ilgili istatistikler, toplumsal cinsiyet eşitliğinin sağlanması, kadının toplum içindeki yerinin belirlenmesi ve sosyo-ekonomik kalkınma içinde, kadınların katkısının güçlendirilmesi ve olumsuz göstergelerin tespit edilerek sosyal ve ekonomik konumlarının iyileştirmesi için oldukça önemlidir. Bu çalışmada veri madenciliği sınıflama (denetleyici öğrenme) modellerinden k-ortalamalar algoritması ve CHAID karar ağacı algoritmaları kullanılarak, 81 ilin 2019 yılına ait nüfus, doğurganlık, sağlık, evlenme, aile yaşamı, eğitim, siyasal yaşam, iş hayatı konuları kapsamında, toplumsal cinsiyet bakış açısıyla seçilen toplumsal yapı ve toplumsal cinsiyet göstergelerine göre sınıflandırılması ve bu sınıflandırmada etkili olan kuralların ve değişkenlerin belirlenmesi amaçlanmaktadır. Cinsiyet eşitliğini sağlamaya yönelik önlemlerin ve iyileştirmelerin bölgesel düzeyde farklılıklarla ele alınması önemlidir. Bu çalışma sonuçlarının aynı zamanda bölgesel düzeyde cinsiyete dayalı eşitsizliğe ilişkin göstergelerin ölçülmesi, takip edilmesi, karşılaştırılması ve toplumsal cinsiyet eşitliğine yönelik bölgesel düzeyde farkındalık oluşmasına katkı sunması amaçlanmaktadır.



Anahtar Kelimeler
Toplumsal cinsiyet, Veri madenciliği, CHAID analizi, K-ortalamalar yöntemi

Abstract

Statistics on women are very important for achieving gender equality, determining the place of women in society and strengthening the contribution of women in socio-economic development and improving their social and economic status by identifying negative indicators. In this study, using the k-means algorithm and CHAID decision tree algorithms, one of the data mining classification (supervisory learning) models, the gender perspective in 81 provinces within the scope of 2019 population, fertility, health, marriage, family life, education, political life, business life. It is aimed to classify them according to the selected social structure and gender indicators and to determine the rules and variables that are effective in this classification. It is important that measures and improvements aimed at achieving gender equality are addressed with regional differences. The results of this study are also aimed to measure, monitor and compare indicators of gender-based inequality at the regional level and contribute to raising awareness on gender equality at the regional level.



Keywords
Gender, Data mining, CHAID analysis, K-means method

Gelişmiş Arama


Duyurular

    Indexed

    IDEAStudies is indexed by Citefactor Acedemic Scientific Journals


    Indexed

    IDEAStudies is indexed by Cosmos Impact Factor


    Indexed

    IDEAStudies is indexed by Science Library Index


    Indexed

    The IDEAstudies journal is indexed by the Society of Economics and Development.


    Indexed

    The IDEAstudies journal is indexed by the International Index Copernicus.


    Indexed

    The IDEAstudies journal indexed by the Rootindexing Journal Abstracting and Indexing Service.

    Root Indexing


    Indexed

    IDEAstudies journal, indexed by the Eurasian Scientific Journal Index (ESJI)


    Indexed

    IDEAstudies journal, indexed by Scientific World Index (SCIWIN)


    Indexed

    IDEAstudies journal, indexed by Directory of Research Journals Indexing (DRJI)


    Indexed

    IDEAstudies journal, indexed by infoBase index


    Indexed

    IDEAstudies journal, indexed by infoBase index


    Indexed

    IDEAstudies journal, indexed by Advanced Science Index


    Indexed

    The IDEAstudies journal is being indexed by the Directory of Indexing and Impact Fact (DIIF).


    Indexed

    The IDEAstudies journal is being indexed by ResearchBible (Academic Resource Index).



Adres :KSU İİBF İşletme Bölümü Avşar Kampüsü Kahramanmaraş / Türkiye
Telefon :+90 507 823 22 47 & +90 543 373 80 81 & +90 539 67 Faks :
Eposta :ideastudiesjournal@gmail.com

Web Yazılım & Programlama Han Yazılım Bilişim Hizmetleri