Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
657528		Bilgiye erişimde kullanılabilirliğin yeni bir yapay zekâ yöntemiyle geliştirilmesi / Improving usability in access to information by a new artificial intelligence method Yazar:VELİ ÖZCAN Danışman: DOÇ. DR. ÇİĞDEM EROL Yer Bilgisi: İSTANBUL ÜNİVERSİTESİ / FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / ENFORMATİK ANABİLİM DALI / Enformatik Bilim Dalı Konu:Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management ; Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Dokümantasyon ve Enformasyon = Documentation and Information Anahtar Kelime:Davranış biçimleri = Behavior patterns ; Gezinim örüntüsü = Navigation pattern ; Metin erişim = Text retrieval ; Metin madenciliği = Text mining ; Veri deseni = Data pattern ; Veri madenciliği = Data mining ; World wide web = ; Öğrenme algoritmaları = Learning algorithms	Onaylandı Doktora Türkçe 2021 116 s.
Bilgi, her bireyin temel ihtiyaçlarından biridir. Günümüzde, neredeyse her birey günlük zamanın çoğunu internet üzerinde çeşitli bilgi ihtiyacını gidermek ya da bilgi alışverişi yapmak amacıyla geçirmektedir. Bilgiye erişimin çok daha kolay olduğu bu dönemde artık daha fazla odaklanılması gereken noktanın "kullanışlı bilgiye erişim" konusu olduğu düşünülmektedir. "Kullanışlı bilgiye erişim" konusunda günümüzde en çok faydalandığımız uygulamalar Google, Yandex, vb. arama motorlarıdır. Bu uygulamalar, literatürde "Bilgi Erişim Sistemleri (BES)" adı altında değerlendirilmekte olup, bilgiye ihtiyaç duyan kişi ile bilgiyi barındıran kaynağı buluşturan bir köprü vazifesi üstlenmektedir. Çeşitli türleri olmasına rağmen, BES'lerin ortak hedefi, ihtiyacı karşılayacak bilginin ortaya çıkarılmasıdır. Bu tez çalışmasında, BES altyapısına entegre edilebilecek bir algoritma geliştirilerek, hem kullanıcıların değişken bilgi ihtiyaçlarına göre kendini güncelleyebilen hem de hâlihazırda kullanılmakta olan bir BES altyapısını daha fazla kullanıcıyla bütünleştirebilen bir ortamın sağlanmasına odaklanılmıştır. Bu doğrultuda, bilgiye erişimin etkili bir biçimde gerçekleştirilebilmesi amacıyla bir yapay zekâ algoritması geliştirilmiş ve Kırklareli Üniversitesi (KLU) bünyesinde yer alan 170 tane web sitesinin içinde çalışan site-içi arama araçlarına entegre edilmiştir. Çalışmanın amacı, kullanıcı gerçek davranış verisi üzerinden, kullanıcı dilinden bağımsız olarak bilgi erişim sürecinin iyileştirilmesi ve geliştirilen algoritmanın (Analogy) bu süreçteki başarımının değerlendirilmesidir. Tez kapsamında geliştirilen Analogy algoritması üç aylık kulllanıcı davranış verisi ile eğitilmiş, süreç sonrasında, "Bilgi Erişim" ve "Kullanılabilirlik" literatürleriyle ilişkili olacak şekilde üç farklı açıdan (etkililik, verimlilik ve memnuniyet) bilgi erişim sürecindeki katkısı analiz edilmiştir. Çalışma sonuçları, Analogy algoritmasının etkililik ve verimlilik bakımından bilgi erişim sürecine belirgin bir katkı sağladığını göstermiştir. Reciprocal Rank metriği temel alınarak gerçekleştirilmiş olan işaret testi sonuçları, etkililik bakımından algoritmanın başarısına işaret eden bulguları ortaya çıkarmıştır (z=-2,421; p=0,015<0,05). "Sorgu Gecikmesi", "İlk Tıklama Süresi" ve "Sorgu Terk Etme" olmak üzere üç farklı göstergeye dayalı gerçekleştirilmiş olan verimlilik analizlerinde de benzer bulgular ortaya çıkartılmıştır. İşaret testinden faydalanılan Sorgu Gecikmesi incelemelerinde, 0,05 anlamlılık düzeyinde algoritmanın kullanıcılara hızlı bir şekilde yanıt verdiğine işaret eden bulgulara rastlanmıştır (z=-38,453; p=0,000<0,05). İlk Tıklama Süresi analizlerinde, yine işaret testinden faydalanılmış olup, algoritmanın başarısına işaret eden bulgular ortaya çıkartılmıştır (z=-4,936; p=0,000<0,05). Tek Örneklem Ki-Kare Testi'nden faydalanılarak analizi gerçekleştirilen Sorgu Terk Etme göstergesindeyse, algoritmanın az sayıda kullanıcıyı kaybettiğine işaret eden bulgular ortaya çıkartılmıştır (χ2= 38,407; p=0,000<0,05). Diğer taraftan, memnuniyet açısına yönelik olarak algoritmayı değerlendirmek için yeterli veri elde edilememiştir. Kullanıcı dilinden bağımsız olarak, kullanıcı davranışından öğrenerek aksiyon alan Analogy algoritmasının, kullanışlı bilgiye etkili ve verimli erişim amacıyla sadece arama motorlarında değil birçok alanda kullanılma potansiyeli olduğu düşünülmektedir. Algoritmanın memnuniyet açısından da kullanılabilirliğinin değerlendirilmesi için gelecekte araştırma yapılması önerilmektedir.
Information is one of the basic needs of each individual. Today, almost every individual spends most of their daily time on the internet to meet their various information needs or to exchange information. In this period that accessing information is much easier, it is thought that the point that needs to be focused more is "accessing useful information". The applications which we use the most about "accessing useful information" are search engines such as Google, Yandex, etc. These applications are considered under the name of "Information Retrieval Systems (IRS)" in the literature and they act as a bridge that brings the person who needs information and the source that contains the information together. Despite having various types, the common goal of IRS is to find out the information that will meet the needs. In this thesis, by developing an algorithm that can be integrated into any IRS infrastructure, we focused on providing an environment that can both update itself according to the various information needs of users and unify a currently used IRS infrastructure with more users. In this direction, for the purpose of achieving effective access to information, an artificial intelligence algorithm has been developed and has been integrated into site-in search tools operating within 170 websites belong to Kırklareli University (KLU). The aim of the study is to improve the information retrieval process independently of user language through real user behavior data and to evaluate the performance of the developed algorithm (Analogy) in this process. The Analogy algorithm developed within the scope of the thesis was trained with three months real user behavior data, and after that process, the contribution of the algorithm to the information retrieval process was analyzed in three different aspects (effectiveness, efficiency and satisfaction) in relation to the "Information Retrieval" and "Usability" literature. The results of the study showed that the Analogy algorithm made a significant contribution to the information retrieval process in terms of effectiveness and efficiency. The sign test results, which were carried out on the basis of the Reciprocal Rank metric, revealed the findings that indicate the success of the algorithm in terms of effectiveness (z=-2,421; p=0,015<0,05). Similar findings were revealed in the efficiency analysis based on three different indicators: "Response Time", "Time to First Click" and "Query Abandonment". In the analysis of Response Time based on the sign test, it was found that the algorithm responded more quickly to the users (z=-38,453; p=0,000<0,05). In the Time to First Click analysis, the sign test was also used, the findings indicating the success of the algorithm were revealed (z=-4,936; p=0,000<0,05). In the Query Abandonment indicator, which was analyzed using the Single Sample Chi-Square Test, the findings indicating the algorithm only lost a small number of users were revealed (χ2= 38,407; p=0,000<0,05). On the other hand, not enough data could be obtained to evaluate the algorithm in terms of satisfaction. It is thought that the Analogy algorithm, which takes action by learning from real user behavior regardless of user language, has the potential to be used not only in search engines but in many areas for effective and efficient access to useful information. Future researches are recommended to evaluate the usability of the algorithm in terms of satisfaction.