TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu / TR Dizin Indexed Publications Collection
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1927
Browse
4 results
Search Results
Article Havayolu Reklamlarında İzleyicilerin Duygu Ölçümü: Microsoft Azure Face API ile Yüz Kodlama Uygulaması(2025) Cakar, Tuna; Zengin, Burhanettin; Akpur, Akın; Zengin, Prof. Dr. BurhanettinAmaç: Havayolu işletmeleri, müşterilerini uçuşlara çekmek ve marka imajlarını güçlendirmek için sık sık reklam kampanyaları düzenlerler. Ancak, reklam kampanyalarının etkinliği geleneksel yöntemlerle ölçüldüğünde sınırlı kalabilmektedir. Bu çalışmanın amacı yüz kodlama teknolojisinin havayolu reklamlarında duygu ölçüm performansının değerlendirilmesidir. Yöntem: Bu çalışma deneysel bir tasarıma sahip olup laboratuvar ortamında 40 denek ile yapılmıştır. Microsoft Azure Face API uygulamasından elde edilen sayısal duygu verileri istatistik paket program aracılığı ile analiz edilmiştir. Bulgular: Araştırmada final sahnesi olan reklamlar anlamlı şekilde final sahnesi olmayan reklama göre daha fazla mutluluk duygusu oluşturduğu tespit edilmiştir. Sonuç: Bu çalışma kapsamında kullanılan yüz kodlama yazılımının elde edilen çıktılar çerçevesinde ölçümlemede başarılı olduğu görülmüştür.Article Neural Coreference Resolution for Turkish(2023) Demir, ŞenizCoreference resolution deals with resolving mentions of the same underlying entity in a given text. This challenging task is an indispensable aspect of text understanding and has important applications in various language processing systems such as question answering and machine translation. Although a significant amount of studies is devoted to coreference resolution, the research on Turkish is scarce and mostly limited to pronoun resolution. To our best knowledge, this article presents the first neural Turkish coreference resolution study where two learning-based models are explored. Both models follow the mention-ranking approach while forming clusters of mentions. The first model uses a set of hand-crafted features whereas the second coreference model relies on embeddings learned from large-scale pre-trained language models for capturing similarities between a mention and its candidate antecedents. Several language models trained specifically for Turkish are used to obtain mention representations and their effectiveness is compared in conducted experiments using automatic metrics. We argue that the results of this study shed light on the possible contributions of neural architectures to Turkish coreference resolution.Article What Is Neuroentrepreneurship? the Theoretical Framework, Critical Evaluation, and Research Program(2021) Çakar,Tuna; Girişken, ArzuAs interest in entrepreneurship research to identify the possible economic development opportunities that entrepreneurs can provide, entrepreneurship research's objective tools are reaching their limits. Researchers in entrepreneurship are striving to discover new techniques and methodologies to answer questions about what makes a person an entrepreneur and perhaps identify and encourage an entrepreneur in the next step. Although a great deal of research has been done to answer these questions scientifically, traditional techniques have failed to produce the desired answers. For this reason, researchers working in the entrepreneurship field have recently been increasingly interested in applying neuroscience methods, especially after the proliferation of research fields such as neuroeconomics, neuromarketing, and neuropolitics. Although the population of neuroentrepreneurship research is gradually increasing, we cannot say that the field has been studied theoretically enough yet. In this article, a theoretical definition of neuroentrepreneurship is made, and a scientific framework is tried to be gained on the way to future research.Article Siyasal Parti Liderlerine İlişkin Seçmen Algısının Beyin Görüntüleme Yöntemiyle Ölçülmesi Üzerine Pilot Bir Araştırma(2021) Çakar, Tuna; Erdoğan, Çağdan; Girişken, YenerSiyasi partilerin ve parti liderlerinin seçmen tarafından nasıl algılandığı sorusu siyasi pazarlama araştırma konularının başında gelen sorulardan biridir. Son dönemde pazarlama araştırmalarında beyin görüntüleme yöntemleri ölçülebilirlik ve objektiflik özellikleri dolayısıyla daha sık kullanılmaya başlanmıştır. Bu çalışmanın temel amacı, seçmenlerin liderlere ilişkin algısını, üyesi oldukları siyasi partiyi olumlu algılayacakları öngörüsünden yola çıkarak, beyin görüntüleme yöntemi kullanarak saptayabilmek ve ayrıştırabilmektir. Bu amaçla bu araştırmada, hem kullanım kolaylığı hem de akademik literatürdeki güvenilirliği nedeniyle işlevsel yakın kızıl ötesi spektrometre (fNIR) yöntemi tercih edilmiştir. Bu çerçevede Türkiye’de 2011 seçimlerinde en yüksek oy alan iki partinin aktif çalışma hayatı olan toplam 30 parti meclisi üyesi (30 erkek; Yaş ort.: 34.76) gönüllülük esasına dayanılarak çalışmaya davet edilmiştir. Katılımcılara siyasi parti liderleri ve sıfatlardan oluşan slaytlar gösterilmiş ve 3'lü Likert ölçeği ile tutumları sorulmuştur. Olası bir karşıtlık etkisini gözlemleyebilmek adına katılımcılar karşıt siyasi partilerden seçilmiştir. Çalışma sonunda katılımcıların tutumları beyanlarına dayandırılmadan, sadece nörofizyolojik verilerden yola çıkarak analiz edilmiştir. Elde edilen bulgular katılımcıların beklenen tutumlarının 5 kanal (V1, V5, V7, V9, V11) üzerinden istatistiksel olarak anlamlı seviyede ayrıştığını göstermektedir. Ampirik bir içeriğe sahip olan bu çalışmada elde edilen bulgular, hem özel olarak siyasal pazarlama, hem de daha genelinde pazarlama araştırmalarında yeni yöntemlerin geliştirilmesi ve uygulanması açısından önemlidir.