PREDICTION OF COMPUTER GAME ADDICTION IN CHILDREN USING DEVELOPED ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS (ANN) AND MULTIPLE LINEAR REGRESSION (MLR) MODELS

Authors : Esma UZUNHİSARCIKLI, E KAVUNCUOGLU, Hanife AKGÜL

Pages : 551-570

Doi:10.26468/trakyasobed.789767

View : 19 | Download : 16

Publication Date : 2021-12-24

Article Type : Research Paper

Abstract :Çocuklarda oyun bağımlılığının tahmini, çocuğun zihinsel ve fiziksel gelişiminde büyük rol oynar. Bu nedenle çocukların oyun bağımlılığını incelemek için çeşitli ölçekler kullanılmış ve ölçeklerde çeşitli girdi parametreleri insert ignore into journalissuearticles values(Yaş, Cinsiyet, Günlük Oyun Süresi vb.); kullanılmıştır. Bu çalışmanın amacı, girdi parametrelerine bakıldığında çocuğun oyuna bağımlı olup olmadığını tahmin eden bir uzman sistemi tasarlamaktır. Bu sistemin tasarlanması amacıyla iki model kullanılmıştır. Bu modellerden biri Yapay Sinir Ağları insert ignore into journalissuearticles values(YSA); ile diğer ise Çoklu Doğrusal Regresyon insert ignore into journalissuearticles values(ÇDR); ile geliştirilmiştir. Modellerin performansı, Kök Ortalama Kare Hatası insert ignore into journalissuearticles values(KOKH); ve Korelasyon Katsayısı insert ignore into journalissuearticles values(R); kriterleri kullanılarak değerlendirilmiştir. Bu kriterler analiz edildiğinde, YSA yüksek tahmin performansı gösterirken, MLR düşük tahmin performansı göstermiştir. Sonuç olarak, YSA ile geliştirilen sisteme farklı girdi değerleri verildiğinde, çocuklardaki oyun bağımlılığı ile ilgili en doğru tahminlerin elde edildiği görülmüştür.
Keywords : Yapay sinir ağları, Çoklu Doğrusal Regresyon, Bilğisayar Oyun Bağımlılığının Tahmini, Uzman Sistem