Karar Ağaçları ve Bayes Ağları ile OECD Ülkelerindeki İntiharların Değerlendirilmesi

Authors : Şenol DEMİRCİ, Duygu İÇEN

Pages : 128-143

Doi:10.17336/igusbd.961070

View : 23 | Download : 11

Publication Date : 2023-03-31

Article Type : Research Paper

Abstract :İntiharlar, geçmişten günümüze farklı sıklıklarda ve sürekli karşılaşılan önemli bir sorundur. Bireyler, intihar girişiminde bulunarak kendi yaşamına kendi isteğiyle son vermeye çalışmaktadır. İntiharın birçok nedeni bulunmakla birlikte etkileri toplumdaki tüm fertler için yıkıcı düzeydedir. Bu çalışmada, aralarında Türkiye’nin de bulunduğu OECD üye ülkelerinin kişi başı gayri safi yurtiçi hasıla insert ignore into journalissuearticles values(GSYİH);, işsizlik, alkol tüketimi, yıllık çalışma süresi, boşanma ve antidepresan kullanımı değişkenlerinin intihar değişkeni ile ilişkisinin incelenmesi amaçlanmıştır. İlişkiyi incelemek için veri madenciliği sınıflandırma tekniklerinden faydalanılmıştır. Veri madenciliği teknikleri arasında ise en yüksek doğru sınıflandırma değerlerini veren algoritmalardan yararlanılmıştır. Yapılan analizler neticesinde tüm değişkenlerin intihar değişkeni ile ilişkili olduğu belirlenmiştir. Buna göre işsizlik düzeyi, alkol tüketimi, yıllık çalışma süresi, boşanma hızı ve antidepresan kullanımı yüksek ve GSYİH’si düşük düzeyde olan ülkelerde intihar hızının yüksek veya orta düzeyde olabileceği belirlenmiştir. Bu özelliklerin belirlenmesi OECD ülkelerinin intihara yönelik alacakları önlemlerde ve geliştirecekleri sağlık ve sosyal politikalarda hangi özellikleri hedef alabileceğini gösterebilecektir.
Keywords : Veri Madenciliği, Rastgele Orman, TAN, Sosyal Politika, Sınıflandırma