Elektronik basında tüketici tercihleri analizi:Yapay sinir ağları ile lojit modelin performans değerlendirilmesi

Abstract

Bu çalışmanın amacı, yapay sinir ağları ile lojit model arasındaki ilişkiyiincelemek ve online gazete tüketici tercihleri üzerine yapılan bir uygulama ile her ikitekniğin performans değerlendirilmesi sonucu etkinliklerini karşılaştırmaktır.Günümüzde yapay sinir ağları, sınıflandırma ve tahmin konusunda birçokbilim dalının yararlandığı yeni bir teknik olarak dikkatleri çekmektedir. Normallik,doğrusallık gibi bir takım varsayımlara bağlı kalmayan ağlar, bu esneklikleri ilegeleneksel yöntemlere tercih edilmektedir. Özellikle gürültü verisi ve karmaşıkmodelleri incelemek için son derece kullanışlı olan yapay sinir ağları, son yıllardaekonomi ve finans alanındaki çalışmalarda sıkça görülmeye başlamıştır.Veriden model oluşturulması konusunda yararlanılan istatistiksel bir yaklaşımolan lojit model, diğer geleneksel analiz tekniklerine göre daha esnek olmasınedeniyle birçok farklı disiplinin uygulamasında yer almış oldukça bilinen birtekniktir.Bu çalışmada uygulama olarak online (web tabanlı) gazete okuyucularınınkimler olduğu, basılı gazete okuma ve internet kullanma alışkanlıklarının nelerolduğu ile ilgili tahminde bulunulmaktadır. Böyle bir tahminin amacı; online gazeteokuyucusunun ekonomik bir ürün olarak daha iyi kavranmasını ve bu ürünün gazetesektörü ve aynı zamanda gazete kuruluşları üzerindeki etkisinin daha iyianlaşılmasını sağlamaktır. Çalışma sonunda elde edilen bulgular hem akademikhayatta hem de basın sektöründe ihtiyaç duyulan eksiliğin giderilmesini sağlayacakbilgiler içermektedir. Bu nedenle sadece içerdiği bilgiler ile değil, aynı zamanda bualanda Türkiye'de bugüne kadar bilimsel anlamda yapılmamış bir çalışma olmasınedeniyle de ayrıca önemlidir.IIIÇalışmanın birinci bölümünde, yapay sinir ağlarının gerek ekonometri ilearasındaki benzerlikleri göstermek gerekse kavram farklılığından doğan zorluklarıortadan kaldırmak amacıyla yapay sinir ağları hakkında detaylı bilgi verilmiştir.İkinci bölümde bu kez ekonometrinin iyi bilinen yöntemlerinden olan lojitmodel genel olarak ele alınmıştır. Bu bölümde amaç; lojit model ile yapay sinirağları yaklaşımı arasındaki farklılıkları ortaya koymaktır.Üçüncü bölümde basın sektöründe yeni gelişen bir teknoloji olan onlinegazete ile ilgili bilgiler detaylı olarak ele alınmıştır.Dördüncü bölümde çalışmanın uygulama konusuna ait analitik gözlemçalışmasına ilişkin verilere hem lojit model hem de yapay sinir ağı analiziuygulanarak tahminde bulunulmakta ve elde edilen tahmin sonuçlarına dayanarakperformans değerlendirilmesinde bulunulmaktadır. Bu amacı temel alan uygulamadalojit modelin analizi için SPSS versiyon 12 ile yapay sinir ağının analizi ve her ikimodelin performans değerlendirilmesinde yararlanılan `AUROC' ve `Lift'analizlerini gerçekleştirmek üzere SAS Enterprise Miner versiyon 5.2 hazır paketprogramları kullanılmaktadır.Sonuç bölümde ise her iki yöntemin performans değerlendirilmesi sonucuelde edilen değerleri tartışılmıştır. Tartışma sonunda yapay sinir ağları yaklaşımı ileelde edilen değerlerin lojit model ile elde edilenden daha iyi olmadığı sonucunaulaşılmıştır.

The purpose of this study is to analyze the relationship between artificialneural networks and the logit model and to compare their efficiency using the resultsof the performance evaluation of both techniques by an application on onlinenewspaper consumer preferences.Nowadays artificial neural networks draws attention as a new techniqueutilized by a lot of scientific disciplines for classification and prediction. Networkswhich are not dependent on various assumptions such as normality and linearity arepreferred to traditional methods due to their flexibility. Artificial neural networkswhich is extremely practical for analysis of noise data and complex modelsespecially, is frequently seen in studies in the field of economics and finance in therecent years.The logit model, a statistical approach used to formulate models from data, isa quite common technique used in practices of many different disciplines due to itsflexibility compared to traditional analysis techniques.As the application of this study, estimations are made on who the online (webbased) newspaper readers are, and what their habbits relating to newspaper readingand internet usage are. The purpose of such an estimation is, to provide betterunderstanding of online newspaper readers as an economic product and also betterunderstanding of the impact of this product on newspaper organizations. Thefindings of this research provide the knowledge which will make it possible to satisfythe needs of academic discourse and journalism, which were so far unfulfilled. Theyare especially important for Turkey, for this research is a pioneering study in Turkeyon these topics.VDetailed information on artificial neural networks is provided in the first partof the study in order to show the similarities between artificial neural networks andeconometrics as well as to eliminate confusion arising out of different concepts.The logit model which is one of the well known methods of econometrics isdealt with in general in the second part. The purpose in this part is to set forth thedifferences between the logit model and artificial neural networks approach.In part three, the online newspaper is discussed in detail as a newlydeveloping technology in the press sector.In part four, estimations are made by applying both the logit model and theartificial neural networks analysis to the data pertaining to the analytic observationstudy in connection with the subject of application in the study, and a performanceevaluation is carried out resting on the estimations obtained. In the praxis geared tothis purpose, the SPSS version 12 is used for the analysis of the logit model, whilethe SAS Enterprise Miner 5.2 package programs are used for the analysis of theartificial neural networks and for conducting the AUROC and Lift analyses used forassessing the performance of both models.The values obtained as the result of the performance evaluation of eachmethod are discussed in the conclusion. At the end of the discussion it is concludedthat the values obtained by using the artificial neural networks approach were notbetter than the values obtained by using the logit model.