LONGITUDINAL EMOTION ANALYSIS WITH GLOBEM DATASET

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İSTATİSTİK ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2024

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ELİF YEŞİM KOÇOĞLU

Danışman: Özlem İlk Dağ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Pozitif ve Negatif Duygu Ölçeği (PANAS), pozitif ve negatif duyguyu ölçmek için yaygın olarak kullanılan bir psikometrik ölçektir. Bu çalışmada, Pozitif ve Negatif Duygu Ölçeği (PANAS) puanlarını analiz etmek için Pyhsionet veri tabanından alınan GLOBEM mobil sensör verileri kullanılmıştır. Bu analiz için, marjinal ve doğrusal karma modeller gibi klasik istatistiksel yöntemler ve MERF, MERT ve REEMtree gibi makine öğrenimi yaklaşımları ve bunların stokastik varyantları kullanılmıştır. Sonuçlarımız, rastgele etki terimlerini içeren modellerin marjinal modelden çok daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymaktadır. Özellikle, R² sonuçlarının da gösterdiği gibi, MERF eğitim veri setinde en iyi tahmin performansını gösterirken, (S)MERF test veri setinde iyi performans göstermektedir. Bu sonuçlar, bireysel özelliklerin gelecekteki duygusal durumları uyku, fiziksel aktivite ve telefon kullanımı gibi faktörlerden daha fazla etkilediğini göstermektedir.