TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.14627/9
Browse
5 results
Search Results
Other Blokzincir Teknolojisi Bilgiye Erişimde Nasıl Kullanılır? Mevcut Durum ve Potansiyeller(2020) Çetin, BelginFinans sektörünün gereksinimi olarak gündeme gelen blokzincir teknolojisi hakkında sonzamanlarda başta sağlık olmak üzere eğitim, hukuk, yayıncılık sektörü, bilimsel bilişim ve bilgiyönetimi gibi alanlarda da bahsedilmeye başlanmıştır.Makale, teknolojinin özellikle bilgi yönetimi üzerine etkilerinin yanı sıra bilimsel bilişim, açık verive açık bilim konuları üzerindeki etkilerini açıklamaya çalışmaktadır.Article Metaverse Kapsamında Oyun-içi Reklam Uygulamaları: Sandbox Alpha 2 Örneği(2022) Güdüm, Sinem; Doğan, EceGünümüzde üretüketici (prosumer), yeni dijital gelir modelleri ile çevrimiçi kazanç sağlamak için fırsatlar yaratmada katılımcı bir rol üstlenmekte ve ‘Metaverse’ aracılığıyla sanal dünyadaki daldırmalı (immersive) deneyimlere kucak açmaktadır. Bu gelişmelerin yanı sıra Metaverse, üretüketici (prosumer) için çeşitli riskler de barındırmaktadır. Çalışmada, söz konusu risklerin yanı sıra sanal topluluk temelli tüketici davranışları ve Metaverse kapsamında blok zincir teknolojisine dayalı reklam olanakları incelenmiştir. Bu bağlamda, Metaverse üzerinde devam eden SandBox Alpha Test 2, sınırlı bir vaka çalışması olarak ele alınmış ve test yayının ilk gününden son gününe kadar toplanan veriler analiz edilmiştir. Test aşamasındaki oyunda çalışmayan ya da hatalı link gibi teknik sorunlarla karşılaşılması ve sanal platformun çok geniş olması çalışmanın kısıtları olarak verilebilmektedir. Bunları en aza indirmek için, iki araştırmacı çalışmayı hem gündüz hem de gece olmak üzere daha uzun bir süre zarfı boyunca yürütmüştür. Araştırmanın sonucunda SandBox platformunun; NFT pazarlama, Direct 2 Avatar uygulamaları, “oynayarak kazan / earn to play” özelliği ve SandCoin kullanımı çerçevesinde; kullanıcılara güvenilir oyun-içi alışveriş imkanı sağlarken, aynı zamanda da kazanç elde etmelerine imkan verdiği saptanmıştır.Article Lpwan Sensörlerin Özellikleri ve Iot Uygulamalarına Etkileri(2020) Apiliogullari, LutfiNesnelerin İnterneti (IoT) alanında yapılan proje uygulamalarındaki artış yeni ihtiyaçların ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Uzak mesafe, düşük güç tüketen ve batarya ile çalışan sensörler ile bu sensörleri destekleyen kablosuz iletişim protokolleri giderek daha popüler hale gelmektedir. Bu çalışmada literatürde LPWAN (Low Power Wide Area Network) olarak tanımlanan bu yeni teknolojinin özellikleri, IoT ağlarında kullanılan diğer teknolojilerden farkları ve LoRa (Long Range) sensörlerin güç optimizasyonu teknikleri irdelenmiştir.Article Gelenekselden Dijitale Medyanın Dönüşümü Çerçevesinde Cnntürk ve Ntv İnternet Sitelerinin Karşılaştırmalı Analizi(2018) Alp, Hakan; Turan, ErkanGeleneksel medyanın günümüzde geldiği nokta ve geleceğine ilişkinsorunsalda karşımıza çıkan en önemli husus hız faktörünün egemen biretmene dönüşmesidir. Yeni medya yapısı gereği kitleye ilettiği sonteknolojik hizmetlerle beraber zamanla yarışmaktadır. Sosyal medya;interaktifliği, hızı, mevcut duruma anında yanıt verebilme gibi özellikleriyanında teknolojik olanakların getirdiği araç çeşitliliği sayesindekitlelerin sürece doğrudan katılımını sağlamaktadır.Gelenekselgazetecilikte, yalnızca haberin sunumunda değil, habere ulaşma, haberidüzenleme ve sunma tarzlarında temelden değişiklikler olmuştur.Günümüz teknolojisinin hızlı gelişimiyle beraber, yeni medyaortamlarında da her şeyi sayısal kodlara dönüştürmüştür. Bir yandan,hem üretici hem de son kullanıcı okur için hız artmakta, öte yandanüretici ve kullanıcı arasındaki kesin ayrım ortadan kalkmaktadır. Yenimedyayı geleneksel medyadan ayıran en önemli özellikler, dijitallik,yayılım hızı ve biçimi etkileşimselliği, sanallığı ve hipermetinsel oluşudur.Makalemiz kapsamında, Türkiye’de en fazla izlenen 5 haberkanalından, kuruluş itibariyle en eski iki büyük TV Haber Kanalları olanCNNTÜRK ve NTV’nin İnternet siteleri karşılaştırmalı bir şekildeincelemeye tabi tutulacaktır. Çalışmada, nicel araştırma yöntemlerindenbiri olan içerik çözümlemesi tekniği kullanılmıştır. Çalışmamızda yeniiletişim teknolojilerinde yaşanan gelişim ve değişiminin, gelenekselmedyanın sınırlarını (hız, etkileşim, ulaşılan insan sayısı) hanginoktalarda aştığının belirlenmesi amaçlanmıştır.Article Citation - WoS: 4Citation - Scopus: 5Qualitative and Artificial Intelligence-Based Sentiment Analysis of Turkish Tweets Related To Schizophrenia(Turkiye Sinir ve Ruh Sagligi dernegi, 2023) Dikec, Gul; Oban, Volkan; Usta, Mirac BarisObjective: The aim of this study was to qualitatively examine Turkish tweets about schizophrenia in respect of stigmatization and discrimination within a one-month period and to conduct emotional analysis using artificial intelligence applications. Method: Using the keyword 'schizophrenia,' Turkish tweets were gathered from the Python Tweepy application between December 19, 2020 and January 18, 2021. Features were extracted using the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) method and artificial neural networks and tweets were classified as positive, neutral, or negative. Approximately 5% of the tweets were qualitatively analyzed, constituting those most frequently liked and retweeted. Results: The study found that, of the total of 3406 schizophrenia-related messages shared in Turkey over a period of one-month, 2996 were original, and were then retweeted a total of 1823 times, and liked by 25,413 people. It was determined that 63.4% of the tweets shared about schizophrenia contained negative emotions, 28.7% were neutral, and 7.71% expressed positive emotions. Within the scope of the qualitative analysis, 145 tweets were examined and classified under four main themes and two sub-themes; namely, news about violent patients, insult (insulting people in interpersonal relationships, insulting people in the news), mockery, and information. Conclusion: The results of this study showed that the Turkish tweets about schizophrenia, which were emotionally analyzed using artificial intelligence were found often to contain negative emotions. It was also seen that Twitter users used the term schizophrenia, not in a medical sense but to insult and make fun of individuals, frequently shared the news that patients were victims or perpetrators of violence, and the messages shared by professional branch organizations or mental health professionals were primarily for conveying information to the public.