Yazar
Çimen, Ahmet Can
Basım Tarihi
2021-08-16
Tür
Belge
Dil
İngilizce
Dijital
Evet
Yazma
Hayır
Kütüphane
Özyeğin Üniversitesi
Kayıt Numarası
30eb3d1d-c0f0-4b3f-ae52-c38a7f25e123
Lokasyon
Endüstri Mühendisliği Bölümü
Tarih
2021-08-16
Örnek Metin
Spotify ve Apple Music gibi yeni nesil müzik yayını platformlarının kullanımı son yıllarda hızla arttı. Kullanıcı tabanının müzik tercihlerini anlamak bu firmalar için değerlidir ve daha yüksek müşteri memnuniyeti anlamına gelir. Bu çalışmada, akustik ve sanatçıyla ilgili özellikleri kullanarak farklı faktörlerin müzik popülerliği üzerindeki etkilerini ölçmek için çeşitli istatistiksel modeller geliştirip karşılaştırıyoruz. Bu faktörlerin her birinin şarkı popülerliğini ne kadar etkilediği konusunda herhangi bir kültürel farklılık olup olmadığını anlamak için üç ülkeden sonuçları karşılaştırıyoruz. Sonuçları karşılaştırmak için haftalık en iyi 200 listeyi ve şarkıların akustik özelliklerini veri kaynağı olarak kullanıyoruz. Akustik özelliklerin yanı sıra akustik benzerlik, tür, şarkı güncelliği gibi özellikleri de veri setine ekliyoruz. Esnek En Küçük Kareler (FLS) yöntemini ve geliştirilen Optimal Adımsal Doğrusal Regresyon (SLR) yöntemlerini uygulayarak zamanla değişen regresyon katsayılarını gözlemliyoruz. Ayrıca SLR problemini makul bir sürede çözmek için regresyon ağacı tabanlı bir sezgisel algoritma öneriyoruz. FLS yöntemi, bitişik haftaların katsayılarının farklarını mümkün olduğunca küçük tutmaya çalışır. Öte yandan SLR, ardışık haftaların katsayıları arasındaki değişimi kontrol etmez, ancak zaman içinde yalnızca sınırlı sayıda katsayı değişikliğine izin verir. FLS yönteminden elde ettiğimiz katsayılar, müzik dinleme alışkanlığını etkileyen faktörlerin değişimlerini takip edebildiğimizi ve gerçek hayattaki olayları bu değişimlerle ilişkilendirebildiğimizi göstermektedir. Ayrıca önerdiğimiz SLR yöntemiyle, farklı ülkelerdeki müzik zevkinin ne zaman önemli değişikliklere uğradığı hakkında bize ipuçları veren optimuma yakın çözümlere hızlı bir şekilde ulaşabiliyoruz. Son olarak, çalışmayla yaptığımız çıkarımlar, müzik endüstrisinin büyümesine yardımcı olabilir ve müzik zevki değişikliklerinin sosyo-kültürel/politik yönlerini keşfetme konusunda antropolojik alanlara katkı sağlayabilir. Spotify ve Apple Music gibi yeni nesil m¨uzik akı¸s platformlarının kullanımı son yıllarda hızla artmı¸stır. Kullanıcı tabanının m¨uzik tercihlerini sürdürebilir, bu firmaların i¸cin de˘gerlidir ve bu da daha yuksek m¨u¸steri atmosferik anlamına gelmektedir. Bu calı¸smada, akustik ozellikleri ve sanat¸cılar ile ilgili ozellikleri kullanarak farklı fakt¨orlerin m¨uzik pop¨ularitesi ¨uzerinde mevcut olup ¨ol¸cmek i¸cin ¸ce¸sitli çözüm modelleri geli¸stirilmi¸s ve kar¸sıla¸stırılırmı¸stır. Bu faktorlerin her birinin sarkı popülerliğinin ne kadar sürdüğü konusunda herhangi bir kültür farklılığı olup olmadığı anla mak i¸cin ulkeden elde edilen sonuçları kar¸sıla¸stırılırmı¸stır. Sonucları kar¸sıla¸stırmak i¸cin veri kayna˘gı olarak haftalık ilk 200¸sarkı listesi ve¸sarkıların akustik¨özellikleri kullanılmı¸stır. Akustik “özelliklerin yanı sıra sıra akustik benzerlik, t¨ur, ¸sarkı gününcelli˘gi ¨özelliklerini de veri setine eklenmi¸stir. Bu calısmada, zamanla de˘gi¸sen regresyon kat sayılarını g¨ozlemlemek için Esnek En Küçük Kareler (FLS) ve Optimal A¸samalı Lineer Regresyon (SLR) y¨ontemleri uygulanmıstır. Ayrıca SLR problemini makul bir şekilde bir s¨urede ¸c¨ozmek i¸cin regresyon a˘gacı temelinde bir ¨onerilmi¸stirir. FLS yontemi, ardışık haftaların katsayı farklarını m¨umk¨un oldu˘gunca k¨u¸c¨uk ¸calı¸sır. Öte yandan, SLR ardışık hafta katsayıları arasındaki değişimi kontrol etmez, ancak za man içinde yalnızca sınırlı sayıda katsayıyı değiştirmesine izin verir. FLS y¨onteminden elde ettiğimiz katsayılar, m¨uzik dinleme alı¸skanlı˘gını yapma fakt¨orlerin de˘gi¸sini takip edilebildi˘gini ve bu de˘gi¸simlerle ger¸cek ya¸sam süreci ili¸skilendirilebilece˘gi g¨osterilmi¸stir. Ayrıca SLR yontemi i̇cin ¨onerdi˘gimiz y¨ontem ile, farklı ¨ulkel Erdeki m¨uzik zevkindeki ¨onemli de˘gi¸sikliklerin zamanı hakkında bize ipu¸cları veren optimuma yakın ¸oz¨umlere hızlı bir şekilde ulasılabilirmi¸stir. Son olarak, calı¸sma ile yaptı˘gcıkarımlar, m¨uzik end¨ustrisinin b¨uy¨umesine yardımcı olabilinecei˘gini ve m¨uzik zevki de˘gi¸sikliklerinin sosyo-k¨ult¨urel/politik y¨onlerini ke¸sfetmek i¸cin antropolo jik alanda bulunabilinece˘gini gostermi¸karıştırın.
