SAKLI MARKOV MODELİ KULLANILARAK SEÇMEN TERCİHLERİNİ ETKİLEYEN FAKTÖRLERİN BELİRLENMESİ

Yıl 2020, Cilt: 29 Sayı: 3, 414 - 428, 26.10.2020

Sevim Gülin Demirbay , Selim Gündüz

https://doi.org/10.35379/cusosbil.758747

Cited By: 1

Öz

Demokratik ülkelerde bir siyasi partinin iktidara gelebilmesi için seçmenlerin büyük bir bölümünün ilgisini çekebilecek politikalar geliştirmesi gerekmektedir. Türkiye’de de seçmenlerin önemli bir kısmının gençlerden oluştuğu bilindiğine göre bu kitlenin talep ve ihtiyaçlarının belirlenmesi ve partilerin onlara da hitap edecek politikalar üretmesi önem arz etmektedir. Bu çalışmada da üniversite öğrencilerinin hangi sebeplerle siyasi parti tercihinde bulunduğunun belirlenmesi amaçlanmaktadır. Adana ilinde yer alan üniversitelerde öğrenim gören üniversite öğrencileri özelinde gerçekleştirilen bu çalışmada, olasılıklı olmayan örneklem seçme yöntemlerinden kolayda örnekleme tekniği ile belirlenen 1219 kişiye anket uygulanmıştır. Elde edilen verilere Saklı Markov Analizi uygulanarak seçmenlerin siyasi parti tercihlerinin altında yatan gizli nedenler belirlenmiştir. Üniversite öğrencisi seçmenlerin tercihlerini etkileyen en önemli nedenlerin; parti liderinin imajı ve karizması, partinin sunduğu proje ve vaatler, parti kadrosunun güçlü ve güvenilir olması, aile ve yakın dostların siyasi eğilimleri olduğu tespit edilmiştir. Seçmenlerin tercihlerini etkileyen bu faktörlerin belirlenmesinin siyasal pazarlama açısından ilgi çekici olmasının yanı sıra siyasi partilere de yol göstereceği düşünülmektedir.

Anahtar Kelimeler

Saklı Markov Modeli, Markov Zincirleri, Seçmen Davranışı

Kaynakça

• Akgün, B. (2007), Türkiye’de Seçmen Davranışı, Partiler ve Siyasal Sistem, Ankara: Nobel Yayınları.
• Alp, S. ve Öz, E. (2009). Markov zinciri yöntemi ile taşınabilir bilgisayar tercihlerinin analizi. Akademik İncelemeler, 4(2), 37-54.
• Avcı, K. (2015). 2014 Yerel Ankara Yerel Seçimlerinde Parti Lideri Faktörünün Seçmenin Oy Verme Kararına Etkisi. Gümüşhane Üniversitesi İletişim Fakültesi Elektronik Dergisi, 3(1), 145-179.
• Aydın, K. ve Özbek, V. (2004). Ailenin seçmen davranışları üzerindeki etkisi, Kocaeli Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (2), 144-167.
• Blunsom, P., (2004). Hidden Markov Models. Lecture notes, http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.123.1016verep=rep1&type=pdf, Erişim (07.01.2020), s.1-7.
• Can, T. ve Öz, E. 2009. “Saklı Markov Modelleri Kullanılarak Türkiye’de Dolar Kurundaki Değişimin Tahmin Edilmesi.” İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi. 38 (1): 1-23.
• Cheung, L. W. K. 2004. Use of runs statistics for pattern recognition in genomic dna sequences, Journal of Computational Biology, 11(1): 107–124.
• Coast, D. A., Stern, R., Cano, G. ve Briller, S. 1990. An approach to cardiac arhythmia analysis using hidden markov models, IEEE Transactions on Biomedical Engineering , 37(9): 826–836.
• Çavuşoğlu, H., ve Pekkaya, M. (2016). Yerel Seçimlerde Genç Seçmenlerin Siyasal Davranışlarına İlişkin Bir İnceleme: Bülent Ecevit Üniversitesi Örneği. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 12(29), 17-40.
• Çiftlikçi, Ahmet, Siyaset Pazarlaması ve Siyasi Partilerin Malatya’daki Uygulamaları, Yayımlanmamış Doktora Tezi, İnönü Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü, 1996.
• Dağlıoğlu, C., ve Kıral, G. Ekonomik Yatırım Araçları Getirilerinin Saklı Markov Modeli ile Tahmin Edilmesi: Türkiye Örneği. Uluslararası Ekonomi ve Yenilik Dergisi, 4(1), 61-75.
• Dainotti A., Pescapé A., Rossi P. S., Palmieri F., ve Ventre G., (2008). Internet Traffic Modelling by Means of Hidden Markov Models, Computer Networks, 52(14), 2645-2662.
• Doğaner, A. (2015). Enformasyon Sistemlerinde Saklı Markov Modeli Ve Bayes Tabanlı Sınıflandırıcılar İle Bilgi Modellerinin Geliştirilmesi (2015), Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü İstatistik Anabilim Dalı, Doktora Tezi.
• Duverger, M. (1984). Politikaya Giriş, çev. Tiryakioğlu. Varlık Yay. İstanbul.
• Ebel J. E., Chambers D. W., Kafka A. L. ve Baglivo J. A., (2007), Non-Poissonian Earthquake Clustering and the Hidden Markov Model as Bases for Earthquake Forecasting in California, Seismological Research Letters, 78 (1), 57-65.
• Ergün, G., Can, C.E. (2016). Saklı Markov Modelinin Farklı Dağılımlar İçin İncelenmesi. Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yayımlanmamış Doktora Tezi, Ankara.
• Eroğlu, A. H., ve Bayraktar, S. (2009). Siyasal Pazarlama Uygulamalarının Seçmen Tercihleri Üzerine Etkileri–İzmir İli Örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (12), 187-207.
• Forney, G. D. (1973). The Viterbi Algorithm. Proceedings of the IEEE, 61(3), 268-278.
• Granat R. ve Donnellan A., (2002). A Hidden Morkov Model Based Tool for Geophysical Data Exploration, Pure and Applied Geophysics, 159 (10), 2271-2283.
• Hamilton J. D., (1994), Time Series Analysis. Princeton University Press, New Jersey, USA.
• Harrop, M. ve W. L. Miller (1987). Election and Voters A Comparative Introduction, London: Mcmillan. Kalaycıoğlu, E. (1984). Çağdaş Siyasal Bilim: Teori, Olgu Ve Süreçler. Osman Aykaç matbaası, İstanbul.
• Kalender, A. (2005), Siyasal İletişim Seçmenler ve İkna Stratejileri, Konya: Çizgi Kitabevi.
• Kim C.J. ve Nelson, C.R., (1999). State-Space Models with Regime Switching: Classical and Gibbs Sampling Approaches with Applications, MIT Press, USA.
• Kurtbaş, İ. (2015). Seçmen Psikolojisine Dair Psiko-Politik Bir Tahlil “Politik Psikoloji Ekseninde Deneysel Bir Çalışma”. Journal of Administrative Sciences and Policy Studies, 3(2), 91-11.
• Landon J., Özekici S. ve Soyer R., (2013). A Markov Modulated Poisson Model for Software Reability, European Journal of Operational Research, 229, 404-410.
• Leroux B. G. ve Puterman M. L., (1992). MaximumPenalized-Likelihood Estimation for Independent an Markov-Dependent Mixture Models, Biometrics, 48(2), 545-558.
• MacDonald I. L. ve Zucchini W., (1997). Hidden Markov Models and Other Models for Discrete-Valued Time Series, Chapman ve Hall/CRC Monographs on Statistics & Applied Probability, London, UK.
• Netzer, O., Lattin, J. M., ve Srinivasan, V. (2008). A hidden Markov model of customer relationship dynamics. Marketing Science, 27(2), 185-204.
• Özkan, A. (2004), Siyasal İletişim, İstanbul: Nesil Yayınları.
• Rabiner, Lawrence R., (1989). A Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition. Proceedings of the IEEE, 77(2), 257-286.
• Robertson A. W., Kirshner S. ve Smyth P., (2004). Downscaling of Daily Rainfall Occurrence over Northeast Brazil Using a Hidden Markov Model, Journal of Climate, 17, 4407-4424.
• Ruggeri A.F. ve Soyer R., (2012). A Bayesian Hidden Markov Model for Imperfect Debugging, Reability Engineering and System Safety, 103, 11-21.
• Semerci, Z., (2006). Saklı Markov Modellerinde Üç Temel Problemin İncelenmesi, Hacettepe Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Yayımlanmamış Yüksek Lisans Tezi, Ankara.
• Taha, Hamdy A. (2003). Operations Research, 7th Edition, Prentice Hall, New Jersey.
• Toksarı, M., ve Dağcı, A. (2016). Seçmen Nezdinde AK Partinin Marka Değeri. Aksaray Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 8(1), 147-156.
• Turan, E., ve Temizel, M., (2015). Din ve Siyaset İlişkisi Bağlamında Oy Verme Davranışı: Niğde Bölgesinde Bir Araştırma. Kastamonu Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 7(1), 86-99.
• Xie, H., Andreae, P., Zhang, M. ve Warren, P., (2004). Learning models for english speech recognition, Proceedings of the 27th conference on Australasian computer science, ACSC 2004, Darlinghurst, Australia, pp. 323–329.
• Zucchini W. ve Guttorp P.,(1991). A Hidden Markov Model for Space-Time Precipitation. Water Resources Research, 27(8), 1917-1923.