Amaç – Bu çalışmada; 191 ülke için Küresel Risk Endeksleri dikkate alınmış ve toplumların maruz kaldıkları olumsuz şartlar değerlendirilerek kümeleme analizi ile ilgili bir veri madenciliği çalışması gerçekleştirilmiştir. Çalışmanın amacı ülkelerin kümeleme analizi ile gruplandırılmasını sağlamak, ortaya çıkan kümelerin risk açısından derecelendirilmesi ve ülkelerin katlandıkları risk açısından hangi kümede yer aldıklarını belirlemektir. Yöntem – Çalışmada, Beklenti Maksimizasyonu Algoritması ile kümeleme analizi yapılmış daha sonra Kolmogorov-Smirnov Normallik Testi, Levene Statistic Varyansların Homojenliği Testi ve Kruskal-Wallis Anlamlılık Testinin Uygulanması ile değişkenler bazında anlamlı farklılığın olup olmadığı incelenmiştir. Ülkeler katlandıkları risk açısından 10 kümeye ayrılmış ve kümeler risk açısından değerlendirilmiştir. Bulgular – Beklenti Maksimizasyon Algoritmasının kümeleme analizinde anlamlı sonuçlar ortaya koyduğu görülmüş olup, sonuçların incelenmesi neticesinde küresel risk göstergeleri açısından riskli ve risksiz olan ülkeler belirlenmiştir. Tartışma – Ülkelerin kendi değerlendirmelerini yaparak risk konusunda gerekli önlemleri almalarına yardımcı olunabileceği düşünülmektedir. Günümüzde yaşanan ve dünyada etkisi hala devam etmekte olan Covid-19 da küresel bir risktir. Bu tip risklere tüm dünyadaki ülkelerin ne kadar hazırlıksız olduğu görülmüştür.
In this study, a data mining study was carried out with regard to the Global Risk Indices for 191 countries and assessed the negative conditions in which communities are exposed. The objective of the study is to ensure that countries are grouped through aggregation analysis, to classify emerging groups in terms of risk and to determine which groups are included in terms of the risk they suffer. Method - In the study, the aggregation analysis with the Expectation Maximization Algorithm was subsequently conducted with the Kolmogorov-Smirnov Normality Test, the Levene Statistical Variants' Homogeneity Test, and the application of the Kruskal-Wallis Meaning Test, the study examined whether there were significant differences on the basis of the variants. The countries were divided into 10 groups in terms of risk they suffer, and the groups were assessed in terms of risk. Results - Expectation Maximation algorithm has shown meaningful results in the aggregation analysis, and the study of the results has identified countries that are risky and unrisky in terms of global risk indicators. Debate - It is believed that countries can be to take the necessary measures regarding the risk by making their own assessments. Covid-19 is a global risk, which is currently experiencing and its impact on the world is still ongoing. It has been seen how unprepared the countries around the world are to this kind of risks.
Alan : Sosyal, Beşeri ve İdari Bilimler
Dergi Türü : Uluslararası
Benzer Makaleler | Yazar | # |
---|
Makale | Yazar | # |
---|