TV ve Set Üstü Cihaz Arayüzlerinin Kullanılabilirliğinin Değerlendirmesinde Makine Öğrenmesinin Kullanımı

Authors : Aycan KAYA, Çiğdem ALTIN GÜMÜŞSOY

Pages : 41-46

Doi:10.31590/ejosat.946025

View : 14 | Download : 11

Publication Date : 2021-07-31

Article Type : Conference Paper

Abstract :Teknoloji alanındaki hızlı gelişmelerle birlikte günümüzde geleneksel TV’ler birçok yeni özellik kazanarak akıllı TV’lere dönüşmüştür. Bu dönüşümle birlikte TV arayüzlerinin karmaşıklığı da giderek artmış ve kullanılabilirlik problemlerine sebep olmaya başlamıştır. Kullanılabilirlik problemlerinin ürün tasarımının erken aşamalarında belirlenmesi firmaların maliyetlerini düşürmekte ve müşterilere daha kullanılabilir sistemler sunulabilmektedir. Ancak kullanılabilirlik değerlendirmesinin çeşitli aşamaları uzman görüşlerine dayanmakta ve uzun süreler almaktadır. Makine öğrenmesi ve yapay zekâ teknolojileri pek çok alanda olduğu gibi kullanılabilirlik değerlendirmesinde de bazı süreçlerin otomasyonu ile süreçlerin hızlandırılması konusunda kullanılabilir. Bu çalışmanın amacı kullanılabilirlik problemlerinin öncelik düzeyleri açısından belirli örüntülere sahip olup olmadığını ilişkilendirme kuralları tekniği ile araştırmak ve çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları (naive bayes, lojistik regresyon, hızlı geniş marjin, derin öğrenme, rastgele orman, gradyan arttırma ağaçları, destek vektör makineleri teknikleri) yardımıyla kullanılabilirlik problemlerini önceliklerine göre sınıflandırmaktır. Bu amaçla Türkiye’nin önde gelen dijital platformlarından birisi olan Digitürk’ten TV ve set üstü cihaz arayüzünün yazılımcılar tarafından değerlendirmesi sonucunda elde edilen 3695 problem temin edilmiştir. Elde edilen veri incelenerek toplamda kullanılabilirlikle ilgili 2752 problem belirlenmiştir. Analizler öncesinde metinlerden oluşan veri seti, sözcüklerine ayırma (tokenization), filtreleme, kök bulma (stemming) gibi ön işlemlerden geçirilerek analizler için hazır hale getirilmiştir. Çalışma kapsamında öncelik düzeyleri açısından kullanılabilirlik problemlerinin sahip olduğu örüntüler tespit edilmiştir. Ayrıca kullanılabilirlik problemleri farklı eğitim/test verisi oranları (50/50, 55/45, 60/40, 65/35, 70/30, 75/25, 80/20, 85/15, 90/10, 95/5) kullanılarak önceliklerine göre sınıflandırılmıştır. Sınıflandırma algoritmalarının performansları doğruluk oranı ve F1-skor metrikleri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Çalışma sonucunda öncelik düzeylerine göre sınıflandırmada en yüksek doğruluk oranını (%76,21) destek vektör makineleri algoritması verirken en yüksek F1-skor değerini ise (%79,51) ile derin öğrenme algoritması vermiştir.
Keywords : TV, Set üstü cihaz, Kullanılabilirlik Problemleri, Önceliklendirme, Makine öğrenmesi, Metin madenciliği