Yüksek Lisans Adayı: Yasin Afşin
EABD: Bilişim Sistemleri
Tarih: 20.06.2023 / 14:00
Yer: A-212
Özet: Mobil uygulamalar günlük hayatımızın ayrılmaz bir parçası haline geldi ve sağlık sektörü tarafından giderek daha fazla kullanılıyorlar. Ancak, birçok mobil sağlık uygulaması, kullanıcıların sağlığını ve güvenliğini tehlikeye atabilecek olmalarına rağmen uygun düzenlemelerden veya ön değerlendirmelerden yoksundur. Mevcut literatür, bu uygulamaların kullanıcı etkileşimlerini ve kalitelerini değerlendirmek için İkna Edici Sistem Tasarımı (PSD) ilkelerini ve Mobil Uygulama Derecelendirme Ölçeği'ni (MARS) kullanan manuel değerlendirme yöntemlerine dayanmaktadır. Bu tez, piyasadaki uygulamaların değerlendirilmesini genişletmek için özgün otomatik değerlendirme tekniği önerirken, kullanıcı yorumlarını filtrelemek ve cümle vektörlerini oluşturmak için büyük dil modellerini kullanarak uygulamalardaki PSD ilkelerini sınıflandırmaya odaklanmaktadır. Sonuçlar, uygulamalardaki PSD ilkelerini kullanıcı yorumlarına dayalı olarak tahmin etmenin mümkün olduğunu, uygulama açıklamalarının ise yeterli bilgi sağlamadığını göstermektedir. MARS puanlarını tahmin etmek için, PSD ilkelerinin tahmin edilen sınıflandırma olasılıkları, yükleme sayıları ve kullanıcı puanları gibi ek tanımlayıcı verilerle zenginleştirilmiştir. Eğitilen regresyon modelleri referans modellerden daha iyi performans sağlarken, öznitelik önem skorları ve SHAP değerleri, PSD ilkelerinin tahmin edilen sınıflandırma olasılıklarının modellere katkısını göstermektedir. Genel olarak, bu çalışma, otomatik değerlendirme tekniklerinin, mobil sağlık uygulamalarının kalitesini ve kullanıcı etkileşimini değerlendirmede etkili olabileceğini ve manuel değerlendirmeye bir alternatif sunabileceğini öne sürmektedir.
