DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Adem, Kemal; Ilhan, Tahsin; yöntem, mustafa kemal; KILIÇARSLAN, Serhat

DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Mustafa Kemal YÖNTEM, (Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü)

Kemal ADEM, (Aksaray Üniversitesi, İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi, Yönetim Bilişim Sistemleri Bölümü)

Tahsin İLHAN, (Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Eğitim Fakültesi, Eğitim Bilimleri Bölümü)

Serhat KILIÇARSLAN (Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi, Rektörlük, Enformatik Bölümü)

Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi

21 1

Yıl: 2019 Cilt: 9 Sayı: 1 Sayfa Aralığı: 259 - 273 Metin Dili: İngilizce İndeks Tarihi: 11-03-2021

DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Öz:

Within the scope of this research, the divorce prediction was carried out byusing the Divorce Predictors Scale (DPS) on the basis of Gottman couples therapy.Of the participants, 84 (49%) were divorced and 86 (51%) were married couples.Participants completed the “Personal Information Form” and “Divorce PredictorsScale”. In this study, the success of DPS, was investigated using MultilayerPerceptron Neural Network and C4.5 Decision tree algorithms. In addition, the studyalso aims to find the most significant features/items in the Divorce Predictors Scalethat affect the divorce. The most effective 6 features and their values of significanceobtained by applying the correlation-based feature selection method on the divorcedata set. When we look at these features, they are related to creating a commonmeaning and failed attempts to repair, love map and negative conflict behaviors.When the direct classification methods were applied to the divorce data set, thehighest success rate was 98.23% obtained with the RBF neural network. Afterselecting the most effective 6 features using the correlation-based feature selectionmethod on the same data set, the highest accuracy rate obtained was 98.82% withANN. According to the results, DPS can predict divorce. Family counselors andfamily therapists can use this scale for contribute to the preparation of caseformulation and intervention plan. Also it can be said that the divorce predictors inthe Gottman couples therapy were confirmed in the Turkish sampling.

Anahtar Kelime:

YAPAY SİNİR AĞLARI VE KORELASYON TABANLI ÖZNİTELİK SEÇME YÖNTEMİ İLE BOŞANMA TAHMİNLEMESİ

Öz:

Bu araştırma kapsamında, Gottman çift terapisini temel alan Boşanma Göstergeleri Ölçeği kullanılarak boşanma tahminlemesi yapılmıştır. Katılımcıların 84’ü (%49) boşanmış, 86’sı da (%51) halen evli olan bireylerden oluşmaktadır. Katılımcılara belirtilen ölçek uygulanarak çalışmada kullanılan veri kümesi oluşturulmuştur. Bu çalışmada ölçeğin başarısı Yapay Sinir Ağı, RBF Sinir Ağı ve Karar Ağacı algoritmaları kullanılarak incelenmiştir. Çalışma aynı zamanda Boşanma Göstergeleri Ölçeği’nde boşanmayı etkileyen en önemli özellikleri /maddeleri bulmayı da amaçlamaktadır. Boşanma veri kümesine korelasyon tabanlı özellik seçme yöntemi uygulanarak en etkili 6 özellik ve bu özelliklerin önem değerleri elde edilmiştir. Boşanma veri kümesine doğrudan sınıflandırma yöntemleri uygulandığında en yüksek başarı RBF sinir ağı ile %98.23 olarak elde edilmiştir. Aynı veri kümesine korelasyon tabanlı özellik seçme yöntemi uygulanarak elde edilen 6 özelliğe sınıflandırma yöntemleri uygulandığında ise en yüksek başarı oranı Yapay Sinir Ağı ile %98.82 olarak hesaplanmıştır. Sonuçlara göre, Boşanma Göstergeleri Ölçeği boşanmayı tahmin edebilir. Aile danışmanları ve terapistleri bu ölçeği vaka formülasyonu ve müdahale planının hazırlanmasına katkıda bulunmak için kullanabilirler. Ayrıca, Gottman çiftleri terapisindeki boşanma göstergelerinin Türk örneklemesinde doğrulandığı söylenebilir.

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

Babcock, J.C., Gottman, J., Ryan, K. and Gottman, J. (2013). A Component Analysis of a Brief Psycho‐Educational Couples' Workshop: One‐year Follow‐up Results. Journal of Family Therapy, 35(3), 252-280.
Baca-García, E., et al. (2006). Using Data Mining to Explore Complex Clinical Decisions: A Study of Hospitalization After Suicide Attempt. Journal of Clinical Psychiatry, 67(7), 1124-1132.
Bae, S. M., Lee, S. H., Park, Y. M., Hyun, M. H., and Yoon, H. (2010). Predictive Factors of Social Functioning in Patients With Schizophrenia: Exploration For The Best Combination of Variables Using Data Mining. Psychiatry Investigation, 7(2), 93-101.
Barnacle, R. ES, and Abbott, D. A. (2009). The Development and Evaluation of a Gottman-Based Premarital Education Program: A Pilot Study. Journal of Couple and Relationship Therapy, 8(1), 64-82.
Çelik, E., Atalay, M. and Bayer, H. (2014). Yapay Sinir Ağları ve Destek Vektör Makineleri ile Deprem Tahmininde Sismik Darbelerin Kullanılması. 22nd Signal Processing and Communications Applications Conferance (SIU), 730-733.
Eriksson, R., Werge, T., Jensen, L. J., and Brunak, S. (2014). Dose-Specific Adverse Drug Reaction Identification in Electronic Patient Records: Temporal Data Mining in an Inpatient Psychiatric Population. Drug Safety, 37(4), 237-247.
Ertunc, H. M., Ocak, H. and Aliustaoglu, C. (2013). ANN-and ANFIS-based MultiStaged Decision Algorithm for the Detection and Diagnosis of Bearing Faults. Neural Computing and Applications, 22(1): 435-446.
Fayyad, U. M., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P. and Uthurusamy, R. (1996). Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. American Association for Artificial Intelligence Menlo Park, CA, USA.
Gottman, J. M. (1999). The Marriage Clinic: A Scientifically-Based Marital Therapy. New York: WW Norton and Company.
Gottman, J. M. (2014). What Predicts Divorce? The Relationship Between Marital Processes and Marital Outcomes. New York: Psychology Press.
Gottman, J. M. and Gottman, J.S. (2012). Çiftler Arasında Köprüyü İnşa Etmek: Gottman Çift Terapisi Eğitimi 1. Düzey Kitabı, [Level 1 Clinical Training. Gottman Method Couples Therapy. Bringing to Couple Chasm.] İstanbul: Psikoloji İstanbul.
Gottman, J. ve Silver, N. (2014). Aşk Nasıl Sürdürülür. Aşk Laboratuarından Sırlar. (trans. Gül, S.S.) [What Make Love Last. How to Build Trust and Avoid Betrayal. 2012]. İstanbul: Varlık Yayınları.
Gottman, J. and Silver, N. (2015). Evliliği Sürdürmenin Yedi İlkesi.(trans. Gül, S.S.). [The Seven Principles for Making Marriage Work. 1999] İstanbul: Varlık Yayınları.
Hall, M. (1999). Correlation-Based Feature Selection for Machine Learning. Phd Thesis, Department Of Computer Science, Waikato University, New Zealand, 26- 28.
Hall, M. A. and Smith, L. A. (1998). Practical Feature Subset Selection for Machine Learning. In Computer Science’98 Proceedings of the 21st Australasian Computer Science Conference ACSC, 98: 181-191.
Han, J., Kamber, M. and Pei, J. (2006). Data Mining: Concepts and Techniques. The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems. Morgan Kaufmann Publishers, 230-240.
Holman, T. B. and Jarvis, M. O. (2003). Hostile, Volatile, Avoiding, and Validating Couple‐Conflict Types: An Investigation of Gottman's Couple‐Conflict Types. Personal Relationships, 10(2): 267-282.
Karaatlı, M., Helvacıoğlu, Ö. C., Ömürbek, N. and Tokgöz, G. (2012). Yapay Sinir Ağları Yöntemi İle Otomobil Satış Tahmini. Uluslararası Yönetim İktisat ve İşletme Dergisi, 8(17): 87-100.
Karahan, M. (2015). Turizm Talebinin Yapay Sinir Ağları Yöntemiyle Tahmin Edilmesi. Süleyman Demirel Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Fakültesi Dergisi, 20(2), 195-209.
Kaynar, O., Aydın, Z. and Görmez, Y. (2017). Sentiment Analizinde Öznitelik Düşürme Yöntemlerinin Oto Kodlayıcılı Derin Öğrenme Makinaları ile Karşılaştırılması. Bilişim Teknolojileri Dergisi, 10(3): 319-326.
Kaynar, O., Taştan, S. and Demirkoparan, F. (2011). Yapay Sinir Ağları ile Doğalgaz Tüketim Tahmini. Atatürk Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, 25.
Nguyên, X., Chaskalovis, J., Rakotonanahary, D. and Fleury, B. (2010). Insomnia Symptoms and CPAP Compliance in OSAS Patients: A Descriptive Study Using Data Mining Methods. Sleep Medicine, 11(8): 777-784.
Qinghua, J. (2016). Data Mining and Management System Design and Application for College Student Mental Health. Intelligent Transportation, Big Data and Smart City (ICITBS), International Conference on IEEE: 410-413.
Rosenthal, D. A., Dalton, J. A., and Gervey, R. (2007). Analyzing Vocational Outcomes of Individuals With Psychiatric Disabilities Who Received State Vocational Rehabilitation Services: A Data Mining Approach. International Journal of Social Psychiatry, 53(4): 357-368.
Schalkoff, R. J. (1997). Artificial Neural Networks (Vol. 1). New York: McGrawHill.
Song, Q. (2010). The Comparison and Analysis of Classification Methods for Psychological Assessment Data. Information Science and Engineering (ICISE), 2nd International Conference on.(IEEE). 4133-4135.
Shapiro, A. and Gottman, J. (2005). Effects on Marriage of a PsychoCommunicative-Educational Intervention with Couples Undergoing the Transition to Parenthood, Evaluation at 1-year Post Intervention. Journal Of Family Communication, 5(1), 1-24.
Shapiro, A. F., Nahm, E. Y., Gottman, J. M., and Content, K. (2011). Bringing Baby Home Together: Examining the Impact of a Couple‐Focused Intervention on the Dynamics within Family Play. American Journal of Orthopsychiatry, 81(3), 337.
Uğur, A. and Kınacı, A. C. (2006). Yapay Zeka Teknikleri ve Yapay Sinir Ağları Kullanılarak Web Sayfalarının Sınıflandırılması. XI. Türkiye'de İnternet Konferansı (inet-tr'06).
Yöntem, M.K. and İlhan, T.(2018). Boşanma Göstergeleri Ölçeği: Güvenirlik ve Geçerlik Çalışması. X. Uluslararası Eğitim Araştırmaları Kongresi. Nevsehir, Turkey.
Yöntem, M.K. and İlhan, T. (2018). Boşanma Göstergeleri Ölçeğinin Geliştirilmesi. [Development of the Divorce Predictors Scale]. Sosyal Polika Çalışmaları Dergisi. 41, 339-358.
Yöntem, M. K., Adem, K., İlhan, T., and Kılıçarslan, S. (2018). Çok Katmanlı Algılayıcı Sinir Ağı ve C4. 5 Karar Ağacı Algoritmaları ile Boşanma Tahmini.
International Congress on Politic, Economic and Social Studies (ICPESS).

APA	yöntem m, Adem K, Ilhan T, KILIÇARSLAN S (2019). DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. , 259 - 273.
Chicago	yöntem mustafa kemal,Adem Kemal,Ilhan Tahsin,KILIÇARSLAN Serhat DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. (2019): 259 - 273.
MLA	yöntem mustafa kemal,Adem Kemal,Ilhan Tahsin,KILIÇARSLAN Serhat DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. , 2019, ss.259 - 273.
AMA	yöntem m,Adem K,Ilhan T,KILIÇARSLAN S DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. . 2019; 259 - 273.
Vancouver	yöntem m,Adem K,Ilhan T,KILIÇARSLAN S DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. . 2019; 259 - 273.
IEEE	yöntem m,Adem K,Ilhan T,KILIÇARSLAN S "DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS." , ss.259 - 273, 2019.
ISNAD	yöntem, mustafa kemal vd. "DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS". (2019), 259-273.

APA	yöntem m, Adem K, Ilhan T, KILIÇARSLAN S (2019). DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 9(1), 259 - 273.
Chicago	yöntem mustafa kemal,Adem Kemal,Ilhan Tahsin,KILIÇARSLAN Serhat DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi 9, no.1 (2019): 259 - 273.
MLA	yöntem mustafa kemal,Adem Kemal,Ilhan Tahsin,KILIÇARSLAN Serhat DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, vol.9, no.1, 2019, ss.259 - 273.
AMA	yöntem m,Adem K,Ilhan T,KILIÇARSLAN S DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi. 2019; 9(1): 259 - 273.
Vancouver	yöntem m,Adem K,Ilhan T,KILIÇARSLAN S DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS. Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi. 2019; 9(1): 259 - 273.
IEEE	yöntem m,Adem K,Ilhan T,KILIÇARSLAN S "DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS." Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi, 9, ss.259 - 273, 2019.
ISNAD	yöntem, mustafa kemal vd. "DIVORCE PREDICTION USING CORRELATION BASED FEATURE SELECTION AND ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS". Nevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi SBE Dergisi 9/1 (2019), 259-273.