Çevre koşulları ve yaşam memnuniyeti arasındaki ilişkinin makine öğrenmesi uygulamaları kullanılarak analizi

Bu tezin amacı, çevresel faktörler ile yaşam memnuniyeti arasındaki ilişkiyi analiz etmektir. Bu bağlamda, Eurofound tarafından 2016 yılında gerçekleştirilen dördüncü Avrupa Yaşam Kalitesi Anketi'nin (EQLS) bireysel düzeydeki verileri kullanılmaktadır. Sıralı yanıtlar için karma efektli çok düzeyli modeller (Multilevel Mixed Effect Models for Ordered Responses) uygulanmaktadır. Çok düzeyli analizler, daha az gürültü seviyesi, yeşil alana kolay erişim ve geri dönüşüm hizmetlerine kolay erişimin bireylerin yaşam memnuniyetleri ile pozitif ilişkileri olduğunu göstermektedir. Öte yandan, kötü hava kalitesi ve yaşam memnuniyeti arasında olumsuz bir ilişki vardır. Ayrıca yoğun trafik, bireylerin yaşam memnuniyeti ile anlamlı bir ilişki göstermemektedir. SVM, KNN, WKNN, XGBoost, GBM, bagging, sıralı yanıtlar için bir karar ağacı (Decision Tree for Ordered Responses) ve sıralı orman (Random Forest) gibi makine öğrenme algoritmaları veri analizi için kullanılmaktadır. Bununla birlikte, makine öğrenimi algoritmaları, çevresel faktörler ile yaşam memnuniyeti arasında bir ilişki olduğunu göstermemektedir. Yaşam standardı, gelir, ruh sağlığı indeksi, yaş ve sağlık, yaşam memnuniyeti için en önemli değişkenler olarak belirlenmiştir.