Akıllı saat ve istatistiksel veri madenciliği ile uyku analizi

Uyku, insan yaşamının devamlılığı ve sağlıklı işleyişi için temel bir biyolojik süreç olup hem fiziksel hem de zihinsel iyilik hâli üzerinde belirleyici bir rol oynamaktadır. Günümüzde hızlı yaşam temposu, stres, dijital bağımlılıklar ve düzensiz çalışma saatleri gibi faktörler, bireylerin uyku kalitesini ve süresini olumsuz yönde etkilemektedir. Bu durum, yalnızca bireysel düzeyde değil, toplumsal ölçekte de üretkenliği, dikkat düzeyini ve genel yaşam kalitesini düşürmektedir. Dolayısıyla uyku düzeninin bilimsel yöntemlerle incelenmesi ve uyku kalitesinin artırılmasına yönelik veriye dayalı çalışmalar yapılması büyük önem taşımaktadır. Son yıllarda gelişen akıllı teknolojiler, özellikle giyilebilir cihazlar aracılığıyla bireylerin günlük yaşam alışkanlıklarının nesnel biçimde takip edilmesini mümkün kılmıştır. Bu kapsamda, Fitbit markalı akıllı saatlerden elde edilen nabız ve uyku verileri, bireylerin uyku yapısını anlamada önemli bir veri kaynağı sunmaktadır. Bu tez çalışmasında, veri madenciliği teknikleri kullanılarak, Fitbit cihazlarından toplanan uyku sırasındaki nabız verileri analiz edilmiştir. Çalışmanın temel amacı, elde edilen bu veriler ışığında bireylerin uyku düzenini, uyku süresini ve uyku kalitesini etkileyen faktörleri istatistiksel olarak ortaya koymak ve yorumlamaktır. Analiz süreci, Python programlama dili kullanılarak Jupyter Notebook ortamında gerçekleştirilmiştir. Çalışmada ilk olarak kış mevsimine ait üç aylık dönem boyunca elde edilen veriler ayrı ayrı incelenmiştir. Her ay için uyku süresi, yatakta geçirilen toplam zaman, günlere göre değişim grafikleri ve uykunun etkinlik düzeyi görselleştirilerek değerlendirilmiştir. Ardından istatistiksel analiz aşamasına geçilmiş ve bu kapsamda T-Testi, üç farklı Regresyon analizi ve iki ANOVA testi uygulanmıştır. Bu yöntemlerle, güz mevsimi süresince bireylerin uyku alışkanlıklarındaki değişimler, haftanın günlerine göre uyku sürelerindeki farklılıklar, uyku eksikliğinin (uyku borcu) sonraki günlerdeki etkileri ve gün içi yapılan kısa süreli şekerlemelerin gece uykusu üzerindeki yansımaları araştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar, literatürde yer alan bazı çalışmaların aksine, uyku eksikliğinin yalnızca kısa vadeli bir etki oluşturmadığını, sonraki günlerde de bireyin fizyolojik ve bilişsel performansını anlamlı biçimde etkilediğini ortaya koymuştur. ANOVA testi sonuçları, uyku borcunun birikimli şekilde etkisini sürdürdüğünü ve bireyin dinlenme kapasitesini azalttığını göstermektedir. Ayrıca, regresyon analizleri sonucunda, gün içi şekerlemelerin belirli koşullarda gece uykusunun süresi ve kalitesi üzerinde dengeleyici bir etkiye sahip olabileceği gözlemlenmiştir. Bu çalışmadan elde edilen bulgular, veri madenciliği yöntemlerinin biyolojik verilerin analizinde etkin biçimde kullanılabileceğini göstermektedir. Çalışma, yalnızca bireysel uyku alışkanlıklarını değerlendirmekle kalmayıp, gelecekte geliştirilecek kişisel uyku izleme ve öneri sistemleri için de önemli bir bilimsel alt yapı sunmaktadır. Yapay zekâ ve makine öğrenmesi tabanlı yaklaşımların bu alana entegre edilmesiyle, bireylerin uyku kalitesini gerçek zamanlı olarak optimize eden, kişiye özel öneriler sunan sistemlerin geliştirilmesi mümkün olacaktır. Sonuç olarak bu tez, teknolojik cihazlardan elde edilen verilerin veri madenciliği ve istatistiksel analiz yöntemleriyle birleştirilerek insan yaşam kalitesini artırma potansiyeline sahip olduğunu ortaya koymaktadır. Gelişen teknoloji ile, bu tür analizlerin daha büyük veri setleri üzerinde gerçekleştirilmesi, uyku davranışlarını daha kapsamlı biçimde açıklamaya ve toplum genelinde sağlıklı yaşam bilincini güçlendirmeye katkı sağlayacaktır.