Proje Yönetiminde Yapay Zeka Tabanlı Paydaş Analizi Konusu Üzerine Araştırma ve Öneriler

Year 2021, Volume: 4 Issue: 1, 1 - 6, 30.06.2021

Gamzenur Yıldırım , Funda Şahiner

Abstract

Projelerin başarıya ulaşmasında birçok faktör gibi paydaşların katkılarının modellenmesi ve analiz edilmesi önemli bir rol oynamaktadır. Bu makale çalışmasında proje yönetiminde paydaş analizi konusunda geliştirilen yeni bir yöntem sunulmaktadır. Paydaş analizine kaynaklık eden niteliklerin belirlenmesinde uluslararası proje yöntemi kurumunun yayınladığı standartlar dikkate alınmıştır. Geliştirilen yöntemde yapay sinir ağı tabanlı bir paydaş analizi aracı önerilmektedir. Önerilen yöntemin test edilmesi için örnek bir projeye ait veri seti üzerinden paydaşlara ait veriler analiz edilmiştir. Analiz sonuçları geliştirilen yapay sinir ağları tabanlı yöntemin başarılı bir performansa sahip olduğuna işaret etmektedir.

Keywords

Proje, Proje Yönetimi, Paydaş Analizi, Paydaş Yönetimi, Yapay Zeka

Supporting Institution

Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu

Project Number

1919B011903604

Thanks

Bu çalışmanın konusunun belirlenmesinde ve hazırlanma sürecinin her aşamasında değerli bilgilerini ve zamanını benden esirgemeyerek her fırsatta çalışmamla yakından ilgilenen, eleştirileriyle yol gösteren danışman hocamız Prof. Dr. Hamdi Tolga KAHRAMAN’ a teşekkür ve minnetlerimizi özellikle belirtmek istiyoruz.

Research and Recommendations on Artificial Intelligence Based Stakeholder Analysis in Project Management

Abstract

Modeling and analyzing the contributions of stakeholders, like many factors, plays an important role in the success of projects. In this article, a new method developed for stakeholder analysis in project management is presented. The standards published by the international project method institution were taken into account in determining the qualifications that are the source of the stakeholder analysis. In the developed method, an artificial neural network based stakeholder analysis tool is proposed. In order to test the proposed method, stakeholder data was analyzed over a data set of a sample project. The results of the analysis indicate that the developed artificial neural network based method has a successful performance.

Keywords

Project, Project Management, Stakeholders Analysis, Stakeholders Management, Artificial Intelligence

Project Number

1919B011903604

References

• Elmas, Ç, Elmas, A. (2018). Uluslararası Standartlara Göre Proje Yönetimi (3). Ankara: Seçkin Yayıncılık
• Yazıcı, A.C.-Ögüş, E.- Ankaralı, S.- Canan, S.- Ankaralı, H.- Akkuş, Z. (2007), Yapay Sinir Ağlarına Genel Bakış, Türkiye Klinikleri Med. Sci.
• Project Management Institute. (2017).A guide to the project management body of knowledge (PMBOK® guide)(6th ed.). Newtown Square, PA Project Management Institute
• Ünal, M , Ünal, Z . (2015). Proje Yönetiminde Paydaş İlişkilerinin Rolü Ve Önemi. Selçuk İletişim , 8 (4) , 90-103 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/josc/issue/19030/201101
• Forman, J. B. & Discenza, R. (2012). Got stake?: (Holder) management in your project. Paper presented at PMI® Global Congress 2012—North America, Vancouver, British Columbia, Canada. Newtown Square, PA: Project Management Institute.
• Halisdemir Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi , 7 (1) , 1-13 . Doı: 10.28948/Ngumuh.383709
• Kahraman, H. T., Sagiroglu, S., & Colak, I. (2016). Novel user modeling approaches for personalized learning environments. International Journal of Information Technology & Decision Making, 15(03), 575-602.
• Elias, A. A., Cavana, R. Y., & Jackson, L. S. (2002). Stakeholder analysis for R&D project management. R&D Management, 32(4), 301-310.
• Jepsen, A. L., & Eskerod, P. (2009). Stakeholder analysis in projects: Challenges in using current guidelines in the real world. International Journal of Project Management, 27(4), 335-343.
• Missonier, S., & Loufrani-Fedida, S. (2014). Stakeholder analysis and engagement in projects: From stakeholder relational perspective to stakeholder relational ontology. International Journal of Project Management, 32(7), 1108-1122.
• Yang, R. J. (2014). An investigation of stakeholder analysis in urban development projects: Empirical or rationalistic perspectives. International Journal of Project Management, 32(5), 838-849.
• de Oliveira, G. F., & Rabechini Jr, R. (2019). Stakeholder management influence on trust in a project: A quantitative study. International Journal of Project Management, 37(1), 131-144.
• Coşkun, C., & Baykal, A. (2011). Veri madenciliğinde sınıflandırma algoritmalarının bir örnek üzerinde karşılaştırılması. Akademik Bilişim, 2011, 1-8.
• Ahmadi, A., Kerachian, R., Rahimi, R., & Skardi, M. J. E. (2019). Comparing and combining Social Network Analysis and Stakeholder Analysis for natural resource governance. Environmental Development, 32, 100451. Pandi-Perumal, S. R., Zeller, J. L., Parthasarathy, S., Freeman, R. E., & Narasimhan, M. (2019). Herding cats and other epic challenges: Creating meaningful stakeholder engagement in community mental health research. Asian journal of psychiatry.
• Gül, N , Arıcı, N . (2018). Karınca Kolonisi Algoritması ile Yazılım Proje Takvimi Oluşturma . Journal of New Results in Engineering and Natural Sciences , (8) , 38-47 . Retrieved from https://dergipark.org.tr/tr/pub/jrens/issue/49735/637739
• Berrocal J., Garcia-Alonso J., Murillo J.M. Lean Management of Software Processes and Factories Using Business Process Modelling Techniques. University of Extremadura (2010)
• Kahraman, H. T. (2016). A novel and powerful hybrid classifier method: Development and testing of heuristic k-nn algorithm with fuzzy distance metric. Data & Knowledge Engineering, 103, 44-59.
• Tosun, S. (2007). Sınıflandırmada yapay sinir ağları ve karar ağaçları karşılaştırması: Öğrenci başarıları üzerine bir uygulama(Doctoral dissertation, Fen Bilimleri Enstitüsü).
• KORKMAZ, G. YAPAY ZEKÂ YÖNTEMLERİYLE SINIFLANDIRMA VE FİNANS SEKTÖRÜNDE BİR UYGULAMA. Akademik Yaklaşımlar Dergisi, 11(2), 91-109.
• Yilmaz, C., Kahraman, H. T., & Söyler, S. (2018). Passive mine detection and classification method based on hybrid model. IEEE Access, 6, 47870-47888.
• Arslan, F.,(2019),’Yapay Zekâ Tabanlı Büyük Veri Yönetim Aracının Tasarımı ve Uygulaması’, Karadeniz Teknik Üniversitesi Lisans Bitirme Tezi.
• Yıldırım, G. & Şahiner, F.,(2019),’Yapay Zekâ Tabanlı Paydaş Analizi Aracının Tasarımı ve Uygulaması’, Karadeniz Teknik Üniversitesi Lisans Bitirme Tezi.