Clustering of the OECD Countries in terms of Quality of Democracy Indicators

Year 2021, Volume: 18 Issue: Yönetim ve Organizasyon Özel Sayısı, 1365 - 1393, 10.07.2021

Ezgi Dilan Urmak Akçakaya Nuri Ömürbek

Abstract

Clustering analysis is one of the multivariate analysis techniques that allow objects to be divided into different groups. In the cluster analysis, which presents summary information to the researcher, objects that share similar characteristics take place in the same group. In this study, OECD countries have been clustered in terms of quality of democracy indicators by cluster analysis. The study is aimed to determine the position of Turkey among OECD countries. The data set used in the study is obtained from the Sustainable Governance Indicators (SGI 2019) report published by the Bertelsmann Stiftung Foundation. OECD countries are clustered in terms of four democracy indicators: human rights and political free-doms, the electoral process, the rule of law and access to information. The weights of these four indicators are calculated using the CRITIC (CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) method and this weighted data set is used in cluster analysis. In the clustering analysis performed using Cascade K-Means algorithm, one of the partitional-based clustering algorithms, countries are divided into four groups. Turkey has taken place in the same cluster with Hungary and Mexico. Discriminant analysis is applied to the clustering results in order to test the clustering results. 100% correct classification rate is obtained by discriminant analysis.

Keywords

Cluster Analysis, Cascade K-Means, Discriminant Analysis, Critic, Quality of Democracy

OECD Ülkelerinin Demokrasi Kalitesi Göstergeleri Açısından Kümelenmesi

Abstract

Kümeleme analizi, nesnelerin farklı gruplara ayrılmasını sağlayan çok değişkenli analiz tekniklerinden biridir. Araştırmacıya özet bilgi sunan kümeleme analizinde, birbirine ben-zer özellikleri paylaşan nesneler aynı grupta yer almaktadır. Bu çalışmada, OECD ülkeleri demokrasi kalitesi göstergeleri yönünden kümeleme analizi ile kümelenmiştir. Çalışmada Türkiye’nin OECD ülkeleri arasındaki konumunun belirlenmesi amaçlanmıştır. Çalışmada kullanılan veri seti, Bertelsmann Stiftung Vakfı’nın yayınladığı Sürdürülebilir Yönetişim Göstergeleri (SGI 2019 - Sustainable Governance Indicators) raporundan oluşturulmuştur. OECD ülkeleri insan hakları ve siyasi özgürlükler, seçim süreci, hukukun üstünlüğü ve bilgiye erişim olmak üzere dört demokrasi göstergesi açısından kümelenmiştir. Bu dört göstergenin ağırlıkları, CRITIC (CRiteria Importance Through Intercriteria Correlation) yöntemi ile hesaplanmış ve kümeleme analizinde bu ağırlıklandırılmış veri seti kullanılmıştır. Bölümleyici temelli kümeleme algoritmalarından biri olan Cascade K-Means algoritması kullanılarak gerçekleştirilen kümeleme analizinde, ülkeler dört gruba ayrılmıştır. Türkiye, Macaristan ve Meksika ile aynı kümede yer almıştır. Kümeleme sonuçlarının test edilmesi amacıyla kümeleme sonuçlarına diskriminant analizi uygulanmıştır. Diskriminant analizi ile %100 doğru sınıflandırma oranı elde edilmiştir.

Keywords

Kümeleme Analizi, Cascade K-Means, Diskriminant Analizi, Critic, Demokrasi Kalitesi

References

• da, A. A. (2011). Kümeleme analizi ile AB ülkeleri ve Türkiye’nin Sürdürülebilir kalkınma açısından değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 29, 1–11.
• Adalı, E. A. ve Işık, A. T. (2017). Critic and Maut Methods for the contract manufacturer selection problem. European Journal of Multidisciplinary Studies, 5(2), 93–101.
• Afşar, Ö. A. (2017). Nitelikli Demokrasiden demokratik konsolidasyona demokrasi yaklaşımları. International Journal of Academic Value Studies, 3(12), 192–208.
• Afşar, Ö. A. (2019). Nitelikli demokrasi bağlamında demokrasi ve e-demokrasi ilişkisi. International Journal of Management Economics and Business, 15(4), 1101–1118.
• Aggarwal, C. C. (2014). An ıntroduction to cluster analysis. C. C. Aggarwal ve C. K. Reddy (Ed.), Data Clustering Algorithms and Applications içinde , Boca Raton: CRC Press.
• Akbulut, O. Y. (2019). CRITIC ve EDAS Yöntemleri ile İş Bankası’nın 2009-2018 yılları arasındaki performansının analizi. Ekonomi, Politika & Finans Araştırmaları Dergisi, 4(2), 249–263.
• Akçakaya, O. (2020). Seçilmiş üniter sistemlerde yerel özerklik: Fransa ve Türkiye’nin mukayeseli incelenmesi. H. Reyhan ve A. Satır Reyhan (Ed.), Sürdürülebilirlik/Kentbilim Fotoğrafları Tarih-Kültür-Yönetim-Çevre içinde . Ankara: Palme Yayınevi.
• Akçakaya, O. ve İnan, C. T. (2020). Parti kimliği algısı: Ardahan ili örneğinde lisansüstü öğrencileri üzerine bir araştırma. İ. Kurtbaş (Ed.), Ardahan Değerlemeleri 2 içinde . Ankara: Nobel.
• Akkan Güngör, F. (2017). Meksika’da Kurumsal Devrim Partisi ve istikrar arayışı. Gazi Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 4(10), 191–206.
• Akkaya, M. (2018). Ekonomik özgürlük, demokrasi kalitesi, insani gelişmişlik ve yolsuzluk algısı ile finansal piyasalar arasındaki ilişkinin analizi. ArelEysad, 3(1), 15–24.
• Altman, D. and Pérez-Liñán, A. (2002). Assessing the quality of democracy: freedom, competitiveness and participation in eighteen latin american countries. Democratization, 9(2), 85–100.
• Anderberg, M. R. (1973). Cluster analysis for applications. New York: Academic Press.
• Berberoğlu, B. (2010). Bilgi toplumu ve bilgi ekonomisi oluşturma yolunda Türkiye ve Avrupa Birliği. Marmara Üniversitesi İİBF Dergisi, 29(2), 111–131.
• Bose, S., Pal, A., SahaRay, R. and Nayak, J. (2015). Generalized quadratic discriminant analysis. Pattern Recognition, 48(8), 2676–2684.
• Bühlmann, M., Merkel, W., Müller, L. and Weßels, B. (2012). The democracy barometer: A New instrument to measure the quality of democracy and its potential for comparative research. European Political Science, 11(4), 519–536.
• Büyükbaş, H. (2013). Japon siyasal sisteminin gelişimi üzerine bir inceleme (1868-2003). SDÜ Fen Edebiyat Fakültesi Sosyal Bilimler Dergisi, 28, 43–73.
• Çakmak, Z. (1999). Kümeleme analizinde geçerlilik problemi ve kümeleme sonuçlarının değerlendirilmesi. Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 3, 187–205.
• Calinski, T. ve Harabasz, J. (1974). A dendrite method for cluster analysis. Communications in Statistics - Theory and Methods, 3(1), 1–27.
• Cemaloğlu, N. ve Duykuluoğlu, A. (2020). Sosyal Bilimlerde veri madenciliği. Ankara: Pegem Akademi.
• Chawla, D. ve Joshi, H. (2017). Consumer perspectives about mobile banking adoption in India – A cluster analysis. International Journal of Bank Marketing, 35(4), 616–636.
• Chayangkoon, N. and Srivihok, A. (2016). Two step clustering model for k-means algorithm. Proceedings of the Fifth International Conference on Network, Communication and Computing - ICNCC ’16 içinde (ss.213–217). York: ACM Press.
• Ćurlin, T., Bach, M. P. and Miloloža, I. (2020). Presentation skills of business and economics students: Cluster analysis. Croatian Review of Economic, Business and Social Statistics, 6(2), 27–42.
• Dağ, O. ve Karaatlı, M. (2020). Resort otellerin kümeleme analizi ile incelenmesi: Antalya ili örneği. Süleyman Demirel Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 36, 200–232.
• Demircioğlu, M. ve Coşkun, İ. T. (2018). CRITIC-MOOSRA yöntemi ve UPS seçimi üzerine bir uygulama. Ç.Ü. Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 27(1), 183–195.
• Diakoulaki, D., Mavrotas, G. and Papayannakis, L. (1995). Determining objective weights in multiple criteria problems: The critic method. Computers & Operations Research, 22(7), 763–770.
• Diamond, L. J. ve Morlino, L. (2004). The quality of democracy: An overview. Journal of Democracy, 15(4), 20–31.
• Egbueri, J. C. (2020). Groundwater quality assessment using Pollution Index of Groundwater (PIG), Ecological Risk Index (ERI) and Hierarchical Cluster Analysis (HCA): A case study. Groundwater for Sustainable Development, 10, 1–8.
• Eisenbeis, R. A. (1978). Problems in applying discriminant analysis in credit scoring models. Journal of Banking & Finance, 2(3), 205–219.
• Eren, H. ve Ömürbek, N. (2019). Türkiye’nin sağlık göstergeleri açısından kümelenmesi ve performans analizi. Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, 11(29), 421–452.
• Erten Tatlı, C., Atalan Ergin, D. ve Demir, E. (2016). PISA 2012 türkiye verilerine göre öğrencilerin matematik kaygısının sınıflandırıcıları. İlköğretim Online, 15(2), 696–707.
• Fisher, R. A. (1936). The use of multiple measurements ın taxonomıc problems. Annals of Eugenics, 7(2), 179–188.
• Fuchs, D. and Roller, E. (2018). Conceptualizing and measuring the quality of democracy: The citizens’ perspective. Politics and Governance, 6(1), 22–32.
• Gezer, M. A., Uzgören, E. ve Elevli, B. (2015). Çok değişkenli istatistiksel yöntemlerle Türkiye ve AB ülkelerinin Ar-Ge ve inovasyon göstergeleri yönünden sınıflandırılması. 3rd Internatıonal Symposıum On Innovatıve Technologıes In Engıneerıng And Scıence içinde (s.548–555). 3-5 Haziran. Valencia-Spain.
• Ghorabaee, M. K., Amiri, M., Zavadskas, E. K. and Antuchevičienė, J. (2017). Assessment of third-party logistics providers using A CRITIC–WASPAS approach with ınterval Type-2 Fuzzy Sets. Transport, 32(1), 66–78.
• Giray, S. (2013). Ülkelerin turizm istatistikleri bakımından farklı kümeleme analizi metotları ile sınıflandırılması ve Türkiye’nin bu oluşumdaki yeri. International Conference On Eurasian Economies içinde (s.695–704). 17-18 September. St. Petersburg - Russia.
• Han, J., Kamber, M. and Pei, J. (2012). Data mining: Concepts and techniques (Third Edit.). Elsevier (A volume in The Morgan Kaufmann Series in Data Management Systems).
• Herand, D. (2017). Kümeleme analizi. U. Çelik, E. Akçetin ve M. Gök (Ed.), Rapidminer ile Uygulamalı Veri Madenciliği içinde (s.149–174). İstanbul: Pusula.
• Heywood, A. (2017). Siyaset (18. Baskı.). Ankara: Adres Yayınları.
• Jahan, A., Mustapha, F., Sapuan, S. M., Ismail, M. Y. and Bahraminasab, M. (2012). A framework for weighting of criteria in ranking stage of material selection process. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 58, 411–420.
• Kalaycı, Ş. (2014). Ayırma analizi. Ş. Kalaycı (Ed.), SPSS Uygulamalı Çok Değişkenli İstatistik Teknikleri içinde (6. Baskı.). Ankara: Asil Yayın.
• Karaatlı, M., Karataş, T. ve Ömürbek, N. (2020). Ülkelerin insani özgürlük endeksine göre kümelenmesi. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 20(3), 271–286.
• Kazan, H. ve Özdemir, Ö. (2014). Financial performance assessment of large scale conglomerates via TOPSIS and CRITIC Methods. International Journal of Management and Sustainability, 3(4), 203–224.
• Klecka, W. R. (1980). Discriminant analysis. London: SAGE.
• Kontacı, E. (2010). Demokrasi tartışmalarında sınır aşan bir kavramlaştırma denemesi: “Kırılgan Demokrasiler” ve Belçika örneği. Ankara Üniversitesi Hukuk Fakültesi Dergisi, 59(3), 467–492.
• Köse, İ. (2018). Veri madenciliği teori uygulama ve felsefesi. (G. Silahtaroğlu, Ed.). İstanbul: Papatya Yayıncılık Eğitim.
• Kumar, S. (2020). Use of cluster analysis to monitor novel Coronavirus-19 ınfections in maharashtra, India. Indian Journal of Medical Sciences, 72(2), 44–48.
• Li, K., Ma, Z., Robinson, D., Lin, W. and Li, Z. (2020). A data-driven strategy to forecast next-day electricity usage and peak electricity demand of a building portfolio using cluster analysis, cubist regression models and particle swarm optimization. Journal of Cleaner Production, 273, 1–17.
• Molano-González, N., Rojas, M., Monsalve, D. M., Pacheco, Y., Acosta-Ampudia, Y., Rodríguez, Y. and Anaya, J.-M. (2019). Cluster analysis of autoimmune rheumatic diseases based on autoantibodies. New ınsights for polyautoimmunity. Journal of Autoimmunity, 98, 24–32.
• Munck, G. L. (2016). What is democracy? A reconceptualization of the quality of democracy. Democratization, 23(1), 1–26.
• Nguyen, T. K. L., Le, H. N., Ngo, V. H. and Hoang, B. A. (2020). CRITIC method and grey system theory in the study of global electric cars. World Electric Vehicle Journal, 11(4), 1–15.
• O’Donnell, G. A. (2004). The quality of democracy: Why the rule of law matters. Journal of Democracy, 15(4), 32–46.
• Özalp, O. N. (2008). Türkiye demokrasilerin neresinde? Demokrasi tiplemeleri ışığında Türkiye örneğine yeni bir bakış denemesi. İÜHFM, C. LXVI, 2, 129–162.
• Özdemir, Y., Şimşek, U. ve Aktaş, E. (2006). Demokrasi üzerine. Atatürk Üniversitesi Kazım Karabekir Eğitim Fakültesi Dergisi, 14, 259–269.
• Özgen, H. G. (2019). İç göç verilerini kullanarak kümeleme analizinde elde edilen kümelerin geçerliliğinin sınanması. Yüksek Lisans Tezi. Gazi üniversitesi. Fen Bilimleri Enstitüsü. Ankara.
• Pala, F. (2020). Ekonomik özgürlüğün borsa performansı üzerindeki etkisinde demokrasi indeksinin aracı rolü. Gümüşhane Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Elektronik Dergisi, 11, 132–146.
• Pasin, Ö. ve Ankaralı, H. (2016). Sağlık alanında yapılan araştırmalarda kümeleme algoritmalarının kullanımı: Bir uygulama. Turkiye Klinikleri Journal of Medical Sciences, 36(1), 40–52.
• Peng, X., Zhang, X. and Luo, Z. (2020). Pythagorean fuzzy MCDM method based on CoCoSo and CRITIC with score function for 5G ındustry evaluation. Artificial Intelligence Review, 53(5), 3813–3847.
• Pohar, M., Blas, M. and Turk, S. (2014). Comparison of logistic regression and linear discriminant analysis: A simulation study. Metodološki Zvezki, 1(1), 143–161.
• Rençber, Ö. F. (2019). Veri madenciliğinde kullanılan kümeleme algoritmalarının karşılaştırılması üzerine bir inceleme. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 7(3), 1671–1685.
• Ulutaş, A. (2018). CRITIC VE EVAMIX yöntemleri ile bir işletme için dizüstü bilgisayar seçimi. Journal of International Social Research, 11(55), 881–887.
• Wang, D. and Zhao, J. (2016). Design optimization of mechanical properties of ceramic tool material during turning of ultra-high-strength steel 300M with AHP and CRITIC method. The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 84(9–12), 2381–2390.
• Wu, H.-W., Zhen, J. and Zhang, J. (2020). Urban rail transit operation safety evaluation based on an improved CRITIC method and Cloud model. Journal of Rail Transport Planning & Management, 16, 1–13.
• Yıldırım, Y. (2019). Krizden demokratik çıkış: İzlanda siyasetinde 2008-2017 arası gelişmeler. Sosyoekonomi, 27(39),187–203.
• Zhao, Q., Basher, Z. ve Costello, M. J. (2020). Mapping near surface global marine ecosystems through cluster analysis of environmental data. Ecological Research, 35(2), 327–342.
• Žižović, M., Miljković, B. and Marinković, D. (2020). Objective methods for determining criteria weight coefficients: A modification of the Crıtıc method. DecisionMaking:Applicationsin Management andEngineering, 3(2), 149–161.