Yıl 2019, Cilt 8 , Sayı 1, Sayfalar 176 - 186 2019-03-12

Yükseköğretim Programı Tercihlerinin İncelenmesinde Karmaşık Ağ Analizi Yaklaşımı
Complex Network Analysis Approach to Examining Undergraduate Program Preferences

Volkan TUNALI [1] , Erdal GÜVENOĞLU [2]


Bu çalışmada, karmaşık ağ analizi teknikleri kullanarak, öğrencilerin yükseköğretim programı tercihlerini analiz ettik. Program tercihleri verisini, kendi geliştirdiğimiz bir web sayfası tarama aracı kullanarak, Yükseköğretim Kurulu tarafından sağlanan YökAtlas portalından topladık. Toplanan ham veriden 622 düğüm ve 6.136 kenara sahip, birlikte tercih edilme ağı olarak adlandırdığımız bir çeşit birliktelik ağı oluşturduk. Cytoscape ve NodeXL araçlarını kullanarak, bu ağ üzerinde keşif türünden kapsamlı bir karmaşık ağ analizi gerçekleştirdik. Çeşitli düğüm merkezilik ölçütleri kullanarak, öğrencilerin diğer programlarla birlikte sıklıkla tercih ettiği en popüler programları tespit ettik. Ayrıca, çeşitli topluluk tespiti yöntemleri kullanarak, ağ içerisinde yerleşik program kümelerini gözlemledik. Son olarak, ağımızı, karşılık gelen rasgele ağ ile karşılaştırmak amacıyla bir yapı analizi gerçekleştirdik ve ağımızın çoğu gerçek hayat ağının sergilediği ortak karakteristik özelliklere sahip olduğunu gösterdik.

In this study, we analyzed undergraduate program preferences of students by using complex network analysis techniques. We collected program preferences data from the YokAtlas portal provided by the Council of Higher Education using a web crawler we developed. We constructed a kind of co-occurrence network we called co-preference network of 622 nodes and 6,136 edges from the collected raw data. We performed a comprehensive exploratory complex network analysis on the co-preference network using Cytoscape and NodeXL tools. Using several node centrality measures, we identified the most popular programs that students frequently preferred together with other programs. In addition, we observed the clusters of programs embedded in the network using several network community detection methods. Finally, we performed a structure analysis to compare our network to a corresponding random network, and we showed that our network had the common characteristic properties that many real-world networks exhibit.

  • ÖSYS. 2018. ÖSYS: Öğrenci Seçme ve Yerleştirme Sistemi. http://www.osym.gov.tr/TR,8832/hakkinda.html (Erişim Tarihi: 30.06.2018).
  • Briggs S., Wilson A. 2007. Which university? A study of the influence of cost and information factors on Scottish undergraduate choice, Journal of Higher Education Policy and Management, 29 (1): 57-72.
  • Daily C.M., Farewell S., Kumar G. 2010. Factors Influencing the University Selection of International Students, Academy of Educational Leadership Journal, 14 (3): 59-75.
  • Abubakar B., Shanka T., Muuka G.N. 2010. Tertiary education: an investigation of location selection criteria and preferences by international students–The case of two Australian universities, Journal of Marketing for Higher Education, 20 (1): 49-68.
  • Ağaoğlu M., Yurtkoru E.S. 2013. A Research on Students' University and Program Preference Criteria, Öneri Dergisi, 10 (40): 115-124.
  • Özgüven N. 2011. Vakıf Üniversitesi Tercihinin Analitik Hiyerarşik Süreci ile Belirlenmesi, Dumlupınar Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, (30): 279-290.
  • YÖK Atlas. 2018. Yükseköğretim Program Atlası. https://yokatlas.yok.gov.tr/ (Erişim Tarihi: 30.06.2018).
  • Salunke S.S. 2014. Selenium Webdriver in Python: Learn with Examples, CreateSpace Independent Publishing Platform. 86s.
  • lxml. 2018. lxml - XML and HTML with Python. https://lxml.de/ (Erişim Tarihi: 30.06.2018).
  • Zweig K.A. 2016. Network Analysis Literacy: A Practical Approach to the Analysis of Networks, Springer-Verlag. 535s. Austria.
  • Tunalı V. 2016. Sosyal Ağ Analizine Giriş, Nobel Akademik Yayıncılık. 200s. Ankara.
  • Shannon P., Markiel A., Ozier O., Baliga N.S., Wang J.T., Ramage D., Amin N., Schwikowski B., Ideker T. 2003. Cytoscape: A Software Environment for Integrated Models of Biomolecular Interaction Networks, Genome Research, 13 (11): 2498-2504.
  • Hansen D.L., Shneiderman B., Smith M.A. 2011. Analyzing Social Media Networks with NodeXL: Insights from a Connected World, Morgan Kaufmann. Boston.
  • Fruchterman T.M.J., Reingold E.M. 1991. Graph Drawing by Force-directed Placement, Software: Practice and Experience, 21 (11): 1129-1164.
  • Erdös P., Rényi A. 1959. On Random Graphs, Publicationes Mathematicae Debrecen, 6: 290-297.
  • Clauset A., Newman M., Moore C. 2004. Finding community structure in very large networks, Physical Review E, 70 (6): 66-111.
  • Wakita K., Tsurumi T. 2007. Finding community structure in mega-scale social networks: [extended abstract], 16th international conference on World Wide Web, pp1275-1276, Banff, Alberta, Canada.
Birincil Dil en
Konular Fen
Bölüm Araştırma Makalesi
Yazarlar

Yazar: Volkan TUNALI (Sorumlu Yazar)
Kurum: MALTEPE ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ
Ülke: Turkey


Yazar: Erdal GÜVENOĞLU
Kurum: MALTEPE ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK VE DOĞA BİLİMLERİ FAKÜLTESİ
Ülke: Turkey


Tarihler

Yayımlanma Tarihi : 12 Mart 2019

Bibtex @araştırma makalesi { bitlisfen448039, journal = {Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi}, issn = {2147-3129}, eissn = {2147-3188}, address = {}, publisher = {Bitlis Eren Üniversitesi}, year = {2019}, volume = {8}, pages = {176 - 186}, doi = {10.17798/bitlisfen.448039}, title = {Complex Network Analysis Approach to Examining Undergraduate Program Preferences}, key = {cite}, author = {TUNALI, Volkan and GÜVENOĞLU, Erdal} }
APA TUNALI, V , GÜVENOĞLU, E . (2019). Complex Network Analysis Approach to Examining Undergraduate Program Preferences. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi , 8 (1) , 176-186 . DOI: 10.17798/bitlisfen.448039
MLA TUNALI, V , GÜVENOĞLU, E . "Complex Network Analysis Approach to Examining Undergraduate Program Preferences". Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 8 (2019 ): 176-186 <https://dergipark.org.tr/tr/pub/bitlisfen/issue/43819/448039>
Chicago TUNALI, V , GÜVENOĞLU, E . "Complex Network Analysis Approach to Examining Undergraduate Program Preferences". Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 8 (2019 ): 176-186
RIS TY - JOUR T1 - Complex Network Analysis Approach to Examining Undergraduate Program Preferences AU - Volkan TUNALI , Erdal GÜVENOĞLU Y1 - 2019 PY - 2019 N1 - doi: 10.17798/bitlisfen.448039 DO - 10.17798/bitlisfen.448039 T2 - Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 176 EP - 186 VL - 8 IS - 1 SN - 2147-3129-2147-3188 M3 - doi: 10.17798/bitlisfen.448039 UR - https://doi.org/10.17798/bitlisfen.448039 Y2 - 2018 ER -
EndNote %0 Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi Complex Network Analysis Approach to Examining Undergraduate Program Preferences %A Volkan TUNALI , Erdal GÜVENOĞLU %T Complex Network Analysis Approach to Examining Undergraduate Program Preferences %D 2019 %J Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi %P 2147-3129-2147-3188 %V 8 %N 1 %R doi: 10.17798/bitlisfen.448039 %U 10.17798/bitlisfen.448039
ISNAD TUNALI, Volkan , GÜVENOĞLU, Erdal . "Complex Network Analysis Approach to Examining Undergraduate Program Preferences". Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi 8 / 1 (Mart 2019): 176-186 . https://doi.org/10.17798/bitlisfen.448039
AMA TUNALI V , GÜVENOĞLU E . Complex Network Analysis Approach to Examining Undergraduate Program Preferences. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2019; 8(1): 176-186.
Vancouver TUNALI V , GÜVENOĞLU E . Complex Network Analysis Approach to Examining Undergraduate Program Preferences. Bitlis Eren Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi. 2019; 8(1): 186-176.