<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
<title>Fakülteler / Faculties</title>
<link href="https://hdl.handle.net/20.500.12619/1" rel="alternate"/>
<subtitle/>
<id>https://hdl.handle.net/20.500.12619/1</id>
<updated>2026-04-04T17:51:50Z</updated>
<dc:date>2026-04-04T17:51:50Z</dc:date>
<entry>
<title>Anomaly Detection in IoT Device Traffic Data Using Deep Learning</title>
<link href="https://hdl.handle.net/20.500.12619/103351" rel="alternate"/>
<author>
<name>Buken, Ayse Betul</name>
</author>
<author>
<name>Akgun, Devrim</name>
</author>
<id>https://hdl.handle.net/20.500.12619/103351</id>
<updated>2026-03-25T14:23:32Z</updated>
<published>2025-06-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Anomaly Detection in IoT Device Traffic Data Using Deep Learning
Buken, Ayse Betul; Akgun, Devrim
The Internet of Medical Things (IoMT) is important in modern healthcare systems by enabling continuous monitoring and data­driven medical services. However, adopting IoMT is associated with cybersecurity challenges due to the different protocols and vulnerabilities to network­based threats. This study examines anomaly detection in IoMT traffic utilizing the CICIoMT2024 dataset, a&#13;
comprehensive benchmark that includes 18 cyberattacks across 40 devices in Wi­Fi, Bluetooth, and MQTT environments. We evaluate machine learning models such as Logistic Regression, Random Forest, AdaBoost, and Deep Neural Networks (DNN). Additionally, we explore deep learning architectures that combine convolutional layers with Long Short­Term Memory (LSTM) units. Our experiments cover a range of model assessments for binary, six­class, and nineteen­class classification tasks. Model performance is measured using standard metrics such as accuracy, precision, recall, and F1­score. This research demonstrates the potential of deep learning to enhance the security of IoMT networks and supports further development of better detection models in the healthcare environment.
</summary>
<dc:date>2025-06-01T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
<entry>
<title>"En Güzel Teklifi Ben Yaptım En Güzel Kızı Ben Kaptım" Dijitalleşme, Narsisizm ve Paketlenmiş Romantizm</title>
<link href="https://hdl.handle.net/20.500.12619/103034" rel="alternate"/>
<author>
<name>Aydın Sevim, Bilgen</name>
</author>
<id>https://hdl.handle.net/20.500.12619/103034</id>
<updated>2025-09-03T12:07:07Z</updated>
<published>2022-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">"En Güzel Teklifi Ben Yaptım En Güzel Kızı Ben Kaptım" Dijitalleşme, Narsisizm ve Paketlenmiş Romantizm
Aydın Sevim, Bilgen
</summary>
<dc:date>2022-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
<entry>
<title>“SAÇMA OLAN AŞKIMIZMIŞ”:  ARABESK VE DEĞİŞEN SEYİRCİ PSİKOLOJİSİ</title>
<link href="https://hdl.handle.net/20.500.12619/103033" rel="alternate"/>
<author>
<name>Sevim, Seçkin</name>
</author>
<author>
<name>Aydın Sevim, Bilgen</name>
</author>
<id>https://hdl.handle.net/20.500.12619/103033</id>
<updated>2025-09-03T11:57:19Z</updated>
<published>2021-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">“SAÇMA OLAN AŞKIMIZMIŞ”:  ARABESK VE DEĞİŞEN SEYİRCİ PSİKOLOJİSİ
Sevim, Seçkin; Aydın Sevim, Bilgen
Ertem Eğilmez (1929-1989), seyircinin nabzını tutma konusunda sıra dışı bir&#13;
yeteneğe sahipti. Eğilmez, sinemacılık kariyerinin ilk yıllarındaki kısa süreli&#13;
bocalamadan sonra Sürtük (1965) filmiyle büyük bir çıkış yakaladı. Bu başarıyı&#13;
1970’li yıllar boyunca sürdürdü. Aile seyircisi sinema salonlarından uzaklaşınca&#13;
Yeşilçam’ın çarkları bu kez lümpen seyircilerin beklentilerini karşılamak için&#13;
dönmeye başladı. 1970’li yılların ikinci yarısına damga vuran yerli seks filmlerinin&#13;
üretimi, 12 Eylül Askerî Darbesi ile birdenbire sona erdi. Ortaya çıkan&#13;
boşluğu arabesk filmler doldurdu. Eğilmez, 1980’li yıllarda müzik ve film piyasasına&#13;
hâkim olan arabesk furyasını son filmi Arabesk’te (1989) kıyasıya eleştirdi.&#13;
Bu çalışmada, Arabesk filmi sinemasal söylem çözümlemesi yöntemiyle&#13;
incelenmiştir. Çalışmanın amacı, Arabesk filminin, seyir zevki gelişmiş, arabesk&#13;
kültüre ve Yeşilçam melodramlarına mesafeli duran potansiyel bir seyirci kitlesini&#13;
açığa çıkardığını ortaya koymaktır. Yeşilçam’ın sonunu ilan eden Arabesk&#13;
filmi, yeni bir sinemanın ve yeni bir seyirci psikolojisinin miladı olur. Geçmişte&#13;
ebeveynlerinin gözyaşı döktüğü hikâyelere kahkahalarla gülen bu seyirci, klasik&#13;
Yeşilçam seyircisinden oldukça farklıdır. Mağduriyet söylemini ve kendine&#13;
acımayı reddetme, fail olma ve kendi sorunlarını çözebilme bu seyirci kitlesinin&#13;
temel psikolojik özellikleridir.
</summary>
<dc:date>2021-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
<entry>
<title>“Come to Beşiktaş” İletişim Kampanyası: Mem Yaratımı ve Üreten Tüketicilik</title>
<link href="https://hdl.handle.net/20.500.12619/103032" rel="alternate"/>
<author>
<name>Aydın Sevim, Bilgen</name>
</author>
<id>https://hdl.handle.net/20.500.12619/103032</id>
<updated>2025-09-03T11:57:14Z</updated>
<published>2019-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">“Come to Beşiktaş” İletişim Kampanyası: Mem Yaratımı ve Üreten Tüketicilik
Aydın Sevim, Bilgen
Mem (meme), dijital kültürdeki popüler&#13;
kavramlardan biridir. Görsel, işitsel ve sözel mesaj bombardımanı altındaki&#13;
kitleler için ambalajlanan memler dikkat ekonomisinin bir enstrümanı olarak&#13;
kullanılmaktadır. Yirmi birinci yüzyılda alıcının dikkatine sunulan enformasyon&#13;
bolluğu karşısında dikkat yeni bir ölçü birimi olarak tanımlanmakta ve iletişim&#13;
profesyonelleri dikkatin peşinden gitmektedir. YouTube,&#13;
Instagram, Facebook ve Twitter gibi aktif sosyal&#13;
ağ sitelerinde paylaşılan memlerin her biri,&#13;
kullanıcıların dikkatini yakalamak için rekabet etmektedir. Bu sayede önemsiz&#13;
veri statüsünden kurtulmaktadırlar. Spor, güçle ilgili memlerin&#13;
üretildiği rekabet alanlardan biridir. Özellikle futbol milyonlarca dolarlık&#13;
bir endüstri olarak güçlü mem üretimini harekete geçirir. Bu çalışmada,&#13;
Beşiktaş futbol takımı taraftarlarınca 2017 yılında başlatılan ve 1,2 milyar&#13;
kullanıcıya ulaşan “Come to Beşiktaş” (Beşiktaş’a gel) memlerinin doküman&#13;
analizi yapılmaktadır. Taraftarların bulduğu bir fikirle başlayıp Beşiktaş&#13;
yönetiminin ve iletişim profesyonellerinin katkısıyla bir iletişim kampanyasına&#13;
dönüştürülen bu mem yaratım süreci, Web 2.0 ortamında kullanıcı tarafından&#13;
üretilen içeriğin markalar üzerindeki etkisini gösterir. “Come to Beşiktaş”;&#13;
Facebook, Instagram, Twitter ve YouTube paylaşımlarından oluşan zengin bir mem&#13;
havuzu (mempleks) yaratmıştır. Bu&#13;
çalışmanın amacı; söz konusu kaynaklardan amaçlı örneklem yaklaşımıyla seçilen&#13;
memler aracılığıyla, taraftarın niçin üreten tüketici (prosumer) olarak konumlandırıldığını, iletişim tekniklerinin&#13;
kullanımını nasıl etkilediğini ve memlerin dijital platformda dikkati yakalamak&#13;
üzere nasıl cazip bir araca dönüştüğünü incelemektir.
</summary>
<dc:date>2019-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
</feed>
