Araştırma projelerinde kümeleme ile çoklu analiz

Abstract

Bu çalışmada, Sakarya Üniversitesi bilgi sisteminde yer alan bilimsel araştırma proje yönetim sistemi üzerinden gerçekleştirilen araştırma projeleri için oluşturulan başvuru taslakları ve gerçekleştirilen başvuruları bu başvuruların değerlendirilme süreçleri incelenmiş ve proje çalışma alanlarına göre kümeleme ile çoklu analiz gerçekleştirilmiştir. Daha önce yapılan araştırma projelerinin başvurularının kabul süreci gerçekleşmeden hatta değerlendirme işleminden sonra red alan projelere ait sağlıklı bir veri kaydı bulunmamakta idi. 2018 yılında sanal ortamda proje oluşturma ve başvuru safhalarına geçiş ile artık proje taslakları ve araştırma projelerine ait başvuruların tüm safhaları kayıt altına alınmaktadır. Proje başvurusu esnasında proje yürütücüsü tarafından anahtar kelimelerin kaydı yapılırken ilgili temel alan ve bilim alanları bilgileri istenmektedir. Başvuruların çalışma alanlarına ait kurumun verdiği destek ve gelecek yatırım alanlarını belirleyen model gösterilmiştir. Kümeleme analizi ile araştırma projelerinin çalışma alanları projelere ait anahtar kelimeler üzerinden belirlenerek veri madenciliği tekniklerinden kümeleme analizi için K-Means, X-Means ve EM (Expectation Maximization) algoritmaları uygulanarak ilgili algoritmaların aralarındaki değerlendirme yapılmıştır.

In this study, the application drafts created for the research projects carried out through the scientific research project management system in the Sakarya University information system and the applications of the applications made were examined and multiple analyzes were performed by clustering according to the project study areas. Before the acceptance process of the applications of previous research projects took place or even after the evaluation process, there was no healthy data record of the projects that were rejected. In 2018, all phases of project drafts and applications for research projects are recorded with the creation of projects and application phases in virtual environment. During the application of the project, information about the basic and science fields are requested when registering the keywords by the project manager. The support provided by the institution regarding the working areas of the applications and the model that determines the future investment areas are shown. With the cluster analysis and the study areas of the research projects, the K-Means, X-Means and EM (Expectation Maximization) algorithms are applied for cluster analysis from data mining techniques and the algorithms are evaluated.