ÖZET

Bu çalışma somatizasyon ve duygusal öz farkındalık kavramları üzerinden makine öğrenmesi yöntemlerinden biri olan gözetimli öğrenmenin sınıflandırma algoritmaları ile bireylerin şiddet mağduriyetlerinin tahmin edilmesi amacını taşımaktadır.

Çalışma 149 (%27) erkek ve 403 (%73) kadın olmak üzere toplam 552 katılımcıdan oluşmaktadır. Araştırmada veri toplama araçları olarak Kişisel Bilgi Formu, Somatizasyon Ölçeği ve A Duygusal Öz Farkındalık Ölçeği-10 (A-DÖFÖ-10) kullanılmıştır. Makine öğrenmesinde sıkça kullanılan sınıflandırma algoritmalarından K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makineleri, Naive Bayes ve Lojistik Regresyon kullanılmış; ilgili sınıflayıcıların performans karşılaştırması model başarım ölçütlerine göre yapılmıştır.

Doğruluk ve f1-skoru değerleri göz önüne alındığında en iyi sınıflama performansı 0.74 doğruluk ve 0.82 f1-skoru değeri ile Lojistik Regresyondan elde edilmiştir.

Bu doğrultuda somatizasyon ve duygusal öz farkındalık kavramları üzerinden makine öğrenmesi yöntemleri ile bireylerin şiddet mağduriyetlerinin belirli bir doğruluk oranında tahmin edilebildiğini söylemek mümkündür.