Kullanıcı:Hibedeger/2.Bilişimsel erişim (computational access)

Bilişimsel Erişim Algoritmalar aracılığı ile arama motorların kullanıcı yerine karar verme mekanizmasıdır. "Makine teknolojisi" olarak adlandırılabilir.[1]

Bilgiye, Ürüne, Objeye, Tez ve Makaleye erişim sağlandığında en doğru olan materyali kullanıcı için algoritmalar aracılığı ile işlenmesi ve anlamlandırılması sürecine denir. Bu kavramın en belirgin örneği platform ya da online satış sitesini kullanırken, daha önceki gezi verilerinizin kullanılarak benzer ürünleri ya da içeriklerin reklamların meydana getirilmesidir. Büyük veri sayesinde erişilmek istenen bilgiye ulaşma zorluğu artığından veriler arasında seçim şansı sunmaktadır. Dar kapsamlı bir arama sonucu veya erişilmek istenen bilgiye hızlı bır şekilde ulaşma fırsatı sunmaktadır. Pek çok eylemi algoritmalara dayalı olarak yapabilmektedir ve akış hızı fazladır.

Entelektüel erişim: Günümüz teknolojisi koşulları ile yapılan birçok eylem gerçekleşmemektedir. Entelektüel Erişime dayanan bilginin akış hızı yavaştır. Kullanıcı katalog kayıtlarını, Makale özetlerini veya en yakın seçenekleri analiz edememektedir. Arama Sonuçlar ve verileri inceleyerek arama sonucunun göre kullanıcının kendinin karar vermesine olumlu ya da olumsuz bir yargıda bulunma yetkisi kullanıcıdadır.[2]

Sosyal Medya ve İnternet Ağı üzerinde yapılan aramalar ve incelemeler sonucunda; telefon, bilgisayar ve tablet üzerinde araştırdığınız ya da internet sitesinde beğendiğimiz bir çok Ürün, daha sonra başka sitelere girdiğimizde reklam ya da bildirim şeklinde gönderip kişilere ulaşılabilmektedir.

Değerlendirme

Kuş Tüyü mont arayan bir kullanıcı arama motoru üzerinde bir defa kuş tüyü mont taraması yapınca o süre zarfında etiket özelliklerinde kuş tüyü mont ibaresi bulunmayan içerikleri ekrana yansıtılmıyor. Sadece içerisinde kuş tüyü mont ibaresi geçen içerikleri çıkmaktadır. Arama motoru tarafından belirli algoritmalar tarafından kullanıcının yazdığı kelime grubundan dolayı sadece bu ürünü aradığını karar verip sadece bu içeriği çıkarmaktadır. Kullanıcı ihtiyacı doğrultusunda kuş tüyü uyku tulumu, iç ceket, yelek veya gündelik giyilen tulumda kullanıcının ihtiyacını karşılayabilir fakat ürünler ekrana çıkmamaktadır.

Faydaları

Bu tür yayıncıların ve bilgi üreten firmaların bu kadar büyük bilgi içerikleri içerisinde sadece ilgililer ve ilgili olmayanlar olarak sınıflandırıp sunulmaktadır. Kullanıcıya zaman kazandırmaktadır ve daha çok üretim yapmasına olanak sağlamaktadır. Üst veri ve Metadata sistemleri tarafından incelenen haber bilgi ve ilgili konular kullanıcının ilgisine daha önce tıkladığı haber gibi içeriklere göre belirleyip kullanıcının istekleri doğrultusunda kullanıcıya daha fazla içerik erişim sağlamış olur. Entelektüel erişimi baz alacak olursak ; üst verilere ulaşmak , bilgiye ulaşmak çok zordur. Bilişimsel Erişim; erişilen içerik zaman ve mekândan daha hızlı erişim sağlamaktadır ve daha fazla içerik sunmaktadır. Araştırma görevlisi, Öğrenci, Akademik Personel ve Üniversite Çalışanları veri toplama aşamasında bilgi arama davranışı hakkında bilgiye sahip değillerdir. ihtiyaç duydukları materyali bilmedikleri ya da materyallere dair anahtar kelimeleri kodlamadıkları için veri toplamaları çok zor bir durum haline gelebiliyor. bu aşamada, Bilişimsel Erişim yöntemi etkinleşmektedir. Sözcük ile tarama yaptıklarında araştırma yaptıkları konu veya materyal hakkında her bilgiyi elde edebilecek konuma gelebiliyor. Herhangi bir kaynak veya doküman içerisinde bulunan kaynakçaya erişim sağlayabilmektedir. Yazar tarafından yayımlanan ya da yayınlanmış bir makale veya yazı bilişimsel erişim acısından depolanabiliyor ve daha sonradan tekrar yazar tarafından inceleme şansı verilebiliyor Makalenin tam metnine Bilişimsel Erişimi mümkün hale getirmek önemlidir. Algoritmaların aracılığı ve anahtar kelimelerin yardımı ile makalenin, aradığınız konu hakkında ilgili olup olmadığına karar verme mekanizmasıdır. Ambargo aracılığı ile erişimin engellenmesi sadece entelektüel erişim ile geçerlidir ve ambargo süresi bittikten sonra entelektüel erişime izin verilmemektedir. Yayıncılar; yazarlardan istek almaları durumunda değerlendirip, olumlu ya da olumsuz sonuç alabilmektedir. Veri Madenciliği

İçinde bulunduğumuz teknoloji çağında artan bilgi ile ihtiyaç duyulan bilgiye erişim bilgi keşfi olarak adlandırdığımız bir takım dizi bilimleri ortaya çıkmıştır. bu dizi bilimlerinin tamamına veri madenciliği denir. Büyük verilerin oluşmasıyla bunları depolamak için kullanılan veri tabanları ortaya çıkmıştır. Veri tabanlarında doğruluk ve kullanıma hazır bilgiler bulunmaktadır. Bu bilgilerin kurum ve işletmelerde karar verme mercii olarak kullanılır. Büyük veriler içerisinde en doğru bilgiye erişmek ve bunu kullanmak için önemli bir aşamadır. Veri tabanlarında olağan bilgiye yararlı ve kullanılabilir olarak kullanıcıya eriştirme işlemidir. bilgi keşfi; veri madenciliği ile aynıdır. veri içindeki örüntüleri bulur. Örüntü, veri içindeki herhangi bir yapıdır. basit çaplı aramalar veri madenciliği sayılmamaktadır. veri tabanları içerisinde bulunan gizli, önemli önceden keşfedilmeyen yararlı bilgiler olmalıdır.[3]

Veri Madenciliği(Data Mining): Büyük miktarda veri içinden, gelecekle ilgili tahmin yapmamızı sağlayacak bağıntı ve kuralların aranmasıdır. (Knowledge Discovery in Databases)Madenciliği(Data Mining): Büyük miktarda veri içinden, gelecekle ilgili tahmin yapmamızı sağlayacak bağıntı ve kuralların aranmasıdır. (Knowledge Discovery in Databases). Veri tabanı analizi ve karar verme desteği sağlar. pazar araştırması müşteriler arası etkileşim ve sepet analizi bunlardan biridir. kalite kontrolü rekabet analizi öngörü, belgeler arsı benzerlik sorgulama sonuçları benzerlik göstermesi[4]

Bilişimsel Analiz

Bilişsel yapı ve algılama bilişi oluşturmaktadır Bilişsel yapıyı, herhangi bir öğrenme durumunda bilgiyi oluşturan unsurları düzenleyen ve tutan zihinsel şema, çatı olarak da tanımlamak mümkündür Ausubel (1963:217).[5] bu yapı kullanıcının ihtiyacı doğrultusunda bilgiyi öğrenme ve zihinde tutma becerisi denebilir. Veri tabanlarında bulunan net doğru bilgiyi barındırmaktadır. bilişsel yapıda hiyerarşik olarak daha geniş kapsamlı aramalar ve hizmetler sunmaktadır. Genel olarak veri tabanlarında bulunan en çok kullanılan bilgiler un üstte bulunur oluşturulan yeni veriler ise bir alt kısma yerleştirilmektedir. bu durum kullanıcıya erişim güncelliği vermemektedir. kişinin bilgi arama davranışını değiştirmektedir. Kişinin davranışını, hatırlamayı ve problem çözmeyi, zihinde oluşturulmuş olan kavramların hiyerarşik yapısı etkilemektedir (Glass ve Holyoak, 1986:19). Hiyerarşi önemli bir kavram olup, daha karmaşık sistemler kurmada genel çerçeveyi çizmede etkilidir. Düzenleme, anlama, iletişim kurma ve öğrenme hiyerarşi yardımıyla olmaktadır (Van Gogh, 1991:178). Bilişsel yapı içinde bilgi, aşağıdan-yukarıya (bottom-up) ve yukarıdan-aşağıya (top-down) şeklinde iki farklı işlemden geçerek organize edilmektedir. Aşağıdan-yukarıya işlemi, görsel girdilerle başlayıp bunun içselleştirilmesi ile bitmektedir. Bunun tam tersi olan yukarıdan aşağıya işleminde ise, hiyerarşi içinde üst düzeydeki bilgi alt düzeyde gerçekleşen işlemleri etkilemektedir (Glass ve Holyoak, 1986:21-23).[6] İlgililik: kullanıcının bilgiye erişim için seçtiği arama sözcüğü ile ilgili olarak sunduğu sonuçların içerisinde bulunmasına denir. bilgi arttıkça erişilmek istenen ilgili belgeler artmaktadır. Bu bağlamada ilgililik bilgiye erişim için kullanılan anahtar sözcüklerdir. "ilgililik" kavramı, ihtiyaç ve seçilen doküman arasındaki ilişki biçimde tanımlanmaktadır[7]

Dijital insani bilimler

Genel bir tanımla dijital insani bilimler, bilgi çağının temel bileşenleri olan yeni Medya ve bilgi teknolojilerinin kültürel ve sosyal etkilerini yorumlamakla birlikte, bu teknolojileri kültürel, sosyal, tarihi ve filolojik soruları cevaplamak için kullanan bir çalışma alanıdır (Karoll). Dijital insani bilimler yaklaşımı, geleneksel olarak tasarlanan ancak yeni teknolojiler tarafından etkinleştirilen bir içerik üzerine kurgulanmıştır. Bundan hareketle, teknolojinin insani çalışmalara uygulanması dijital insani bilimlerin temel mottosu olarak değerlendirilebilir[8]

Metin Madenciliği

Metin Madenciliği, Metin Veri Madenciliği (Text Data Mining) ve Metin Veri tabanlarından Bilgi Keşfi (Knowledge Discovery from Textual Databases) olarak da adlandırılır (DELEN & CROSSLAND, 2008)

Metin Madenciliği, işletme dokümanları, müşteri yorumları, web sayfaları ve XML dosyalarını içeren, yapısal olmayan verilerden, önceden bilinmeyen, potansiyel olarak kullanışlı bilgiyi keşfetme sürecidir. Elde edilen bilgiyle, analiz edilecek olan metin kaynaklarında açık olarak görülmeyen ilişkiler hipotezler veya eğilimler olduğu anlaşılır

Metin madenciliği, veri madenciliğinin bir parçası olarak düşünülmesine rağmen alışılagelen veri madenciliğinden farklıdır. Ana farklılık, metin madenciliğinde örüntülerin olay tabanlı veri tabanlarından daha çok, doğal dil metinlerinden çıkartılmasıdır (DELEN & CROSSLAND, 2008).

Kaynakça ^ "bilişimsel erişim". sempozyum. akademiden notlar. 2020. ^ "bilişimsel erişim". akademiden notlar. akademiden notlar. 24 Temmuz 2020. Erişim tarihi: 17 Aralık 2020. ^ "veri madenciliğinde bulanık mantık uygulaması". yüksek lisans tezi. acık arşiv. 2020. ^ "veri madenciliği" (PDF). ders notları. abdullah baykal. 2020. ^ "Cognitive structure and the facilitation of meaningful verbal learning". Journal of Teacher Education,. 2020. ^ "Bilişsel Yapının ve İşlemlerin Bilgi Arama Davranışı Üzerine Etkisi". tez. Türk kütüphaneciler derneği. 2020. ^ "Bilişsel Yapının ve İşlemlerin Bilgi Arama Davranışı Üzerine Etkisi". tez. dergipark. 2006. ^ "DİJİTAL İNSANİ BİLİMLER ARAÇLARI ÜZERİNE BİR DEĞERLENDİRME". dijital insan bilimleri. DTCFdergisi. 2020.