MAKİNE ÖĞRENMESİ İLE EL YAZISINA DAYALI KARAKTER ANALİZİ: ÜST DÜZEY YÖNETİCİLERİN YÖNETSEL ÖZELLİKLERİNİN SINIFLANDIRILMASI
Özet Görüntüleme: 65
/ 
PDF İndirme: 18
DOI:
https://doi.org/10.5281/zenodo.16357036Anahtar Kelimeler:
İnsan Kaynakları Yönetimi, Yapay Zeka, Makine Öğrenmesi, El Yazısı AnaliziÖzet
Bu çalışma, makine öğrenimi yaklaşımı kullanılarak el yazısı örneklerinden çıkarılan karakter özellikleri aracılığıyla üst düzey yöneticilerin yönetimsel özelliklerini sınıflandırmayı amaçlamaktadır. El yazısı örneklerinden oluşan bir veri kümesi, liderlik yeterlilikleriyle bağlantılı örüntüleri belirlemek için karar ağacı algoritmaları kullanılarak analiz edildi. Metodoloji, el yazısı özelliklerinin ön işlenmesini, ilgili niteliklerin seçilmesini ve denetlenen öğrenme tekniklerinin uygulanmasını içerir. Sonuçlar, %57'lik bir sınıflandırma doğruluğu ortaya koydu ve modelin bazı yönetimsel örüntüleri tespit edebilmesine rağmen daha fazla iyileştirmeye ihtiyaç olduğunu gösterdi. Küçük örneklem boyutu, sınırlı özellik çeşitliliği ve veri kalitesi gibi sınırlamalar sonuçları etkilemiş olabilir. Gelecekteki çalışmaların daha büyük veri kümeleri kullanması ve derin öğrenme teknikleri ve çok boyutlu el yazısı özellikleri gibi gelişmiş modelleri entegre etmesi teşvik edilmektedir. Bu çalışma, grafoloji ve makine öğrenimi arasında yeni bir kesişim noktası göstererek örgütsel araştırmalarda biyometrik göstergeler üzerine büyüyen literatüre katkıda bulunmaktadır.
Referanslar
Akbal, E., Doğan, Ş., & Varol, N. (2017). Analysis of phone fraud data with decision trees. Fırat University Journal of Engineering Sciences, 29(1), 171–177.
Aksu, G., & Güzeller, C. O. (2016). Classification of PISA 2012 mathematical literacy scores using the decision tree method: The case of Turkey. Education and Science, 41(185), 101–112.
Bayır, A., Özdemir, Ş., & Gülseçen, S. (2016). Determination of voter trends in Turkey using C4.5 decision tree algorithm. Journal of Management Information Systems, 2(2), 223–233.
Berry, M. (2000). Mastering data mining: The art and science of customer relationship management. Industrial Management and Data Systems, 100(5), 245–246. https://doi.org/10.1108/imds.2000.100.5.245.2
Büyükarıkan, U. (2020). Determination of financial variables affecting financial performance with CHAID decision tree: Textile sector example. Aydın Faculty of Economics Journal, 5(1), 1–10.
Champa, H. N., & Ananda Kumar, K. R. (2010). Automatic human behavior prediction from beginning to end of handwriting analysis. 2010 First International Conference on Intelligent Computing for Integrated Written Communication, 160–165. https://doi.org/10.1109/ICIIC.2010.29
Cohen, A. (2011). Graphology in personnel selection: A review and meta-analysis. Journal of Occupational and Organizational Psychology, 84(4), 699–716. https://doi.org/10.1348/096317910X522662
Comparison of classification algorithms for customer churn analysis classification customer algorithms [Cruise Analysis]. (2020). Journal of Advanced Engineering Studies and Technologies, 1(1), 13–19. https://dergipark.org.tr/tr/pub/imctd/issue/56439/765347
Çalış, A., Kayapınar, S., & Çetinyokuş, T. (2014). Decision tree algorithms in data mining and an application on computer and internet security. Industrial Engineering, 25(3), 2–19.
Çiçek, A., & Arslan, Y. (2020). Müşteri Kayıp Analizi İçin Sınıflandırma Algoritmalarının Karşılaştırılması. İleri Mühendislik Çalışmaları ve Teknolojileri Dergisi, 1(1), 13-19.
Durga, L., & Deepu, R. (2018). Handwriting analysis using graphology: A review. 2018 International Conference on Advances in Computer, Communication and Computational Sciences (ICACCI), 1160–1166. https://doi.org/10.1109/ICACCI.2018.8554416
Eysenck, H. J., & Furnham, A. (1993). Personality and handwriting: An exploratory study. Personality and Individual Differences, 15(1), 111–114.
Fatimah, S. H., Djamal, E. C., Ilyas, R., & Renaldi, F. (2019). Personality trait identification from handwriting neural networks using convolution method. 2019 4th International Conference on Informatics Technologies, Information Systems and Electrical Engineering (ICITISEE), 119–124. https://doi.org/10.1109/ICITISEE48480.2019.9003855
Hogan, R., & Kaiser, R. B. (2005). What we know about leadership. Review of General Psychology, 9(2), 169–180. https://doi.org/10.1037/1089-2680.9.2.169
Jansen, P. (2002). The validity of handwriting analysis in assessing personality traits. Personality and Individual Differences, 33(1), 1–17.
Jordan, M. I., & Mitchell, T. M. (2015). Machine learning: Trends, perspectives, and prospects. Science, 349(6245), 255–260. https://doi.org/10.1126/science.aaa8415
Judge, T. A., Bono, J. E., Ilies, R., & Gerhardt, M. W. (2002). Personality and leadership: A qualitative and quantitative review. Journal of Applied Psychology, 87(4), 765–780. https://doi.org/10.1037/0021-9010.87.4.765
Koçak, H. (2020). Determining organizational commitment of employees using basket decision tree algorithm. International Journal of Economics and Administrative Sciences, 6(2), 66–87.
Maimon, O., & Rokach, L. (2010). Handbook of data mining and knowledge discovery (2nd ed.).
Malik, K., & Kaur, A. (2021). Leader profiling using handwriting features and SVM classification. International Journal of Human–Computer Studies, 150, 102610.
Nayak, R. (2003). Data mining for web-enabled electronic business applications. https://doi.org/10.4018/9781591400493.ch008
Okatan, E., & Işık, A. (2020). Use of decision tree in health expenditure estimation. Mehmet Akif Ersoy University Journal of the Institute of Science and Technology, 11(1), 86–94.
Özçakır, F. C., & Çamurcu, A. Y. (2007). Design and implementation of a data mining software for association rule method. Istanbul Commerce University Journal of Science, 6(12), 21–37. https://dergipark.org.tr/tr/pub/ticaretfbd/issue/21352/229052
Pelit, A., Ibeikçi, T., Özalp, E., & Tastekin, B. (2019). Classification of biochemical and biomechanical data of magnetic field-treated diabetic rats with PCA-aided J48 algorithm. Kafkas University Faculty of Veterinary Medicine Journal, 25(6), 741–747. https://doi.org/10.9775/kvfd.2018.21381
Prasetyo, K. A., Ramadijanti, N., & Basuki, A. (2017). Mobile application to determine person’s personality using graphology. 2017 International Symposium on Electronics for Knowledge Creation and Intelligent Computing (IES-KCIC), 212–219. https://doi.org/10.1109/KCIC.2017.8228589
Robertson, E. W. (1991). Fundamentals of document analysis. Rowman & Littlefield.
Sengur, D., & Tekin, A. (2014). Prediction of students' graduation grades using data mining methods. Journal of Information Technologies, 6(3), 7–16.
Sheikholeslami, G. S., Srihari, N., & Govindaraju, V. (1997). Center of excellence in document analysis and recognition. State University of New York, Buffalo Amherst, NY, USA.
Singh, A., Dey, S., & Nagpal, R. (2020). Personality classification using handwriting features via machine learning. Procedia Computer Science, 167, 1030–1039.
Smith, A. (2002). Principles of data mining – D. Hand, H. Mannila, & P. Smyth (Eds.). Artificial Intelligence in Medicine, 26, 175–178. https://doi.org/10.1016/S0933-3657(02)00058-1
Zhang, Y., Lin, Q., & Tang, W. (2022). Handwriting-based assessment of psychological resilience: A machine learning approach. Computers in Human Behavior, 132, 107251.
İndir
Yayınlanmış
Nasıl Atıf Yapılır
Sayı
Bölüm
Lisans
Telif Hakkı (c) 2025 Turkish Management Review
Bu çalışma Creative Commons Attribution 4.0 International License ile lisanslanmıştır.
Bunları yapmakta özgürsünüz:
- Paylaş — eseri her ortam veya formatta kopyalayabilir ve yeniden dağıtabilirsiniz. her türlü amaç için, ticari amaç da dahil
- Uyarla — her türlü amaç için (ticari amaç da dahil) karıştır, aktar ve mevcut eserin üzerine inşa et her türlü amaç için, ticari amaç da dahil
- Lisans şartlarını yerine getirdiğiniz sürece, lisans sahibi bu özgürlükleri (belirtilen hakları) iptal edemez.
Aşağıdaki şartlar altında:
- Atıf — uygun referans vermeli , lisansa bağlantı sağlamalı ve değişiklik yapıldıysa bilgi vermelisiniz. Bunları uygun bir şekilde yerine getirebilirsiniz fakat bu, lisans sahibinin sizi ve kullanım şeklinizi onayladığını göstermez.
- Ek sınırlamalar yoktur — Lisansın izin verdiği hakları başkaları üzerinde kanunlarla ya da teknolojiyi kullanarak sınırlayamazsınız.
Uyarılar:
Kamu Malı malzemenin lisans koşullarına ya da ayrıcalık ya da sınırları ile izin verilen kullanımına uymak zorunda değilsiniz.
Garanti verilmez. Lisans kullanım amacınıza uygun tüm izinleri sağlamayabilir. Mesela, tanınırlık, gizlilik veya manevi haklar gibi haklar kullanıma sınır getirebilir.
Dergimizde yayımlanan makaleler, 