Visualization with R programming language of the particulate matter (PM10) quantities in cities of Turkey

Hava kirliliği konusunda etkin bir madde olan partikül madde (PM10) miktarı Türkiye’deki verilerinin etkin bir şekilde anlaşılabilir olması için son yıllardaki teknolojik gelişmelerinde katkısıyla birlikte araştırmacılara ileri düzeyde animasyon temelli veri görselleştirmelerin yapılabilmesini amaçlanmıştır. Bu amaç doğrultuşunda R programlama dilindeki “ggplot2” paketi temelli olarak Türkiye haritasının simülasyonlarının animasyonları ilk olarak bu araştırmada oluşturulmuştur. Bu kapsamda, 2014-2018 yılları arasındaki yıllık frekansa sahip Türkiye’nin iller ve ilçeler bazında PM10 miktarı verileri tercih edilmiş ve animasyonları oluşturulmuştur. Animasyon görselleştirmeleri incelendiğinde Türkiye geneli iller bazında PM10 miktarlarının, incelenen yılın Türkiye ortalamasına yakın değerlere sahip olduğu gözlemlenmiştir. Ayrıca, Türkiye ortalaması üzerinde ölçüm değerleri bulunan illerin PM10 miktarlarının yıllara göre azalmasına rağmen Türkiye ortalaması üzerindeki ölçüm değerlerinin devam ettiği gözükmektedir. Bu durumun bir sonucu olarak insan sağlığı ve çevreyi tehdit eden risklerden birisi olan partikül madde kirliliğinin temiz hava eylem planı oluşturularak sürekli ölçüm ve değerlendirmeler yapılarak önlemlerin alınmasının gerekliliği ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada geliştirilen ileri düzey animasyon görselleştirmelerinin farklı frekanslardaki animasyonları ile daha etkin anlaşılabilir olması sağlanarak araştırmacılara veri görselleştirme alanında farklı bir bakış açısı sunulmuştur.With the contribution of recent technological developments, it is aimed to provide researchers with advanced animation based data visualizations for an active pollutant, particulate matter (PM10), in air pollution in an effective manner for the amount of data to be understood in Turkey. For this purpose, for the first time in this research, the R programming language “ggplot2” animation of a simulation package based on Turkey map is generated. In this context, the annual frequency of PM10 based on provinces and cities in Turkey between the years 2014-2018 is preferred and animation data is provided. When the animation visualization of Turkey is tested on the basis of PM10 in the culture, it is found to have values similar to the average of those examined in Turkey. As a result of this situation, it has become necessary to take action by developing a clean air action plan for particulate matter pollution, which is one of the threats to human health and the environment. A new perspective in the field of data visualization has been introduced to the researchers by ensuring that the advanced animation visualizations developed in this study can be understood more effectively with animations at different frequencies

Sosyal Medyada Emoji Kullanımı ve Anlamlandırılması: Anadolu Üniveristesi İletişim Fakültesi Örneği

Belli bir kelime ya da duygu görsel olarak dijital ortamda iletişimin görsel dillerinden biri olarak adlandırılabilecek olan emojiler tarafından ifade edilebilmektedir. Emojiler ilkel bir iletişim yolu olan hiyerogliflerle benzer özellikler gösterdiğini söylemek mümkündür; ancak dijital ortamda kullanılıyor olmaları çeşitli sorunları da beraberinde getirmiştir. Örneğin, cinsiyet, yaş, kültürel farklılıklar gibi etmenler emojilerin kullanılması ve algılanması konusunda farklılıklar yaratabilmektedir. Bu durum, yazılı ifadeyi desteklemesi gereken emojilerin zaman zaman iletişim kayıplarına da yol açabileceği olasılığını da göstermektedir. Bu tür kayıpları incelemek amacıyla Anadolu Üniversitesi İletişim Fakültesi’de örgün eğitimlerine devam etmekte olan 227 öğrenci ile yapılan 20 maddelik emoji kullanım anketiyle katılımcıların emoji kullanımları ve emojilere yükledikleri anlamların tutarlılığı tespit edilmeye çalışılmıştır. Bu amaç doğrultusunda emojilerin kullanılması ve anlamlandırılması cinsiyet ve sosyal medya kullanım sıklığını bakımından faktör analizi ile olumlu deneyim, iletişime kapalılık, yetersizlik, algısal farklılık, olumsuz deneyim ve samimiyet boyutlarına göre değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, cinsiyet bakımından katılımcıların olumlu deneyim, iletişime kapalılık, yetersizlik, algısal farklılık, olumsuz deneyim ve samimiyet boyutlarında benzer düşüncelere sahip oldukları; sosyal medya kullanım sıklığı tercihi bakımından ise yalnızca olumlu deneyim boyutunda katılımcıların farklı düşünceler taşıdıkları görülmüştür. Bu çalışma bulgularının ardıl çalışmalar için iletişim alanında çalışan profesyoneller ve araştırmacılara yol gösterici olması beklenmektedir

Performance comparison of filtering methods on modelling and forecasting the total precipitation amount: a case study for Mugla in Turkey

Condensed water vapor in the atmosphere is observed as precipitation whenever moist air rises sufficiently enough to produce saturation, condensation, and the growth of precipitation particles. It is hard to measure the amount and concentration of total precipitation over time due to the changes in the amount of precipitation and the variability of climate. As a result of these, the modelling and forecasting of precipitation amount is challenging. For this reason, this study compares forecasting performances of different methods on monthly precipitation series with covariates including the temperature, relative humidity, and cloudiness of Mula region, Turkey. To accomplish this, the performance of multiple linear regression, the state space model (SSM) via Kalman Filter, a hybrid model integrating the logistic regression and SSM models, the seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA), exponential smoothing with state space model (ETS), exponential smoothing state space model with Box-Cox transformation-ARMA errors-trend and seasonal components (TBATS), feed-forward neural network (NNETAR) and Prophet models are all compared. This comparison has yet to be undertaken in the literature. The empirical findings overwhelmingly support the SSM when modelling and forecasting the monthly total precipitation amount of the Mula region, encouraging the time-varying coefficients extensions of the precipitation model