Akademik Veri Yönetim Sistemi
44. Yöneylem Araştırması ve Endüstri Mühendisliği (YA/EM 2025) Ulusal Kongresi, Ankara, Türkiye, 25 - 27 Haziran 2025, ss.44, (Özet Bildiri)
Günümüzde enerji tüketimi, kentleşme, bireysel yaşam tarzlarındaki değişim ve teknolojik gelişmeler, çevresel sürdürülebilirliği etkileyen en önemli faktörlerden biri olan karbon emisyonunu doğrudan etkilemektedir. Çoğunluğu insan kaynaklı faaliyetlerden oluşan karbon emisyonu, atmosferdeki sera gazı yoğunluğunu artırmaktadır. Bu da küresel ısınmaya yol açmakta ve bu durum iklim değişikliğinin temel nedenlerinden biri olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmada, bireysel demografik yapı (yaş ve cinsiyet), hareketlilik (kullanılan ulaşım türü bilgisi, günlük atılan adım sayısı), yaşam tarzı (iş, alışveriş, eğlence faaliyetleri ve sosyal medya kullanımı), sağlık durumu (yakılan kalori miktarı, uyku süresi) ve enerji tüketimi (ev enerji tüketimi ve elektrikli araç şarj istasyonu) değişkenleri kullanılarak karbon ayak izinin emisyona etkisinin tahmin edilmesi amaçlanmıştır. Kullanılan bu veri seti 1000 gözlem değeri ve 13 değişkenden (12 bağımsız ve bir bağımlı değişkenden) oluşmaktadır. Analiz kapsamında doğrusal regresyon, karar ağacı, rassal ormanlar, destek vektör makineleri, ekstrem gradyan artırma, gradyan artırma ve yapay sinir ağları gibi cam-kutu ve kara-kutu olarak ayrılan farklı model yapılarına sahip makine öğrenmesi yöntemleri kullanılmıştır. Uygulanan modellerin performans açısından değerlendirilmesi için ortalama kare hatası, karekök ortalama kare hatası, ortalama mutlak hata, ortalama mutlak yüzde hata ve adjusted-R2 gibi farklı performans metrikleri kullanılmıştır. Değerlendirmeler sonucunda uygulanan yöntemler arasından en iyi yöntem seçilerek karbon ayak izi ile oluşan karbon emisyon değerini tahmin etmek için kullanılabilecek yöntem belirlenmiştir. Sonrasında karbon emisyonuna etki eden temel faktörlerin daha iyi anlaşılabilmesi için LIME (Local Interpretable Model-Agnostic Explanations) ve SHAP (SHapley Additive exPlanations) gibi açıklanabilir yapay zekâ teknikleri kullanılmıştır. Bu teknikler sayesinde bireysel ve genel değişken katkıları görselleştirilerek, modelin iç işleyişi ve karbon ayak izine etki eden karar mekanizması daha şeffaf hale getirilmiştir. Elde edilen bulgular, şehir planlaması, çevresel politika geliştirme ve bireysel farkındalığın artırılması gibi alanlarda faydalı görüşler sunmayı hedeflemektedir.