MARKOV ZİNCİRLERİ MODELLEMESİ İLE GENÇLERİN SPOR AYAKKABI MARKA TERCİHLERİNİN BELİRLENMESİ
Bibliographic record
Abstract
Stokastik süreçlerin bir çeşidi olan Markov zincirleri önceden tahmin edilemeyen süreçlerde uygulanır. Markov zincirleri matematiksel bir modeldir. Ancak sosyal bilimlerde de pek çok alanda kullanılabilmektedir. Bu çalışmada, genç tüketicilerin spor ayakkabı marka tercihleri belirlenmeye çalışılmıştır. Markov zincirleri analizi için Ankara ilinde yaşayan 14-19 yaş arası genç tüketiciler araştırmaya dahil edilmiştir. Katılımcıların, %47’si (N=102) erkek ve %53’ü (N= 115) kadın olmak üzere toplam 217 katılımcı olarak belirlenmiştir. Araştırma sonucunda, Spor ayakkabısı için marka bağlılığı “0,4483” ile en yüksek Nike markasındadır. Aynı markayı tercih olasılıkları Adidas için %36,11, Reebok için %18,18 Skechers için %33,33, Puma için %14,29, New Balance için %11,11 olarak hesaplanmıştır. Uzun dönemde gençlerin spor ayakkabısı tercihlerinin; %33,02’sinin Nike, %30,47’sinin diğer markalar, %23,32’sinin Adidas, %4,42’sinin Puma, %3,72’sinin New Balance, %1,87’sinin Converse, %1,49’unun Skechers, %0,9’unun Reebok ve %0,8’inin Asics marka spor ayakkabısı olması beklenmektedir.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.002 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.004 | 0.003 |
| Open science | 0.002 | 0.001 |
| Research integrity | 0.002 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.029 | 0.006 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".