dc.contributor.author |
Akdağ, Yeşim
|
|
dc.date.accessioned |
2019-05-16T07:00:30Z |
|
dc.date.available |
2019-05-16T07:00:30Z |
|
dc.date.issued |
2015-07 |
|
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/11547/1928 |
|
dc.description.abstract |
Reklam verenler hedeflenen kitle üzerinde en etkili reklam aracına karar verirken
belirsizlik yaşamaktadırlar. Tezin amacı, bir eğitim sektöründe alanlarında uzman
kişilerle yapılan toplantılar sonucunda, karar verme aşamasında yaşanan
belirsizliklerden dolayı alternatifler arasından en etkili olan reklam aracı seçimi için
Bulanık TOPSIS ve Oyun Teorisi yöntemleri birlikte kullanılarak farklı bir yaklaşım
getirilmiştir. Çalışmada Çok Kriterli Karar Verme (ÇKKV) ve iki kişilik oyun
sistemi üzerine uygulama yapılmıştır. Uygulama aşamasında, Oyun Teorisi uyarınca,
reklam sektörü ve aday öğrenciler olmak üzere iki oyuncu ve bu oyunculara ait
stratejiler belirlenmiştir. Stratejileri değerlendirmek üzere alanlarında uzman beş
karar verici tarafından yedi karar kriteri belirlenmiştir. Uzmanlar değerlendirme
aşamasında, dilsel değişken ifadeler kullanılmış ve bulanık sayılara
dönüştürülmüştür. Bulanık TOPSIS algoritma adımları gereğince matematiksel
işlemler yapılarak oyuncuların stratejilerine göre yakınlık katsayıları hesaplanmıştır.
Hesaplanan yakınlık katsayılarına göre sıralama yapılarak oyun kazanç matrisi
oluşturulmuştur. Elde edilen matrise göre denge noktası belirlenip optimal sonuca
ulaşılacaktır. Böylece reklam verenlerin karar verme aşamasında kendi çıkarlarının
yanı sıra hedeflediği kitlenin çıkarlarını gözeterek en etkili reklam aracı seçimi için
Bulanık TOPSIS ve Oyun Teorisi yöntemlerinin birlikte uygulanabileceğini
gösterilmiştir. |
tr_TR |
dc.language.iso |
tr |
tr_TR |
dc.publisher |
İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ SOSYAL BİLİMLER ENSTİTÜSÜ |
tr_TR |
dc.subject |
Bulanık TOPSIS |
tr_TR |
dc.subject |
Reklam |
tr_TR |
dc.subject |
Oyun Teorisi |
tr_TR |
dc.subject |
Fuzzy TOPSIS |
tr_TR |
dc.subject |
Advertising |
tr_TR |
dc.subject |
Game Theory |
tr_TR |
dc.title |
OYUN TEORİSİ YAKLAŞIMI İLE REKLAM ARACI SEÇİM SÜRECİNİN EKONOMİYE ETKİLERİ: BULANIK TOPSIS YÖNTEMİYLE VAKIF ÜNİVERSİTELERİNİN EĞİTİM SEKTÖRÜ ÜZERİNE BİR UYGULAMA |
tr_TR |
dc.type |
Thesis |
tr_TR |
dc.description.abstractol |
Advertisers are experiencing uncertainty when deciding on the most effective
advertising tool for the target audience. The aim of the thesis, as a result of meetings
with experts in the education sector, due to uncertainties in the area of decisionmaking
process for advertising tool selection methods being the most efficient
among the alternatives, Fuzzy TOPSIS and Game Theory have brought a different
approach by using together. The Multi-criteria decision-making in work (MCDA)
and the two-player game system was applied. During the implementation phase,
according to game theory, the advertising industry and prospective students, two
players and the strategies of these players have been identified. To assess the
strategies, seven decision criteria were identified by five decision-makers who are
experts in their field. Experts in the evaluation phase, linguistic variables and
expressions were used and then converted into blurry numbers. Fuzzy TOPSIS
algorithm based on mathematical processing steps performed in accordance with the
strategy of the players was calculated closest coefficients. According to the ranking
made the calculated closeness coefficients the game winning matrix is formed. The
optimal results can be determined by the balance point of the matrix results. Thus
shown can be applied together and Game Theory Fuzzy TOPSIS method for the
selection of the most effective advertising tool, taking into consideration the interests
of the target audience as well as their interests in the decision-making of advertisers.
Taking into consideration the interests of the target audience as well as their interests
in the decision-making of advertisers. Thus shown Game Theory and Fuzzy TOPSIS
method can be applied together for the selection of the most effective advertising
tool. |
tr_TR |
dc.publisher.firstpagenumber |
1 |
tr_TR |
dc.publisher.lastpagenumber |
124 |
tr_TR |