Self-Organizing Maps Approach for Clustering OECD Countries Using Sustainable Development Indicators

Pakize Yıgıt

Makale detayları

Self-Organizing Maps Approach for Clustering OECD Countries Using Sustainable Development Indicators

Yazarlar:

Pakize Yıgıt

Yayıncı:

Mustafa Süleyman ÖZCAN

Ana Başlıklar:

Ekonometrik ve İstatistiksel Yöntemler

Dergi:

İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi Vol.12 Issue 5, pp.2850-2869

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2023

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001303181

pISSN:

2147-1185

Anahtar kelimeler:

Özet:

 Sustainable Development concept SD aims to better life for future generations. However, the COVID-19 pandemic has caused tremendous effects on peoples life in several areas. Therefore, the study aimed to investigate the impact of COVID-19 on the selected part of SD indicators in the OECD countries using Self-Organizing Map SOM. SOM is a kind of artificial neural network ANN method, which is an effective clustering method to find hinder non-linear relationships between indicators. The data contained 38 OECD member countries for 11 variables for each country, covering three years 2019-2021. Firstly, descriptive statistics and Spearman rank correlation analysis were used for bivariate analysis. The coefficient of variation was also used to measure the convergence of indicators. Then, it was a two-stage clustering method using SOM and hierarchical clustering methodsthe optimal cluster found according to the Silhouette Index and DaviesBouldin Index, and as three. The convergence of gross domestic product increased gradually to 40.33 in 2019, 42.01 in 2020, and 43.69 in 2021, meaning increasing relative variability of OECD countries. While the mean of the life span was decreased, the share of health expenditure, health expenditure per capita, out-of-pocket health expenditure, and government health expenditure were increased in the study period. According to clustering analysis, the countries had similar characteristics within three years, except Colombia. Also, the USA distinguished very different characteristics from other OECD countries. Although the mean of study indicators varies due to the effect of the pandemic, the change within each OECD country showed mostly similar characteristics within three years.

 Sustainable Development concept SD aims to better life for future generations. However, the COVID-19 pandemic has caused tremendous effects on peoples life in several areas. Therefore, the study aimed to investigate the impact of COVID-19 on the selected part of SD indicators in the OECD countries using Self-Organizing Map SOM. SOM is a kind of artificial neural network ANN method, which is an effective clustering method to find hinder non-linear relationships between indicators. The data contained 38 OECD member countries for 11 variables for each country, covering three years 2019-2021. Firstly, descriptive statistics and Spearman rank correlation analysis were used for bivariate analysis. The coefficient of variation was also used to measure the convergence of indicators. Then, it was a two-stage clustering method using SOM and hierarchical clustering methodsthe optimal cluster found according to the Silhouette Index and DaviesBouldin Index, and as three. The convergence of gross domestic product increased gradually to 40.33 in 2019, 42.01 in 2020, and 43.69 in 2021, meaning increasing relative variability of OECD countries. While the mean of the life span was decreased, the share of health expenditure, health expenditure per capita, out-of-pocket health expenditure, and government health expenditure were increased in the study period. According to clustering analysis, the countries had similar characteristics within three years, except Colombia. Also, the USA distinguished very different characteristics from other OECD countries. Although the mean of study indicators varies due to the effect of the pandemic, the change within each OECD country showed mostly similar characteristics within three years.

 Sustainable Development concept SD aims to better life for future generations. However, the COVID-19 pandemic has caused tremendous effects on peoples life in several areas. Therefore, the study aimed to investigate the impact of COVID-19 on the selected part of SD indicators in the OECD countries using Self-Organizing Map SOM. SOM is a kind of artificial neural network ANN method, which is an effective clustering method to find hinder non-linear relationships between indicators. The data contained 38 OECD member countries for 11 variables for each country, covering three years 2019-2021. Firstly, descriptive statistics and Spearman rank correlation analysis were used for bivariate analysis. The coefficient of variation was also used to measure the convergence of indicators. Then, it was a two-stage clustering method using SOM and hierarchical clustering methodsthe optimal cluster found according to the Silhouette Index and DaviesBouldin Index, and as three. The convergence of gross domestic product increased gradually to 40.33 in 2019, 42.01 in 2020, and 43.69 in 2021, meaning increasing relative variability of OECD countries. While the mean of the life span was decreased, the share of health expenditure, health expenditure per capita, out-of-pocket health expenditure, and government health expenditure were increased in the study period. According to clustering analysis, the countries had similar characteristics within three years, except Colombia. Also, the USA distinguished very different characteristics from other OECD countries. Although the mean of study indicators varies due to the effect of the pandemic, the change within each OECD country showed mostly similar characteristics within three years.

 Sürdürülebilir kalkınma kavramı gelecek nesiller için daha iyi bir yaşam sunmayı amaçlamaktadır. Ancak, COVID-19 pandemisi insanların yaşamında pek çok alanda muazzam etkilere neden olmuş, ülkelerin SK değişlenlerinin incelenmesi, ülkelerin politikalarını belirlemek için önemli hale gelmiştir. Bu nedenle, bu çalışmanın amacı, OECD ülkelerinde COVID-19 pandemisinin bazı SK değişkenleri üzerindeki etkisini Kendi Kendine Düzenleyen Haritalar kullanarak araştırmaktır. Yapay sinir ağlarının bir türü olan kendi kendine düzenleyen haritalar, değişkenler arasındaki doğrusal olmayan ilişkileri bulabilen etkili bir kümeleme analizidir. Veri 2019-2021 yıllarında 38 OECD ülkesine ait 11 sürdürülebilir kalkınma değişkenini içermektedir. Her bir sürdürülebilir kalkınma değişkeninin öncelikle ortalama, minimum, maksimum değerleri ve değişkenler arasındaki korelasyonu bulmak için parametrik olmayan Spearman sıra korelasyonu hesaplanarak yorumlanmıştır. Yıllar içerisinde ülkelerin birbirine göre gösterdiği farklılık, yakınsama katsayısı olarak kullanılan değişim katsayısı kullanılarak hesaplanmıştır. Sonrasında, iki aşamalı kümeleme analizi, kendi kendine düzenleyen haritalar ve hiyerarşik kümeleme analizleri kullanılarak uygulanmıştır. İdeal küme sayısı Silhouette indeksi ve DaviesBouldin Indeksi kullanılarak üç elde edilmiştir. Gayri Safi Milli Hasıla yakınsama katsayısı yıllar içinde kademeli olarak artması, 2019da 40,33, 2020de 42.01 ve 2021de 43.69, OECD ülkeleri arasındaki bağıl değişkenliğin arttığını göstermektedir. İncelenen çalışma yıllarında, ortalama yaşam süresi azalırken, kişi başına düşen sağlık harcamaları, sağlık harcamalarının payı, devlet sağlık harcamaları, ceptan yapılan sağlık harcamaları ortalaması artmıştır. Kümeleme analizine göre ise, Kolombiya hariç tüm ülkeler incelenen üç yıl için benzer özelliklere sahip olduğu bulunmuştur. Ayrıca ABD, OECD ülkelerinden çok farklı özellikler göstermektedir. Sonuç olarak, incelenen üç yıl içerisinde değişkenlerin ortalamaları pandeminin etkisi ile değişse de neredeyse bütün OECD ülkeleri kendi içerisinde benzer özellikler göstermektedir.

Makale detayları

Self-Organizing Maps Approach for Clustering OECD Countries Using Sustainable Development Indicators

Yazarlar:

Pakize Yıgıt

Yayıncı:

Mustafa Süleyman ÖZCAN

Ana Başlıklar:

Ekonometrik ve İstatistiksel Yöntemler

Dergi:

İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi Vol.12 Issue 5, pp.2850-2869

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2023

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001303181

pISSN:

2147-1185

Sustainable Development

Self-Organizing Map

Life Expectancy

Health Expenditure

Consumer Price Index

Gross Domestic ProductSürdürebilir Kalkinma

Kendi Kendine Öğrenen Haritalar

Doğumda Beklenen Yaşam Süresi

Sağlik Harcamalari

Tüketici Indeksi

Gayrisafi Milli Hasila

Sayı

Makale detayları

Yazarlar: Pakize Yıgıt

Yayıncı: Mustafa Süleyman ÖZCAN

Ana Başlıklar: Ekonometrik ve İstatistiksel Yöntemler

Dergi: İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi Vol.12 Issue 5, pp.2850-2869

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2023

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2001303181

pISSN: 2147-1185

Sayı

Yazarlar:

Pakize Yıgıt

Yayıncı:

Mustafa Süleyman ÖZCAN

Ana Başlıklar:

Ekonometrik ve İstatistiksel Yöntemler

Dergi:

İnsan ve Toplum Bilimleri Araştırmaları Dergisi Vol.12 Issue 5, pp.2850-2869

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2023

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2001303181

pISSN:

2147-1185