Religiosity Prediction by Gender with Artificial Intelligence in 2020-2025 in Turkey

Muhammed KIZILGEÇİT; Murat ÇİNİCİ; Esra TUYSUZ

doi:https://doi.org/10.29288/ilted.993560

Makale detayları

Religiosity Prediction by Gender with Artificial Intelligence in 2020-2025 in Turkey

Yazarlar:

Muhammed KIZILGEÇİT | Murat ÇİNİCİ | Esra TUYSUZ

Yayıncı:

Ataturk University

Ana Başlıklar:

Din

Dergi:

Journal of Ilahiyat Researches 2021 Issue 56, pp.283-307

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000681440

Sıklık:

Aylık

eISSN:

2602-3946

pISSN:

2458-7508

DOI:

https://doi.org/10.29288/ilted.993560

Özet:

 

Religiosity continues to be the subject of both qualitative and quantitative studies in many branches of science. In this context, the dimensions of religiosity and its relationship with other variables are discussed. The aim of this study is to predict the future status of religiosity in the context of gender, based on current religiosity data. As a method, Artificial Neural Networks (ANN) technique, which provides both a systematic review description and a prediction for the future, is based on. In the sample of Turkey, a total of 75 master's and doctoral theses which based on quantitative methods were scanned and made ready for processing. Religiosity scores were normalized and converted into a standard scoring system. MATLAB software was preferred to benefit from mathematical algorithms. In ANN, predictions were made for the future by using the Time Series Method. According to the results obtained from the research, the religiosity of male and female students decreased after a certain period of time. In addition, religiosity in male and female adults continues to increase in the general total. Accordingly, it can be stated that the religiosity of young people who receive high school and undergraduate education is affected by the environment and time they live in. In addition, it can be said that there is an increase in the level of religiosity as a result of both the lifestyles of adults and the socio-cultural situation in our country.

 

Dindarlık konusu birçok bilim dalında hem nitel hem nicel çalışmalarla incelenmeye devam ediyor. Dindarlığın boyutları ve diğer değişkenlerle ilişkisi, ele alınan temel konular arasındadır. Bu çalışmanın amacı mevcut dindarlık verileri üzerinden dindarlığın cinsiyet bağlamında, gelecekteki durumunu tahmin etmektir. Yöntem olarak hem sistematik derleme hem de Yapay Sinir Ağları (YSA) tekniği esas alınmıştır. Türkiye örnekleminde toplam 75 adet nicel yönteme dayalı yüksek lisans ve doktora tezi taranıp, işleme hazır hale getirilmiştir. Elde edilen dindarlık puanları normalize edilerek, standart bir puanlama sistemine çevrilmiştir. Matematiksel algoritmalardan faydalanmak için MATLAB yazılımı tercih edilmiştir. YSA’da Zaman Serileri Yöntemi kullanılarak geleceğe yönelik tahminde bulunulmuştur. Araştırmadan elde edilen sonuçlara göre, kız ve erkek öğrencilerin dindarlıkları belli bir dönem arttıktan sonra düşüşe geçmiştir. Ayrıca erkek ve kadın yetişkinlerde ise dindarlık dip toplamda artarak devam etmektedir. Lise ve lisans eğitimi alan gençlerin dindarlığı yaşadıkları çevreden etkilendikleri yorumlanabilir. Ayrıca yetişkinler hem yaşam biçimleri hem de ülkemizdeki sosyo-kültürel durumun sonucu olarak dindarlaştıkları söylenebilir.

Makale detayları

Religiosity Prediction by Gender with Artificial Intelligence in 2020-2025 in Turkey

Yazarlar: Muhammed KIZILGEÇİT | Murat ÇİNİCİ | Esra TUYSUZ

Yayıncı: Ataturk University

Ana Başlıklar: Din

Dergi: Journal of Ilahiyat Researches 2021 Issue 56, pp.283-307

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2021

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000681440

Sıklık: Aylık

eISSN: 2602-3946

pISSN: 2458-7508

DOI: https://doi.org/10.29288/ilted.993560

Sayı

Yazarlar:

Muhammed KIZILGEÇİT | Murat ÇİNİCİ | Esra TUYSUZ

Yayıncı:

Ataturk University

Ana Başlıklar:

Din

Dergi:

Journal of Ilahiyat Researches 2021 Issue 56, pp.283-307

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000681440

Sıklık:

Aylık

eISSN:

2602-3946

pISSN:

2458-7508

DOI:

https://doi.org/10.29288/ilted.993560