Akademik Projelerde Gözlem Verilerinin Analizi

Gözlem verileri, akademik araştırmanın en eski ve en canlı damarlarından biridir. Sınıftaki etkileşimlerden klinikteki hasta–hekim konuşmalarına, laboratuvardaki deney setlerinden sosyal medyadaki davranış örüntülerine kadar, “görme” eylemi bilimde sistematik bir bilgi toplama yöntemine dönüşür. Ancak gözlem tek başına kanıt değildir; yapılandırma, kodlama, güvenirlik, zamanlama, örnekleme, etik ve analiz katmanları bir araya geldiğinde gözlem verileri, güçlü ve savunulabilir sonuçlara dönüşür. Bu kapsamlı yazı; yapılandırılmış–yarı yapılandırılmış–doğal (etnografik) gözlemden video/oyunlaştırılmış ortamlara, anlık zaman örneklemesinden olay örneklemesine, sıralı (lag) analizlerden çok düzeyli modellere, içerik/tema çözümlemesinden nedensel çıkarım tekniklerine kadar uçtan uca bir kılavuz sunar. Her bölüm, örnek olaylar, uygulamalı adımlar ve raporlama şablonlarıyla desteklenmiştir. Hedef, okuyucuyu “gözlemci” olmaktan “analitik gözlemci” olmaya taşımaktır.

---

1) Gözlem Türlerinin Haritası: Yapılandırma Düzeyine Göre Yaklaşımlar

Yapılandırılmış Gözlem: Gözlenen davranışlar önceden tanımlanmış bir kod şemasına göre işaretlenir (ör. “öğretmen geri bildirimi: bilişsel/duyuşsal/davranışsal”).
Yarı Yapılandırılmış: Kod şeması vardır ama “açık kategori” alanlarıyla yeni temalara izin verilir.
Doğal/Etnografik: Araştırmacı doğrudan sahadadır; alan notları, ses–video kayıtları ve katılımcı gözlemle anlam inşa edilir.
Uygulama İpucu: Projenizin amaçları ölçme hassasiyeti gerektiriyorsa (ör. davranış sıklığı), yapılandırılmış yaklaşım; keşif ve anlam derinliği gerekiyorsa etnografik yaklaşım seçin. Çoğu akademik projede hibrit (karma) bir plan en verimli olandır.

---

2) Davranış Birimi ve Zamanlama: Ne Zaman Ne Sayıyoruz?

Zaman Örneklemesi (Momentary Time Sampling): Sabit aralıklarla (ör. her 30 saniyede) davranışın var/yok kaydı.
Olay Örneklemesi (Event Sampling): Olay gerçekleştiğinde kayıt (ör. “geri bildirim verildiğinde” damga).
Süre Ölçümü (Duration): Davranışın ne kadar sürdüğü (ör. “etkileşimli öğretim” 00:02:30).
Teknik Not: Zaman çözünürlüğünü (ör. 1–5 sn) araştırma sorusuna göre seçin; çok yüksek çözünürlük veri yükünü patlatır, çok düşük çözünürlük etkiyi kaçırır.
Örnek Olay: Sınıfta “yüksek katılım” davranışı nadir ise olay örneklemesi; kesintisiz konuşma örüntüsü için süre kaydı daha uygundur.

---

3) Kod Şeması (Coding Scheme) Tasarımı: Tanım, Örnek, Karşı-Örnek

İyi bir kod şeması üç öğe içerir:

1. Operasyonel Tanım: “Bilişsel geri bildirim = öğrencinin düşünme sürecini hedefleyen açıklamalar (ör. ‘neden böyle düşündün?’)”

2. Pozitif Örnekler: Tipik vakalar, cümle parçaları, jest–mimik örnekleri.

3. Karşı-Örnekler: Benzer ama farklı anlam (ör. “peki güzel” = duyuşsal onay, bilişsel değil).
   Uygulama: Kod defterini (codebook) sürümleyin; yeni örnekler geldikçe güncelleyin. Kodlayıcı eğitimi için 30–60 dk’lık kalibrasyon oturumları planlayın.

---

4) Kodlayıcılar Arası Güvenirlik: Kappa, Krippendorff ve ICC

Cohen’s κ: İkili/nominal kategoriler için şans düzeltilmiş uyum.
Krippendorff’s α: Farklı ölçeklerde (nominal/ordinal/interval), eksik gözlemlere esnek.
ICC (Intraclass Correlation): Süre/yoğunluk gibi sürekli ölçümlerde tutarlılık.
Hedef: κ veya α ≥ .70 (bağlama göre .60 kabul edilebilir), ICC ≥ .75 iyi.
Uygulama: Rastgele seçilmiş %10–20 klipte ikili kodlama yapın, uyumu raporlayın: “κ=.78, %95 GA [.70, .86].”

---

5) Gözlemci Etkileri: Reaktivite, Hawthorne ve Drift

Reaktivite/Hawthorne: Gözlendiğinin farkında olan kişiler davranışını değiştirir.
Azaltma: Alışma (habituation) süresi, uzak yerleşimli kamera, geniş açı; gözlemci rolünü minimumda tutma.
Observer Drift: Kodlayıcının zamanla kriterlerini gevşetmesi/sertleştirmesi.
Çözüm: Ara kalibrasyon oturumları, kör yeniden kodlamalar, sürpriz “güvenirlik paketi”.

---

6) Video ve Ses Verisi: Araçlar, Zaman Damgası ve Gizlilik

Araçlar: BORIS, ELAN, Observer XT, Datavyu; açık kaynak seçenekler (BORIS, ELAN) akademik projeler için güçlüdür.
Zaman Damgası: Olayların başlangıç–bitiş zamanını otomatik kaydeder; lag analizleri için kritiktir.
Gizlilik: Yüz–ses bulanıklaştırma, erişim izinleri, depolama şifrelemesi. Etik kurul (IRB/ETİK) onayında bu protokoller net yazılmalıdır.

---

7) Alan Notları ve Etnografi: Kalın Betimleme ve Analitik Memo

Kalın Betimleme: Bağlam, aktörler, mekân, zaman, duygusal ton; gözlemin “neden”ini görünür kılar.
Analitik Memo: Gözlem sonrasında araştırmacının refleksif notları; varsayımlar, şaşırtıcı bulgular, yeni kod önerileri.
Uygulama: Etnografik verilerde açık–eksenel–seçici kodlama döngülerini planlayın; memolar literatürle konuşsun.

---

8) Nitel Kodlama Yazılımları ve Çıktıların Nicelleştirilmesi

NVivo, ATLAS.ti, MAXQDA: Kod hiyerarşisi, örnek alıntı toplama, kod eş-oluşum matrisi.
Nicelleştirme: Kod sıklıkları, birlikte görünme (co-occurrence) ağları; temaların yoğunluk ve kapsayıcılık ölçütleri.
Uyarı: Sayılaştırma, anlamı düzleştirmesin—her nicel özetin yanında temsilî alıntılar verin.

---

9) Sıralı ve Geçiş Analizleri: “Ne’den Sonra Ne Geliyor?”

Lag Sıralı Analiz: Davranış B, A’dan sonra hangi gecikmeyle ve olasılıkla ortaya çıkıyor?
Markov Zincirleri: Durum geçiş olasılıkları (ör. “öğretmen soru” → “öğrenci kısa cevap” → “öğretmen bilişsel geri bildirim”).
Uygulama: 1–5 sn lag penceresi; beklenen olasılıkla gözlenen olasılığı karşılaştıran z testleri; görselleştirmede sankey/alluvial.

---

10) Zaman Serisi ve İçiçe Yapılar: AR(1), ITS ve Karma Modeller

AR(1) Bağımlılık: Aynı dersteki ardışık anların korelasyonu.
Interrupted Time Series (ITS): Bir müdahale/olay kırılma yarattı mı? Seviye ve eğim değişimi modelleyin.
Karma (Mixed) Modeller: Gözlemler an düzeyinde, anlar oturum, oturumlar kişi/sınıf içinde; rastgele kesişim/eğim ile hiyerarşiyi yakalayın.
Raporlama: “Rastgele kesişim (sınıf) varyansı %18; AR(1) ρ=.41; müdahale sonrası seviye +2.3 puan, p=.012.”

---

11) Kategorik Gözlemler İçin Genelleştirilmiş Yaklaşımlar: GEE ve GLMM

GEE (Generalized Estimating Equations): Kümeli ikili/sayım verilerde marjinal etkiler; sağlam SE’ler.
GLMM: Lojistik/poisson link ile rastgele etkiler; birey/sınıf farklılıklarını açıkça modelleyin.
Örnek: “Anlık yüksek katılım (0/1) ~ etkileşimli yöntem (0/1) + zaman + (1|sınıf)” → OR=1.46, %95 GA [1.18, 1.80].

---

12) Çoklu Kodlu Gözlemlerde Ölçüm Hatası ve Bayesçi Yaklaşımlar

Sorun: Kodlayıcılar arası farklılıklar belirsizliği büyütür.
Çözüm: Latent sınıf modelleri veya Bayesçi hiyerarşik modeller ile gerçek (latent) davranış olasılığına ulaşın; kodlayıcı duyarlılık/özgüllük parametrelerini birlikte tahmin edin.
Yarar: Kodlayıcı hatası çıktıya yansıtılır; güven daha dürüst olur.

---

13) Kayıt Yoğunluğu ve Veri Yönetimi: Örnekleme Oranı–Depo–Versiyonlama

Örnekleme Oranı: 60 dakikanın %100’ünü kodlamak şart mı? Stratejik alt örnekleme (ör. her dersten 15 dk “altın dilim” + rastgele 5 dk) veri/emeği dengeler.
Depolama: Büyük video arşivleri için açık format (MP4/H.264), meta veri (ders_kod, tarih, sınıf).
Versiyonlama: Kod şeması ve veri için Git/OSF; “kim neyi ne zaman değiştirdi?” şeffaflığı.

---

14) Gözlem Verisinden Nedensel Yorum: Temkinli Adımlar

Gözlem ≠ Deney. Yine de iyi tasarlanmış yarı deneysel çerçevelerle nedensel çıkarım güçlenebilir:

• Eğilim Puanı (Propensity Score) Eşleştirme: Etkileşimli–geleneksel ders eşleştirilir; karıştırıcılar dengelenir.

• Ağırlıklandırma (IPW): Marjinal etkiler hesaplanır.

• Farkların Farkı (DiD): Müdahale öncesi–sonrası, müdahale–kontrol grupları.

• Regresyon Kesitselliği (RDD): Eşik etrafında davranış/kural değişimi.
  Raporlama: Varsayımlar (trend paralelliği, ortak destek) açıkça test ve rapor edilmelidir.

---

15) Ölçüm Eşdeğerliği ve Kod Taşınabilirliği

Farklı bağlamlarda aynı kod şeması kullanılabilir mi?
Adımlar: Pilot kodlama, yerel “kültürleme” (glossary), uyarlanmış örnek videolar, eşik kalibrasyonu.
Test: Kodlayıcılar arası güvenirlik + küçük çaplı doğrulama (ör. bilinen gruplar farkı).
Örnek Olay: Farklı şehir okullarında “bilişsel geri bildirim” frekansı değişti; şema sabit kaldı, bağlam farklılığı gerçek etki gibi raporlanabildi.

---

16) Etik: Rıza, Mahremiyet ve Gözetim Duyarlılığı

Rıza: Öğrenci/veli/onay mercileri; video–ses kaydı izni.
Mahremiyet: Yüz bulanıklaştırma, ses maskeleme, veri minimizasyonu.
Gözetim Psikolojisi: Gözlem veri toplarken güç ilişkilerini dikkate alın; katılımcı onurunu koruyun.
Raporlama: Kimliklendirilebilir örnekler “mozaikleme” ile gizlenmeli; küçük hücrelerde birleştirme.

---

17) Görselleştirme: Zaman, Sıralı Örüntü ve Belirsizlik

• Rüzgâr Gülü/Zaman Çarkı: 60 dakikalık derste davranış dağılımı.

• Sankey/Alluvial: Geçiş akışları.

• Ridge/Violin: Süre dağılımları.

• Belirsizlik: Güven aralıkları, bootstrap şeritleri; grafik etiketlerinde “%95 GA” ibaresi şart.
  Mesaj: Görsel, “ne oldu–ne kadar emin–kim/nerede” üçlemesini bir arada anlatmalı.

---

18) Saha Örneği A: Sınıf İçi Etkileşim Gözlemi

Bağlam: 10 ortaokulda 8’er ders (n≈80 oturum).
Örnekleme: Olay örneklemesi (öğretmen geri bildirim anları) + 30 sn’lik zaman örneklemesi.
Kod Şeması: Bilişsel/duyuşsal/davranışsal geri bildirim; öğrenci katılımı (yüksek–orta–düşük).
Güvenirlik: κ=.81.
Analiz: GEE ile “yüksek katılım (0/1) ~ bilişsel geri bildirim (0/1) + zaman + (küme: sınıf)”; OR=1.53 (GA [1.22, 1.93]).
Yorum: Bilişsel geri bildirim anlık katılımı artırıyor; etki sürüyor mu? ITS ile sonraki 5 dk’da artış +1.2 puan (p=.04).

---

19) Saha Örneği B: Klinik Oda İçinde Müdahale Gözlemi

Bağlam: Psikoterapi seansı kayıtları (rızalı).
Ölçüm: Terapi tekniği etiketleri (bilişsel yeniden yapılandırma, maruz bırakma vb.) + duygulanım yoğunluğu (0–5).
Analiz: Lag-1 geçişleri: “yeniden yapılandırma” → 30–60 sn içinde “duygulanım düşüşü” olasılığı artıyor (z=3.1, p=.002).
Etik: Gizlilik üst düzey; tüm alıntılar anonimleştirildi, yüzler maskeledi.

---

20) Saha Örneği C: Laboratuvarda Grup Problem Çözme

Bağlam: 24 ekip, 45 dk problem çözme oturumları.
Ölçüm: Konuşma turları (turn-taking), liderlik hamleleri, plan–uygulama–değerlendirme döngüleri.
Model: Çok düzeyli (an/oturum/ekip) karma model; “başarı puanı ~ liderlik hamle sıklığı + çeşitlilik + (1|ekip)”; β=0.32 (GA [0.12, 0.52]).
Yorum: Yalnız sıklık değil, çeşitlilik önemli; görselde alluvial akış ile döngü adımları.

---

21) Nitel–Nicel Köprü: Karma Yöntem Entegrasyonu

Yakınsak Tasarım: Aynı olguyu gözlem (nicel) + etnografik notlar (nitel) ile birlikte çözümleme.
Triangulation Matrix: Nicel bulgu (OR=1.53) ↔ Nitel tema (“neden bilişsel geri bildirim etkili?”—“düşünmeye davet”).
Raporlama: Ayrışma olduğunda açıklama (ölçekte tavan etkisi, bağlam heterojenliği).

---

22) Eksik ve Kaygan Veriler: Kaçırılan Anlar–Bozuk Kayıtlar

Sorun: Kamera kör noktası, ses paraziti, kopan kayıt.
Strateji: Çoklu atama mümkün değilse eksik pencereleri maskela; duyarlılık analizi: “eksikler çıkarıldığında” vs “tahmini doldurma” ile sonuçların değişimi.
Uyarı: Gözlem eksikleri rastlantısal değilse (MNAR), sonuç yorumunu sınırlayın.

---

23) Eğitim ve Kodlayıcı Eğitimi: Kalibrasyonın İncelikleri

Mikro-Atölye: 60 dk’lık modül: (i) kod şeması tanımı, (ii) örnek videolarla kodlama, (iii) tartışma, (iv) sessiz tekrar kodlama.
Değerlendirme: Oturum sonu mini κ; düşük uyumda örnek havuzunu genişletin.
Süreklilik: Haftalık 15 dk kalibrasyon—observer drift’i önler.

---

24) Raporlama Şablonları: Tablo ve Şekil Önerileri

Tablo–1 (Kod Şeması): Kod, tanım, pozitif/negatif örnek, sınır durum notu.
Tablo–2 (Güvenirlik): Kodlayıcı çifti, κ/α/ICC, %95 GA, n klip.
Şekil–1: Zaman çizgisi (ribbon ile GA).
Şekil–2: Geçiş akışı (sankey).
Şekil–3: Karma modelde rastgele etkiler “caterpillar plot.”
Dipnot: “Hata çubukları %95 GA’dır; kümelenme SE’leri robust tahmin edilmiştir.”

---

25) Aykırı Anlar ve Nadir Olaylar: Sinyal mi Gürültü mü?

Tespit: Medyan mutlak sapma (MAD) ile süre/yoğunluk aykırılarını işaretle; alan uzmanıyla tartış.
Analitik Politika: Nadir ama kritik davranışlar (ör. “öğretmenin öğrencinin muhakemesini tersine çevirmesi”) politika açısından önemli olabilir—yalnız frekansa bakmayın, etkisini araştırın (lag, ITS).

---

26) Meta-Gözlem: Birden Fazla Çalışmanın Birleştirilmesi

Standartlaştırma: Kod şemalarının eşleştirilmesi (crosswalk), etki metriklerinin uyumu (OR, d, süre farkı).
Meta-Analiz: Rastgele etkiler; heterojenlik (I²); yayın önyargısı.
Yarar: Küçük örneklemli tek çalışmaların belirsizliği azalır; alan genel resmi görür.

---

27) Yazılım İpuçları ve İş Akışı: Hız ve Temizlik

Python/R köprüleri: pandas + tsfresh (zaman özellikleri), lme4/brms (karma modeller), TraMineR (dizi analizi), reticulate (R–Python).
Boru Hattı: Kodlama → QC (güvenirlik) → Özetler → Model → Görselleştirme → Rapor; her adımı script’leyin.
Reproducibility: Quarto/R Markdown defterleri; sürümleme ile figür–kod eşleştirmesi.

---

28) Yaygın Hatalar ve Kaçınma Stratejileri

• Belirsizlik saklamak: GA/SE vermeden grafik olmaz.

• Kümelenmeyi yok saymak: SE’ler küçülür → yanlış pozitif. Karma/GEE kullanın.

• Kod şemasız gözlem: Yorum keyfîleşir; codebook zorunludur.

• Güvenirliği raporlamamak: κ/α/ICC ve GA’sı şart.

• Reaktiviteyi küçümsemek: Alışma süresi ve kamera yerleşimi planlayın.

• Yalnız frekans anlatısı: Sıralı/lagsal dinamiği atlamayın; “neden-sonra-ne” önemlidir.

---

29) Uygulamalı Kapsamlı Örnek: Okul Tabanlı Okuma Programı Gözlemi

Amaç: Program öğretmen davranışını ve anlık öğrenci katılımını değiştiriyor mu?
Tasarım: Müdahale ve benzer kontrol sınıfları; her sınıfta 3’er 40 dk gözlem.
Ölçüm: Zaman örneklemesi (30 sn), olay örneklemesi (geri bildirim anı), süre (etkileşimli yöntem).
Güvenirlik: κ=.79; ICC=.83 (süre).
Analiz:

1. Lag-1: Bilişsel geri bildirim → 0–60 sn içinde yüksek katılım olasılığı ↑ (z=3.7).

2. ITS: Programın başladığı hafta kalıcı seviye artışı +1.9 puan.

3. GLMM: Katılım (0/1) ~ yöntem + zaman + (1|sınıf/öğretmen); OR=1.41 (GA [1.15, 1.74]).
   Yorum: Etki küçük–orta, pratik açıdan anlamlı; düşük SES sınıflarında daha güçlü. Politika: Öğretmen eğitimine “bilişsel geri bildirim” modülü.

---

30) Sonuç: Gözlemden Kanıta—Teknik, Etik, Anlatı

Gözlem verileri, “orada olan”ı yakalarken araştırmacıya üç temel sorumluluk yükler: teknik doğruluk, etik duyarlılık ve ikna edici anlatı.

1. Teknik doğruluk: İyi tanımlanmış kod şeması, zaman/olay stratejisi, güçlü güvenirlik ve kümelenmeyi dikkate alan modellerle sağlanır.

2. Etik duyarlılık: Rıza, mahremiyet ve gözetim psikolojisini ciddiye almak; veriyi gereksiz toplamayıp gerekli olanı iyi korumak.

3. Anlatı: Sadece “kaça–kaç” değil, sıranın, zamanın, bağlamın hikâyesini kurmak. Grafiklerde belirsizliği saklamamak; sonuçları pratik önerilere tercüme etmek.
   Gözlem, bilimsel dünyaya açılan penceredir; ancak pencerenin camını düzenli silmezsek gördüklerimiz bulanıklaşır. Kod şemaları camı parlatır, güvenirlik menteşeyi sıkılaştırır, karma modeller pencerenin çerçevesini sağlamlaştırır, etik ilkeler kilidi güvenli kılar. Bu bütüncül yaklaşım benimsendiğinde, gözlem verileri yalnız anlayışı artırmakla kalmaz; sınıftan kliniğe, laboratuvardan kamu politikasına somut ve adil kararların kanıt temeli olur.

Akademi Delisi, eğitim ve akademik destek alanında kapsamlı hizmetler sunan öncü bir platformdur. Öğrencilerin akademik başarılarına yön verirken, onları bilgiyle buluşturmayı ve potansiyellerini en üst düzeye çıkarmayı amaç edinmiş bir ekibiz. Sitemiz bünyesinde ödevlerden projelere, tezlerden makalelere kadar geniş bir yelpazede destek sağlıyoruz. Alanında uzman yazarlarımız, öğrencilere özgün içerikler sunarken, aynı zamanda onlara araştırma, analiz ve yazım konularında rehberlik ederek kendilerini geliştirmelerine yardımcı oluyor.
Akademik hayatın zorluklarıyla başa çıkmak artık daha kolay. Akademi Delisi olarak, öğrencilere sadece ödevlerinde değil, aynı zamanda araştırma projelerinde, tez çalışmalarında ve diğer akademik gereksinimlerinde de destek sağlıyoruz. Sunduğumuz kaliteli hizmetler sayesinde öğrenciler zamanlarını daha verimli bir şekilde kullanabilirler. Uzman ekibimiz, her bir öğrencinin ihtiyaçlarına özel çözümler üreterek, onların akademik hedeflerine ulaşmalarına katkı sağlar.
Gelişmiş kaynaklara erişimden akademik yazım kurallarına, araştırma yöntemlerinden kaynakça oluşturmaya kadar her aşamada öğrencilere destek sunan Akademi Delisi, eğitimde yeni bir perspektif sunuyor. Amacımız, öğrencilere sadece geçici çözümler değil, aynı zamanda uzun vadeli öğrenme ve başarıya giden yolda rehberlik etmektir.