Abstract
<jats:p xml:lang="tr">Bu çalışmada, Türkiye İstatistik Kurumu (TÜİK) tarafından 2024 yılında gerçekleştirilen Hanehalkı Bilişim Teknolojileri Kullanım Araştırması (HBTKA) mikro verileri kullanılarak, hanehalkı internet erişim durumunu belirleyen temel faktörler makine öğrenmesi ve açıklanabilir yapay zekâ (AYZ) yaklaşımlarıyla analiz edilmiştir. CatBoost, LightGBM, Lojistik Regresyon, Rastgele Orman ve XGBoost modelleri ile yüksek sınıflandırma başarımı elde edilmiş; model çıktıları SHapley Additive exPlanations (SHAP) ve Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) yöntemleri kullanılarak hem küresel hem de yerel düzeyde yorumlanmıştır. Elde edilen bulgular, hane aylık gelir düzeyi, hane birey sayısı ve dijital cihaz sahipliğinin internet erişimi üzerinde belirleyici rol oynadığını ortaya koymaktadır. Bölgesel değişkenlerin etkisi sınırlı kalmıştır. Sonuçlar, Türkiye’de dijital uçurumun azaltılmasında ekonomik kapasite ve dijital donanım odaklı politika müdahalelerinin kritik önem taşıdığını göstermektedir.</jats:p>