MINT ülkelerinde mutluluğun ekolojik ve ekonomik belirleyicileri: Kümeleme tabanlı bir yaklaşım

MINT ülkelerinde mutluluğun ekolojik ve ekonomik belirleyicileri: Kümeleme tabanlı bir yaklaşım

Öz

Bu çalışma, MINT ülkelerinde kentsel faktörlerin nüfusun mutluluğu üzerindeki etkisini incelemeyi amaçlamaktadır. Bu bağlamda çalışma, çevresel, ekonomik ve sosyal değişkenlerin bireylerin yaşam memnuniyeti üzerindeki etkilerini analiz etmektedir. Araştırmada, 2010-2022 yılları arasındaki veriler kullanılarak K-means kümeleme analizi yöntemi ile ülkeler benzer özellikler gösteren gruplara ayrılmıştır. Elbow yöntemiyle ideal küme sayısı üç olarak belirlenmiş ve ülkeler bu doğrultuda üç kümeye ayrılmıştır. Analiz sonucunda, Endonezya ve Nijerya benzer ekonomik ve çevresel özellikleriyle birinci kümede yer alırken; yüksek mutluluk skoru ve ekonomik refaha sahip Meksika ikinci kümede, yüksek gayrisafi yurt içi hasıla (GSYİH) değerine rağmen işsizlik ve çevresel sorunlar yaşayan Türkiye ise üçüncü kümede yer almıştır. Sonuçlar, yalnızca ekonomik büyümenin mutluluğu artırmaya yetmediğini; işsizlik oranı ve çevresel kirlilik gibi faktörlerin bireylerin yaşam memnuniyetini önemli ölçüde etkilediğini göstermektedir. Ayrıca, düşük CO₂ emisyonuna sahip ülkelerdeki bireylerin mutluluk düzeylerinin de ekonomik koşullara bağlı olarak değiştiği ortaya konmuştur. Bu bulgular, sürdürülebilir kentleşme ve refah politikalarının şekillendirilmesinde ekonomik verilerin yanı sıra çevresel ve sosyal göstergelerin de dikkate alınması gerektiğini vurgulamaktadır.

Anahtar Kelimeler: Mutluluk seviyesi, CO₂ emisyonu, K-means algoritması

Ecological and Economic Determinants of Happiness in MINT Countries: A Clustering-Based Approach

Abstract

This study aims to investigate the impact of urban factors on the happiness of the population in MINT countries. In this context, the study analyses the impact of environmental, economic and social variables on individuals' life satisfaction. In the study, countries were categorized into groups with similar characteristics using the K-means clustering analysis method using data from 2010 to 2022. Using the elbow method, the ideal number of clusters was determined to be three, and countries were divided into three clusters accordingly. As a result of the analysis, Indonesia and Nigeria are in the first cluster with similar economic and environmental characteristics; Mexico, with high happiness and economic prosperity, is in the second cluster; and Turkey, which has unemployment and environmental problems despite its high gross domestic product (GDP), is in the third cluster.The results show that economic growth alone is not enough to increase happiness; factors such as unemployment rate and environmental pollution significantly affect individuals' life satisfaction. Moreover, the happiness of individuals in countries with low carbon emissions is also found to vary according to economic conditions. These findings emphasise that environmental and social indicators, as well as economic data, should be taken into account when designing sustainable urbanisation and welfare policies.

Keywords: Happiness level, CO₂ emissions, K-means algorithm