Twitter Veri Seti İçeriğinin Tanımlayıcı Analiz ile Keşfi: Çevrimiçi Yemek Siparişi Üzerine Bir Uygulama


Güneş Y., Arıkan M.

Bilişim Teknolojileri Dergisi, cilt.16, sa.2, ss.119-134, 2023 (Hakemli Dergi)

  • Yayın Türü: Makale / Tam Makale
  • Cilt numarası: 16 Sayı: 2
  • Basım Tarihi: 2023
  • Doi Numarası: 10.17671/gazibtd.1190184
  • Dergi Adı: Bilişim Teknolojileri Dergisi
  • Derginin Tarandığı İndeksler: TR DİZİN (ULAKBİM)
  • Sayfa Sayıları: ss.119-134
  • Gazi Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Twitter, her konudaki kullanıcı görüşlerinin dolaşımda olduğu çevrimiçi paylaşım ağlarından biridir. Twitter’dan çekilen kullanıcı görüşlerinin analizi son dönemde yapılan akademik çalışmalarda dikkat çekici şekilde artış göstermektedir. Twitter yeni fikirlere kaynaklık yapan serbest formdaki metin içeriklerinin yanı sıra kullanıcı ve gönderilere ait meta veri ile de değerli bir bilgi kaynağıdır. Bu çalışmada çevrimiçi yemek siparişi konusunda toplanan veri setinin tanımlayıcı analiz araçları ile analizi yapılmış; buradan elde edilen sonuçlarla, işletmelerin iyileştirme/geliştirme maksadıyla kullanabilecekleri müşteri görüşlerinin veri seti içinden nasıl çıkarılabileceğini gösteren ve Twitter Veri Seti İçeriğinin Tanımlayıcı Analiz İle Keşfi olarak adlandırılan bir model sunulmuştur. Modelde analiz sonuçlarının reklam içerikli metinlerin etkisinden kurtarılması için analiz öncesi ve sonrasında uygulanabilecek yöntemler gösterilmiştir. Bu çalışmada 1 Ocak-31 Aralık 2020 tarih aralığında paylaşılmış toplam 35 428 adet tweet analiz edilmiştir. Çalışma sonunda, çevrimiçi yemek siparişine ilişkin Twitter’da yapılan paylaşımların ana gündem konularının; sipariş konusundaki kararsızlık, ürün ve hizmete duyulan güven, kadınların kişisel güvenlik endişesi, hastane yemeklerinin beğenilmemesi, sipariş sonrasında yemeklerin arkadaşlarla paylaşılmak zorunda kalınması, kuryelerin çalışma koşulları, ürün sunumunun beklenen şekilde gerçekleşmemesi, yemek siparişi üzerinden yardımlaşma, işletmelerin indirimli/joker uygulamaları, gece saatlerindeki yemek siparişi sonrasındaki pişmanlık, bir televizyon yemek programının siparişlere etkisi ve yemek siparişi ile karantina ilişkisi olduğu tespit edilmiştir.