Türkiye Büyük Millet Meclisi Genel Kurul tutanaklarının yapay zeka tabanlı metin analizi

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Mesut KÖRPE

Danışman: Hüseyin Polat

Özet:

Türkiye Büyük Millet Meclisi (TBMM) Genel Kurulunda görüşmelerin yazılı tutanak haline getirilmesi ile yıllar boyunca binlerce sayfa metin verisi oluşmuştur. Bu tezde, TBMM Genel Kurul tutanaklarının yapay zeka tabanlı metin analizi üç farklı konuda gerçekleştirilmiştir. Kutuplaşma ölçütü olarak metin sınıflandırması doğruluk değerinin kullanıldığı birinci çalışmada siyasi partilerin kutuplaşması incelenmiştir. Parlamento tutanakları ile siyasi parti kutuplaşması çalışmaları zaman aralığı olarak bir yılı kullanır. Bu yaklaşım ile yıl içinde oluşan kutuplaşmayı değerlendirmek ve zaman serisi analizi yapmak mümkün değildir. Çalışmada önerilen 12-aylık hareketli kutuplaşma ölçütü ile parlamento tutanaklarından aylık temelde kutuplaşma ölçümü olanaklı olmuştur. Aylık ölçümler 2011-2023 yılları arasında kutuplaşmalarda en çok öne çıkan unsurların ideolojiler ve seçim ittifakları olduğunu göstermiştir. İkinci çalışmada konuşmalar milletvekillerinin demografik ve siyasi aidiyetlerine göre analiz edilmiştir. Çalışma, klasik makine öğrenimi ve derin öğrenme tekniklerinin performansını karşılaştırmaktadır. Demografik özelliklerin konuşma içeriğine yansıması hata analizi ve en iyi özellik analizi ile incelenmiştir. Sınıflandırma sonuçlarına göre milletvekilleri için en ayırt edici özellikler parti durumu aidiyeti (%92), parti aidiyeti (%84), cinsiyet (%82) ve meslektir (%67). Üçüncü çalışmada word2vec, GloVe ve fastText kelime yerleştirme algoritmaları karşılaştırılmıştır. Kelime vektörleri benzerlik değerleri kullanılarak illerinin, ülkelerin ve kabine üyelerinin kendi aralarındaki benzerlikleri incelenmiştir. Çalışma sonucuna göre iller ve ülkelerin kelime benzerliği coğrafi komşuluklarına, ekonomik, sosyal ve tarihi yakınlıklarına göre artmaktadır. Kabine üyelerinin kelime benzerliğini ise aynı konuda veya yakın tarihli kabinelerde bakanlık yapmaları artırmaktadır. Üç çalışma birlikte değerlendirildiğinde parlamento tutanaklarının makine öğrenmesi, derin öğrenme, doğal dil işleme gibi yapay zeka tabanlı yöntemler ile analizi toplumun yararına değerli bilgiler sağlar.

Anahtar Kelimeler : Parlamento tutanakları, TBMM, makine öğrenmesi, kutuplaşma, yazar analizi, kelime yerleştirme