Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Yıldırım GÜNEŞ
Danışman: Murat Arıkan
Özet:
Her konuyla ilgili görüşün dolaşımda olduğu Twitter (yeni ismiyle “X”), işletmelerin kendi ürün ve hizmetlerinin kalitesi konusunda da müşteri görüşlerine ulaşabilecekleri bir kaynaktır. Bu kaynaktan faydalanabilmek için, amaca uygun analiz yöntemleri kullanılmalıdır. Twitter (X) sahip olduğu uygulama özellikleri ve üst verisi ile tanımlayıcı, içerik ve ağ analizi olmak üzere üç tür analizin yapılmasına imkan verir. Çalışmada bu üç tür analiz, eve / işyerine çevrimiçi yemek siparişi konusunda bir yıllık (1 Ocak-31 Aralık 2020) döneme ait toplam 35 428 tweet cümlesi üzerinde uygulanmıştır. Pandemi dönemini de kapsayan veri setinin analizleri sonucunda, pandemi dönemi ve sonrasına yönelik analiz ve değerlendirmeler yapılmıştır. Çalışmada veri setinin tanımlayıcı analizleri kapsamında Twitter (X) Veri Seti İçeriğinin Tanımlayıcı Analiz ile Keşfi olarak adlandırılan bir model oluşturulmuştur. Bu safhada özellikle veri setinin analiz sonuçlarını olumsuz etkileyen, reklam gibi içeriklerin ayıklanmasına yönelik yöntemler önerilmiştir. İçerik analizi bölümünde veri setinin, sözlük tabanlı ve makine öğrenmesi yöntemlerinin hibrit kullanımı ile duygu sınıflandırması ve ürün-hizmet sistemleri sınıflandırması yapılmıştır. Söz konusu sınıflandırmalar için, temel ve güçlendirilmiş olarak adlandırılan duygu ve ürün-hizmet sistemleri sözlükleri geliştirilmiştir. Alana özel bu sözlüklerin hazırlanması için, metin sınıflandırmanın önemli problemlerinden yüksek boyutluluğun indirgenmesi ve ayırt ediciliği yüksek özelliklerin seçilmesine yönelik öneriler geliştirilmiştir. Üçüncü analiz türünde, çevrimiçi sosyal ağ yapısı üzerinde etkili kullanıcıların ve ağdaki toplulukların tespiti ve analizi yapılmıştır. Ağ analizinde, ağın yerel ve küresel özelliklerini kullanan merkezilik derecelerinin hibrit kullanımı için yöntem önerilmiştir. Çalışma, çevrimiçi yemek siparişi alanındaki veri setinin aynı anda üç farklı analiz türü ile ele alındığı Türkçe literatürdeki ilk çalışmadır. Çalışmanın, her üç analize yönelik önerileri, alana özel hazırlanan sınıflandırma sözlük ve modelleri ile literatüre katkı sağlayacağı düşünülmektedir.
Anahtar Kelimeler : Twitter (X) Analizi, Sosyal Ağ Analizi, Sözlük Tabanlı Duygu Analizi, Tanımlayıcı Analiz, Çevrimiçi Yemek Siparişi