Geri Dön

Sosyal medyada kullanıcı yorumlarına ilişkin duygusal dinamiklerin analizi: sınıflandırma, kümeleme ve duygu volatilitesinin zamansal incelenmesi

Analysis of emotional dynamics related to user comments on social media: classification, clustering and temporal examination of sentiment volatility

  1. Tez No: 1008238
  2. Yazar: MEHMET AKİF ARSLAN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ONUR TOKA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İstatistik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2026
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışma, sosyal medya duygu analizini çok yönlü ele alarak bütüncül bir çerçeve sunmayı amaçlamaktadır. Bir kamu kurumunun facebook, instagram, X ve youtube hesaplarından elde edilen gerçek kullanıcı yorumları analiz edilmiştir. Çalışmada, sınıflandırma ve kümeleme analizleri yapılmış, duygu skorları ve duygu volatilitesi ile nicel özellikler çalışmaya entegre edilmiştir. Bu yaklaşım ile, duygu analizi statik bir ölçüm olmaktan çıkarılarak, zaman ve platform bağlamında değişen dinamik bir izleme mekanizmasına dönüştürülmüştür. Karşılaştırmalı analizler kapsamında makine öğrenmesi yöntemleri ile transformer tabanlı modeller ele alınmıştır. Özellikle ince ayar uygulanmış transformer modellerinin bağlamsal tutarlılık ve zamansal duyarlılık açısından daha istikrarlı sonuçlar ürettiği gözlenmiştir. Her platform ve sınıf etiketleri göz önünde bulundurularak kümeleme analizi yapılmış ve konu modelleme ile yorumlar içerisinde derinlemesine incelemeler yapılarak tematik kategoriler çıkarılmıştır. Bulgular, toplumsal tepkilerin yalnızca duygu yönü üzerinden değil, tepki yoğunluğu ve duygusal dalgalanma düzeyi üzerinden değerlendirilmesi gerektiğini de ortaya koymaktadır. Ayrıca platform bazlı analizler, dijital alanın homojen değil, farklı ifade biçimlerinin bir arada var olduğu oldukça çeşitli bir yapı sergilediğini göstermektedir. Çalışma, kamu kurumları için çevrimiçi tepkilerin izlenmesine ve yönetilmesine yönelik uygulanabilir bir analitik temel sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

This study aims to provide a holistic framework by addressing social media sentiment analysis from multiple perspectives. Real user comments obtained from the Facebook, Instagram, X, and Youtube accounts of a public institution were analyzed. The study utilized classification and clustering analyses, integrating sentiment scores and sentiment volatility with quantitative characteristics. This approach transforms sentiment analysis from a static measurement into a dynamic monitoring mechanism that changes across time and platform contexts. Comparative analyses included machine learning methods and transformer based models. It was observed that fine-tuned transformer models produced more stable results in terms of contextual consistency and temporal sensitivity. Clustering analysis was performed considering each platform and class label, and thematic categories were extracted through in-depth analysis of the comments using topic modeling. The findings reveal that societal reactions should be evaluated not only through the emotion aspect but also through the intensity of the reaction and the level of emotional fluctuation. Furthermore, platform-based analyses demonstrate that the digital space is not homogeneous but exhibits a highly diverse structure where different forms of expression coexist. The study provides a viable analytical framework for monitoring and managing online responses for public institutions.

Benzer Tezler

  1. The transformative role of digital art in public space: an experimental study on Haydarpaşa silos

    Dijital sanatın kamusal mekanda dönüştürücü rolü: Haydarpaşa siloları üzerine deneysel bir inceleme

    GÜLAY DİDİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL EREN KÜRKÇÜOĞLU

  2. Türkiye'de Twitter kullanıcılarının coğrafi konumlarına göre duygu haritası

    Emotional mapping of Turkish Twitter users based on geo-locational twitter messages

    MERVE AKTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    İletişim Bilimleriİstanbul Bilgi Üniversitesi

    Medya ve İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKAN SAKA

  3. Placemaking experiences via mobile applications: Case of Levent Square, İstanbul

    Mobil aplikasyonlar aracılığıyla yer oluşturma deneyimleri: Levent Meydanı örneği, İstanbul

    DENİZ YALÇIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İSMAİL EREN KÜRKÇÜOĞLU

  4. COVİD-19 önlemlerine ilişkin Türkçe, almanca ve ingilizce metinlerde duruş ve duygu analizi: transformer tabanlı modellerin karşılaştırılması

    A comparative analysis of transformer-based models for stance and sentiment detection in Turkish, german, and english texts related to COVİD-19 measures

    LALEHAN BETÜL KARAMAN GÜNEŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KRİSTİN SURPUHİ BENLİ

  5. İşletme alanında kullanıcı yorumlarını konu alan akademik çalışmaların bibliyometrik analizi

    A bibliometric analysis of academic studies focusing on user reviews in the field of business

    ELİF NUR IŞIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İşletmeMalatya Turgut Özal Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK KAYHAN